Apache ECharts 使用教程

2024-09-02 17:42:31作者：江焘钦

项目介绍

Apache ECharts 是一个强大的可视化图表库，支持丰富的图表类型和交互功能。它由 Apache 软件基金会维护，广泛应用于数据分析、监控、报告等领域。

项目快速启动

要快速启动 Apache ECharts，首先需要安装必要的依赖并引入库文件。以下是一个简单的示例代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>ECharts 示例</title>
    <!-- 引入 ECharts 文件 -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.2.2/dist/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
    <!-- 为 ECharts 准备一个具备大小（宽高）的 DOM -->
    <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        // 基于准备好的 DOM，初始化 ECharts 实例
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));

        // 指定图表的配置项和数据
        var option = {
            title: {
                text: 'ECharts 入门示例'
            },
            tooltip: {},
            legend: {
                data:['销量']
            },
            xAxis: {
                data: ["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子"]
            },
            yAxis: {},
            series: [{
                name: '销量',
                type: 'bar',
                data: [5, 20, 36, 10, 10, 20]
            }]
        };

        // 使用刚指定的配置项和数据显示图表
        myChart.setOption(option);
    </script>
</body>
</html>

应用案例和最佳实践

Apache ECharts 在多个领域有广泛的应用，例如：

数据分析：用于展示销售数据、用户行为分析等。
监控系统：实时展示服务器状态、网络流量等。
报告生成：生成各种统计报告和图表。

最佳实践包括：

使用主题和样式定制图表外观。
结合数据处理库（如 Pandas）进行数据预处理。
利用 ECharts 的交互功能增强用户体验。

典型生态项目

Apache ECharts 的生态系统包括：

ECharts GL：提供三维图表和地理可视化功能。
ZRender：一个轻量级的图形库，为 ECharts 提供绘图支持。
DataV：一个数据可视化工具集，与 ECharts 结合使用可以创建更复杂的可视化项目。

通过这些生态项目，用户可以扩展 ECharts 的功能，满足更多样化的需求。

登录后查看全文

最新内容推荐

Python开发者的macOS终极指南：VSCode安装配置全攻略基于Matlab的等几何分析IGA软件包：工程计算与几何建模的完美融合深入解析Windows内核模式驱动管理器：系统驱动管理的终极利器基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器咖啡豆识别数据集：AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 STM32到GD32项目移植完全指南：从兼容性到实战技巧瀚高迁移工具migration-4.1.4：企业级数据库迁移的智能解决方案昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解：工业自动化控制完美解决方案 PADS元器件位号居中脚本：提升PCB设计效率的自动化利器 MQTT客户端软件源代码：物联网开发的强大工具与最佳实践指南

项目优选

收起

deepin linux kernel

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档

Ascend Extension for PyTorch

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台，包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分，采用java语言实现，可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库，实现网络在NPU上加速计算。

cangjie_compiler

仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。

🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer（第 2 版）》、《程序员面试金典（第 6 版）》题解

flutter_flutter

ohos_react_native

React Native鸿蒙化仓库

cangjie_runtime

仓颉编程语言运行时与标准库。