【亲测免费】 微信小程序ECharts图表库使用教程
2026-01-16 09:44:14作者:管翌锬
项目介绍
echarts-for-weixin 是一个基于 Apache ECharts 的微信小程序图表库。它允许开发者在微信小程序中使用 ECharts 图表,提供了丰富的图表类型和交互功能,帮助开发者快速构建数据可视化界面。
项目快速启动
安装
首先,克隆项目到本地:
git clone https://github.com/ecomfe/echarts-for-weixin.git
引入组件
在微信小程序的页面中引入 ECharts 组件:
{
"usingComponents": {
"ec-canvas": "path/to/ec-canvas/ec-canvas"
}
}
使用示例
在页面中使用 ECharts 组件:
<view class="container">
<ec-canvas id="mychart-dom-bar" canvas-id="mychart-bar" ec="{{ ec }}"></ec-canvas>
</view>
在页面的 JavaScript 文件中初始化 ECharts:
import * as echarts from 'path/to/ec-canvas/echarts';
Page({
data: {
ec: {
onInit: function(canvas, width, height, dpr) {
const chart = echarts.init(canvas, null, {
width: width,
height: height,
devicePixelRatio: dpr
});
canvas.setChart(chart);
const option = {
// 你的 ECharts 配置
};
chart.setOption(option);
return chart;
}
}
}
});
应用案例和最佳实践
案例一:销售数据可视化
在微信小程序中展示每日销售数据,使用柱状图进行可视化:
const option = {
xAxis: {
type: 'category',
data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
},
yAxis: {
type: 'value'
},
series: [{
data: [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130],
type: 'bar'
}]
};
案例二:股票走势图
展示股票价格走势,使用折线图进行可视化:
const option = {
xAxis: {
type: 'category',
data: ['09:30', '10:00', '10:30', '11:00', '11:30', '12:00']
},
yAxis: {
type: 'value'
},
series: [{
data: [230, 240, 250, 260, 270, 280],
type: 'line'
}]
};
典型生态项目
生态项目一:ECharts 官方文档
ECharts 官方提供了详细的文档和示例,帮助开发者快速上手和深入了解 ECharts 的各种功能:
生态项目二:微信小程序开发工具
微信小程序开发工具提供了强大的开发和调试功能,是开发微信小程序的必备工具:
通过以上内容,您可以快速上手并深入使用 echarts-for-weixin 项目,结合实际案例和最佳实践,构建出功能丰富、交互性强的微信小程序图表应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
289
340
Ascend Extension for PyTorch
Python
290
321
暂无简介
Dart
730
175
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
Java
10
1
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
245
105
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。
C++
850
450
🔥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
Java
65
20
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
149
885