Echarts实现全国地图点击进入各省份,各省份有对应的城市坐标点显示

Echarts实现全国地图点击进入各省份,各省份有对应的城市坐标点显示,第1张

一个网页中可以创建多个 echarts 实例。

每个 echarts 实例中可以创建多个图表和坐标系等等(用 option 来描述)。

准备一个 DOM 节点(作为 echarts 的渲染容器),就可以在上面创建一个 echarts 实例。每个 echarts 实例独占一个 DOM 节点。

在 echarts 里, 系列 (series)是指:一组数值以及他们映射成的图。

一个 系列 包含的要素至少有:一组数值、图表类型(seriestype)、以及其他的关于这些数据如何映射成图的参数。

说人话就是, 系列 这个东西就是 用来描述图表的 ,包含了图表的数据、图表是什么类型:line(折线图)、bar(柱状图)、pie(饼图) 、以及其它的构成参数。

也可以有另一种配置方式,系列的数据从 dataset 中取:

在系列之上,echarts 中各种内容,被抽象为“组件”。

例如,echarts 中至少有这些组件: xAxis (直角坐标系 X 轴)、 yAxis (直角坐标系 Y 轴)、 grid (直角坐标系底板)、 angleAxis (极坐标系角度轴)、 radiusAxis (极坐标系半径轴)、 polar (极坐标系底板)、 geo (地理坐标系)、 dataZoom (数据区缩放组件)、 visualMap (视觉映射组件)、 tooltip (提示框组件)、 toolbox (工具栏组件)、 series (系列)、

我们注意到,其实 系列 (series)也是一种组件,可以理解为:系列是专门绘制“图”的组件。

如下图,右侧的 option 中声明了各个组件(包括系列),各个组件就出现在图中。

echarts 的使用者,使用 option 来描述其对图表的各种需求,包括:有什么数据、要画什么图表、图表长什么样子、含有什么组件、组件能 *** 作什么事情等等。简而言之, option 描述了: 数据 、 数据如何映射成图形 、 交互行为 。

系列里的 seriesdata 是本系列的数据。也可以使用另一种方式,系列数据从 dataset 中取:

多数组件和系列,都能够基于 top / right / down / left / width / height 绝对定位。

这种绝对定位的方式,类似于 CSS 的绝对定位( position: absolute )。绝对定位基于的是 echarts 容器 DOM 节点。

它们的值可以是

如下图的例子,对 grid 组件(也就是直角坐标系的底板)设置 left、right、height、bottom 达到的效果。

我们可以注意到, left right width 是一组(横向)、 top bottom height 是另一组(纵向)。这两组没有什么关联。每组中,至多设置两项就可以了,第三项会被自动算出。例如,设置了 left 和 right 就可以了, width 会被自动算出。

坐标系用于布局,以及显示数据的刻度等等。一个坐标系,可能由多个组件协作而成。我们以最常见的直角坐标系来举例。直角坐标系中,包括有 xAxis (直角坐标系 X 轴)、 yAxis (直角坐标系 Y 轴)、 grid (直角坐标系底板)三种组件。 xAxis 、 yAxis 被 grid 自动引用并组织起来,共同工作。

下图,只声明了 xAxis 、 yAxis 和一个 scatter (散点图系列),echarts 暗自为他们创建了 grid 并关联起他们:

再来看两个 yAxis ,共享了一个 xAxis 的例子。两个 series ,也共享了这个 xAxis ,但是分别使用不同的 yAxis ,使用 yAxisIndex 来指定它自己使用的是哪个 yAxis :

还存在一个 echarts 实例中,有多个 grid 的情况,每个 grid 分别有 xAxis 、 yAxis ,他们使用 xAxisIndex 、 yAxisIndex 、 gridIndex 来指定引用关系:

另外,一个系列,往往能运行在不同的坐标系中。例如,一个 scatter (散点图)能运行在 直角坐标系、极坐标系 、地理坐标系(GEO) 等各种坐标系中。同样,一个坐标系,也能承载不同的系列,如上面出现的各种例子,直角坐标系里承载了 line (折线图)、 bar (柱状图)等等。

以上就是关于Echarts实现全国地图点击进入各省份,各省份有对应的城市坐标点显示全部的内容,包括:Echarts实现全国地图点击进入各省份,各省份有对应的城市坐标点显示、echarts 各项 参数、ECharts 基础使用等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: https://outofmemory.cn/web/9487459.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-04-28
下一篇 2023-04-28

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存