ECharts LiquidFill图表插件教程
2026-01-16 09:18:53作者:彭桢灵Jeremy
1. 项目介绍
ECharts LiquidFill 是Apache ECharts的一个扩展插件,用于创建具有动态波动效果的水球图。它提供了高度可定制化的特性,让开发者能够调整颜色、大小、波纹的幅度、波长、相位、周期、移动方向、形状以及动画等,非常适合在数据可视化场景中增加视觉吸引力。
2. 项目快速启动
安装
首先,确保你的项目中已安装ECharts基础库。然后通过npm安装echarts-liquidfill:
npm install echarts --save
npm install echarts-liquidfill --save
如果你不使用npm管理项目,可以直接从GitHub下载所需的JavaScript文件。
引入并使用
ES6方式引入
import * as echarts from 'echarts';
import 'echarts-liquidfill';
// 初始化图表
const myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
// 设置选项
const option = {
series: [{
type: 'liquidFill',
radius: '85%',
amplitude: 10,
data: [0.6],
color: ['#1e90ff'],
// 更多配置项...
}]
};
// 使用刚指定的配置项初始化图表。
myChart.setOption(option);
HTML 引入方式
如果你不使用模块化加载,只需在HTML中引入这两个文件:
<script src="path/to/echarts.min.js"></script>
<script src="path/to/echarts-liquidfill.min.js"></script>
<script>
var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
// 设置option...
myChart.setOption(...);
</script>
3. 应用案例和最佳实践
应用案例通常涉及到结合实际数据和创意设计来提升界面的互动性和美观性。例如,在仪表盘设计中,水球图可以作为关键性能指标的展示,利用其动态效果吸引注意力并直观显示数据的变化。最佳实践中,建议调整波纹的自然流畅度,匹配应用的整体色调,并考虑在不同设备上的适应性,以保证用户体验的一致性。
// 示例配置
const option = {
series: [
{
type: 'liquidFill',
data: [0.7],
backgroundStyle: {
borderWidth: 1,
borderColor: '#eee'
},
waveAnimation: true,
animationDurationUpdate: 2000
}
]
};
4. 典型生态项目
ECharts LiquidFill因其灵活性,常被集成在各种数据可视化项目中,特别是在Web应用和大屏展示系统中。尽管没有特定的“典型生态项目”列表,但在数据驱动的Web应用程序、监控系统、或是金融领域的实时数据分析界面,都能见到它的身影。开发者社区经常分享自己的实现案例,通过GitHub、CSDN等平台,你可以发现许多如何在Vue、React或Angular等框架中集成此插件的实际示例,这些都构成了其丰富生态的一部分。
以上就是关于ECharts LiquidFill的基本使用教程,希望这可以帮助您快速上手并在项目中发挥出水球图的独特魅力。记得在实际应用中探索更多的个性化配置,以达到最佳的数据可视化效果。
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。C0100
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
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
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
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
447
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
239
100
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
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
451
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
705