echartsvisualmap（echartsvisualmap给旭日图设置,内层颜色不见了）

本篇文章给大家谈谈echartsvisualmap，以及echartsvisualmap给旭日图设置,内层颜色不见了对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、echarts实现南丁格尔图（angle）
• 2、echarts的virtualmap,约等号为什么显示约等于
• 3、ECharts 基础使用
• 4、使用echarts进行数据图形化显示，为什么visualMap没有起作用
• 5、pyecharts折线图进阶篇
• 6、visualMap视觉映射组件

echarts实现南丁格尔图（angle）

首先要实现一个饼状图

将type类型设置为pie

接着设置

roseType: 'angle'

当然可以有两种选择 radius（圆心角展现数据百分乎唯比，半径展现数据大小） 或者 area（圆心角相同，仅通过半径展示数据大小）

通过测试我们发现 默认的angle 与radius一致 即 圆心角展现数据百分比，半径展现数据大小。

我们也可以通过阴影的配置使页面更有立体感

其中'rgba(0, 0, 0, 0.5)'

R：红色值。正整数 | 百分数

G：绿色值。正整数 | 百分数

B：蓝色值。正整数 | 百分数

A：Alpha透明度。取值0~1之间。(颜色的透明度)

再加入一些动态效果例如悬停时扇区发生改变 （类似css中的伪类）

图形样式下有 normal（正常显示时样式）与emphasis（高亮时样式）

当前样式不能满足页面设计需求，需要改变背景清芹颜色及文字颜色。这时我们可以设置

backgroundColor 属性与textStyle属性

以上是听过全局属性进行配置，我们也可以通过 系列（series）单独设置每个系列的文本与其他线条颜色

扇形的颜色也可以改变 在itemStyle下

有人说颜色一样没有层次感，想通过明暗渐变表现出层次感

使用 visualMap 可以调节亮暗区间，以及根答顷毕据明亮程度取色。

如果想不被visualmap修饰可以在series里的对应数据项中设置

如果想要设置每个扇区的颜色可以再color数组中设置

echarts的virtualmap,约等号为什么显示约等于

用来表示两个数近似相等枣念的符号叫约等号，常见的写法是“≈”，还有一种写法是等号上面加一点，下面加一点≒，读作约等于或近似于。

等号是用以表示两个数量(或两个式子的计算结果)完全相等的符号；约等号是用以表示两个数量大约相等的符号。人们不能正确运用等号和约等号的想象时有所见。

改换计数单位而不改变此茄数值大小时用等号。

最后还需要求书写等号和约等号应规范化。表示等号的两条直线应平行且长度相当于一个相应凳扒困的汉字宽度；约等号是两条不相交的曲线“≈”。

希望这些回答可以帮到您！

ECharts 基础使用

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），就可以在上搜橘面创建一个 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（series.type）、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 （极坐标晌埋系底板）、 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、组件能操作什么事情等等。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 series.data 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 自动引世谨团用并组织起来，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。

[img]

使用echarts进行数据图形化显示，为什么visualMap没有起作用

： require.config({ paths:{ echarts:'./js/echarts', 'echarts/chart/bar'吵凯 : './js/echarts-map', 'echarts/塌团chart/line': './js/echarts-map', 'echarts/chart/map': './升衫唤js/echarts-map' } }); var option = { title

pyecharts折线图进阶篇

import   pyecharts.options   as    opts

from    pyecharts.charts    import  Line

x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

y=[100,200,300,400,500,400,300]

line=(

Line()

.set_global_opts(

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),

xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),

yaxis_opts=opts.AxisOpts(

type_="value",

axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),

splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),

),

)

.add_xaxis(xaxis_data=x)

.add_yaxis(

series_name="基本折线图",

y_axis=y,

symbol="emptyCircle",

is_symbol_show=True,

label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

)

)

line.render_notebook()

series_name：图形名称

 y_axis：数据 

symbol：标记的图形，

pyecharts提供的类型包括'circle','rect','roundRect','triangle','diamond','pin','arrow','none'，也可以通过'image://url'设置为图片，其中 URL 为图片的链接。is_symbol_show：是否显示 symbol

有时候我们要分析的数据存在空缺值，需要进行处理才能画出折线图

import   pyecharts.options   如此 as   opts

from    pyecharts.charts   import   举配Line

x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

y=[100,200,300,400,None,400,300]

line=(

Line()

.add_xaxis(xaxis_data=x)

.add_yaxis(

series_name="连接空数据（折线图）",

y_axis=y,

)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-连接空数据"))

)

line.render_notebook()

import    pyecharts.options   as   opts

from    pyecharts.charts    import   渣答迅Line

x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

y1=[100,200,300,400,100,400,300]

y2=[200,300,200,100,200,300,400]

line=(

Line()

.add_xaxis(xaxis_data=x)

.add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y1,symbol="arrow",is_symbol_show=True)

.add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y2)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-多折线重叠"))

)

line.render_notebook()

import   pyecharts.options   as   opts

from   pyecharts.charts   import   Line

x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

y1=[100,200,300,400,100,400,300]

y2=[200,300,200,100,200,300,400]

line=(

Line()

.add_xaxis(xaxis_data=x)

.add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y1, is_smooth=True)

.add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y2, is_smooth=True)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-多折线重叠"))

)

line.render_notebook()

import   pyecharts.options   as   opts

from    pyecharts.charts   import   Line

x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

y1=[100,200,300,400,100,400,300]

line=(

Line()

.add_xaxis(xaxis_data=x)

.add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y1, is_step=True)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-阶梯图"))

)

line.render_notebook()

is_step：阶梯图参数

import   pyecharts.options   as   opts

from   pyecharts.charts   import   Line

from    pyecharts.faker   import   Faker

x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

y1=[100,200,300,400,100,400,300]

line = (

Line()

.add_xaxis(xaxis_data=x)

.add_yaxis(

"y1",

y1,

symbol="triangle",

symbol_size=30,

linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="red", width=4, type_="dashed"),

itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(

border_width=3, border_color="yellow", color="blue"

),

)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-ItemStyle"))

)

line.render_notebook()

linestyle_opts:折线样式配置color设置颜色，width设置宽度type设置类型，有'solid','dashed','dotted'三种类型 itemstyle_opts：图元样式配置，border_width设置描边宽度，border_color设置描边颜色，color设置纹理填充颜色

import   pyecharts.options  as   opts

from   pyecharts.charts   import   Line

x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

y1=[100,200,300,400,100,400,300]

y2=[200,300,200,100,200,300,400]

line=(

Line()

.add_xaxis(xaxis_data=x)

.add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y1,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))

.add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y2,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-多折线重叠"))

)

line.render_notebook()

import    pyecharts.options   as   opts

from    pyecharts.charts   import   Line

from    pyecharts.commons.utils   import   JsCode

js_formatter ="""function (params) {

console.log(params);

return '降水量  ' + params.value + (params.seriesData.length ? '：' + params.seriesData[0].data : '');

}"""

line=(

Line()

.add_xaxis(

xaxis_data=[

"2016-1",

"2016-2",

"2016-3",

"2016-4",

"2016-5",

"2016-6",

"2016-7",

"2016-8",

"2016-9",

"2016-10",

"2016-11",

"2016-12",

]

)

.extend_axis(

xaxis_data=[

"2015-1",

"2015-2",

"2015-3",

"2015-4",

"2015-5",

"2015-6",

"2015-7",

"2015-8",

"2015-9",

"2015-10",

"2015-11",

"2015-12",

],

xaxis=opts.AxisOpts(

type_="category",

axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),

axisline_opts=opts.AxisLineOpts(

is_on_zero=False, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#6e9ef1")

),

axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(

is_show=True, label=opts.LabelOpts(formatter=JsCode(js_formatter))

),

),

)

.add_yaxis(

series_name="2015 降水量",

is_smooth=True,

symbol="emptyCircle",

is_symbol_show=False,

color="#d14a61",

y_axis=[2.6,5.9,9.0,26.4,28.7,70.7,175.6,182.2,48.7,18.8,6.0,2.3],

label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),

)

.add_yaxis(

series_name="2016 降水量",

is_smooth=True,

symbol="emptyCircle",

is_symbol_show=False,

color="#6e9ef1",

y_axis=[3.9,5.9,11.1,18.7,48.3,69.2,231.6,46.6,55.4,18.4,10.3,0.7],

label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),

)

.set_global_opts(

legend_opts=opts.LegendOpts(),

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="none", axis_pointer_type="cross"),

xaxis_opts=opts.AxisOpts(

type_="category",

axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),

axisline_opts=opts.AxisLineOpts(

is_on_zero=False, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#d14a61")

),

axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(

is_show=True, label=opts.LabelOpts(formatter=JsCode(js_formatter))

),

),

yaxis_opts=opts.AxisOpts(

type_="value",

splitline_opts=opts.SplitLineOpts(

is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(opacity=1)

),

),

)

)

line.render_notebook()

import   pyecharts.options   as   opts

from   pyecharts.charts   import   Line

x_data = ["00:00","01:15","02:30","03:45","05:00","06:15","07:30","08:45","10:00","11:15","12:30","13:45","15:00","16:15","17:30","18:45","20:00","21:15","22:30","23:45",]

y_data = [300,280,250,260,270,300,550,500,400,390,380,390,400,500,600,750,800,700,600,400,]

line=(

Line()

.add_xaxis(xaxis_data=x_data)

.add_yaxis(

series_name="用电量",

y_axis=y_data,

is_smooth=True,

label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),

)

.set_global_opts(

title_opts=opts.TitleOpts(title="一天用电量分布", subtitle="纯属虚构"),

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),

xaxis_opts=opts.AxisOpts(boundary_gap=False),

yaxis_opts=opts.AxisOpts(

axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} W"),

splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),

),

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(

is_piecewise=True,

dimension=0,

pieces=[

{"lte":6,"color":"green"},

{"gt":6,"lte":8,"color":"red"},

{"gt":8,"lte":14,"color":"yellow"},

{"gt":14,"lte":17,"color":"red"},

{"gt":17,"color":"green"},

],

pos_right=0,

pos_bottom=100

),

)

.set_series_opts(

markarea_opts=opts.MarkAreaOpts(

data=[

opts.MarkAreaItem(name="早高峰", x=("07:30","10:00")),

opts.MarkAreaItem(name="晚高峰", x=("17:30","21:15")),

]

)

)

)

line.render_notebook()

这里给大家介绍几个关键参数：

①visualmap_opts：视觉映射配置项，可以将折线分段并设置标签（is_piecewise），将不同段设置颜色（pieces）；

②markarea_opts：标记区域配置项，data参数可以设置标记区域名称和位置。

visualMap视觉映射组件

由ECharts2 中的 dataRange 组件改名以及扩展而来

在 visualMap 组件所控制的 series 中，高简逗如果 series 中某个咐斗数据项需要避开 visualMap 映射

数据就是 series.data。 可以把 series.data 理解成一个二维数组。例：

其中每个列是一个维度，即 dimension。 例如 dimension 为 1 时，取第二列（即 23，23，545，23），映射到视觉元素上。

默认取 data 中最后一个维度

关于可用的视觉元素在文章开头已经提出来戚卖了

关于echartsvisualmap和echartsvisualmap给旭日图设置,内层颜色不见了的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。