前言:
现在兄弟们对“js echarts 数据删除不掉”都比较关注,朋友们都想要学习一些“js echarts 数据删除不掉”的相关文章。那么小编也在网上网罗了一些关于“js echarts 数据删除不掉””的相关知识,希望大家能喜欢,姐妹们快快来了解一下吧!导读:柱状图主要用于表示离散数据的频数,也是一种基础可视化图。
作者:王大伟
来源:华章科技
01 简单的柱状图
在ECharts中制作柱状图也十分简单,通过将series中的type设置为bar即可,代码如下:
option = { xAxis: { type: 'category', data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, yAxis: { type: 'value' }, series: [{ data: [100, 150, 120, 90, 50, 130, 110], type: 'bar' }]};
可视化结果如图4-8所示。
我们同样可以在代码中添加label以显示具体数值,例如在每个柱子上显示对应数值,代码如下:
option = { xAxis: { type: 'category', data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, yAxis: { type: 'value' }, series: [{ data: [100, 150, 120, 90, 50, 130, 110], type: 'bar', label: { show: true, position: 'top' }, }] };
可视化结果如图4-9所示。
02 聚合柱状图
除了简单的柱状图,在实际场景中也会经常用到聚合柱状图,以更直观地比较各维度信息。例如,在原来的代码中加入legend,再加入一批数据,并将x轴的星期改为不同商场,代码如下:
option = { title: { text: '产品一周销量情况' }, xAxis: { type: 'category', data: ['A商场', 'B商场', 'C商场', 'D商场', 'E商场', 'F商场', 'G商场'] }, yAxis: { type: 'value' }, legend: { data: ['A产品', 'B产品'] }, series: [{ name: 'A产品', data: [100, 150, 120, 90, 50, 130, 110], type: 'bar', label: { show: true, position: 'top' } }, { name: 'B产品', data: [120, 130, 110, 70, 60, 110, 140], type: 'bar', label: { show: true, position: 'top' } }]};
可视化结果如图4-10所示。
结合图4-10,我们可以非常直观地比较不同商场的不同产品的销售情况。
有时也会用到水平聚合柱状图,具体要如何实现呢?交换xAxis和yAxis中的内容,同时将数字label中的position由top改为right即可,代码如下:
option = { title: { text: '产品一周销量情况' }, xAxis: { type: 'value' }, yAxis: { type: 'category', data: ['A商场', 'B商场', 'C商场', 'D商场', 'E商场', 'F商场', 'G商场'] }, legend: { data: ['A产品', 'B产品'] }, series: [{ name: 'A产品', data: [100, 150, 120, 90, 50, 130, 110], type: 'bar', label: { show: true, position: 'right' } }, { name: 'B产品', data: [120, 130, 110, 70, 60, 110, 140], type: 'bar', label: { show: true, position: 'right' } }]};
可视化结果如图4-11所示。
03 堆叠柱状图
除上述几种柱状图,堆叠柱状图也是非常常用的。下面我们来制作一个不同产品在不同商场销量的堆叠柱状图,代码如下:
option = { tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'shadow' } }, legend: { data: ['A商场', 'B商场', 'C商场', 'D商场', 'E商场'] }, xAxis: { type: 'value' }, yAxis: { type: 'category', data: ['A产品', 'B产品', 'C产品', 'D产品', 'E产品', 'F产品', 'G产品'] }, series: [ { name: 'A商场', type: 'bar', stack: '总量', label: { show: true, position: 'inside' }, data: [320, 302, 301, 334, 390, 330, 320] }, { name: 'B商场', type: 'bar', stack: '总量', label: { show: true, position: 'inside' }, data: [320, 332, 301, 334, 490, 330, 310] }, { name: 'C商场', type: 'bar', stack: '总量', label: { show: true, position: 'inside' }, data: [220, 182, 191, 234, 290, 330, 310] }, { name: 'D商场', type: 'bar', stack: '总量', label: { show: true, position: 'inside' }, data: [150, 212, 201, 154, 190, 330, 410] }, { name: 'E商场', type: 'bar', stack: '总量', label: { show: true, position: 'inside' }, data: [420, 532, 501, 234, 290, 330, 320] } ]};
可视化结果如图4-12所示。
在上述代码中,tooltip中的type为shadow,所以当鼠标悬停在柱子上时,会显示阴影效果。这里的堆叠效果主要是通过stack参数决定的,当我们删除A商场的stack参数,并将B商场和C商场的stack参数改为“总量1”之后,其可视化结果如图4-13所示。所以可以这样理解:stack参数相同的柱子会堆叠在一起,如果没有这个参数,则该部分不堆叠。
关于作者:王大伟,毕业于华东理工大学,硕士学历,目前就职于平安金融壹账通,从事数据挖掘算法工作,擅长ECharts、Python、自然语言处理、数据分析挖掘、机器学习。曾获微软最有价值专家(MVP)荣誉称号。
本文摘编自《ECharts数据可视化:入门、实战与进阶》,经出版方授权发布。
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