DataGear 自定义数据可视化图表

DataGear内置了很多常用的图表（折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图、地图等等），能满足大部分数据可视化需求，当内置图表无法满足时，则可以通过自定义图表或插件的方式，实现特定业务的数据可视化需求。

自定义图表实现起来简单方便，只需为看板内的图表类型为自定义的<div>图表元素添加dg-chart-renderer属性（图表渲染器），并实现其逻辑即可；自定义图表插件则稍复杂些，需要编写单独的插件包，并上传至系统，之后则可在整个系统内复用。

本文主要讲解自定义图表实现方式。

在开始自定义之前，需要了解的是，系统会为图表、看板展示页面自动引入Jquery（window.$）、ECharts（window.echarts）等JS库（具体参考官网文档内置看板资源章节），可以在自定义图表和插件中直接使用它们。

下面，以折线图为例，介绍如何通过自定义图表方式实现。

假设有如下各月份销售额数据集：

名称：

各月份销售额

数据：

month     sales
1月       11
2月       41
3月       9
4月       20
5月       15
6月       18

属性（预览后系统自动解析而得，展示名称由用户选填）：

名称        类型        展示名称
month       字符串      月份
sales       数值        销售额

假设有关联上述数据集，图表类型为自定义的图表：

名称     ：各月份销售额图表
图表类型 ：自定义
数据集   ：各月份销售额

自定义图表需要在看板内编写图表渲染器实现代码，因此，这里新建一个看板，并添加上述图表，内容如下：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
...
<script type="text/javascript">
//自定义图表渲染器
var myChartRenderer=
{};
</script>
</head>
<body><div dg-chart-renderer="myChartRenderer" dg-chart-widget="[上述图表ID]"><!--各月份销售额图表--></div>
</body>
</html>

下面需要做的是实现 myChartRenderer 图表渲染器逻辑，它应至少实现如下两个函数（异步渲染、事件处理需要实现更多函数，具体参考官网文档图表渲染器章节）：

{//初始渲染图表//chart 图表对象render: function(chart){ ... },//更新图表数据//chart 图表对象//results 要更新的数据集结果对象数组update: function(chart, results){ ... }
}

在实现上述两个函数之前，我们需要先了解一下两个参数 chart 和 results 的结构。

chart 表示图表对象，它封装了要渲染图表的基本信息、及其关联的数据集信息（由<div>图表元素添加dg-chart-widget属性指定），在本例中，它的基本结构如下所示：

{name: "各月份销售额图表",//图表关联的数据集信息，本例中只有一个chartDataSets:[{dataSet:{name: "各月份销售额",properties:[{name: "month", type: "STRING", label: "月份"},{name: "sales", type: "NUMBER", label: "销售额"}]}}],//图表所处的div图表元素ID，如果没有定义，系统会随机生成一个，并自动设置为div图表元素的id属性elementId: "..."
}

除了上述基本结构，chart 对象还定义了很多用于支持图表渲染、数据处理、事件处理等辅助API（详细参考官网文档图表对象章节），下面是几个比较基本的API：

//获取div图表元素DOM对象
chart.element()//获取div图表元素的Jquery对象
chart.elementJquery()//将图表初始化为ECharts图表，并返回ECharts实例对象
chart.echartsInit(options)//获取图表的ECharts实例对象
chart.echartsInstance()//设置图表的ECharts选项
chart.echartsOptions(options)//将图表原始数据集数据转换为名/值结构的数据
chart.resultNameValueObjects(result, nameProperty, valueProperty)

results 表示图表关联数据集的结果数据，与上述 chart 对象的 chartDataSets 数组元素一一对应，在本例中，它的结构如下所示：

[{data:[{month: "1月", sales: 11},{month: "2月", sales: 41},...]}
]

在了解 chart 、results 参数结构后，就可以使用它们来实现 myChartRenderer 的 render 和 update 函数了：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
...
<script type="text/javascript">
//自定义图表渲染器
var myChartRenderer=
{render: function(chart){var chartDataSet = chart.chartDataSetMain();//图表标题："各月份销售额图表"var title = chart.name;//图表X轴标签："月份"var xAxisName = chart.dataSetPropertyAlias(chartDataSet, "month");//图表Y轴标签："销售额"var yAxisName = chart.dataSetPropertyAlias(chartDataSet, "sales");//图例名、系列名："各月份销售额"var seriesName = chart.dataSetAlias(chartDataSet);var options ={title: { text: title },legend: { data: [ seriesName ] },tooltip: { trigger: "axis" },xAxis: { name: xAxisName, type: "category", data: [] },yAxis: { name: yAxisName, type: "value" },series:[{name: seriesName,type: "line",data: []}]};//初始化EChartschart.echartsInit(options);},update: function(chart, results){var chartDataSet = chart.chartDataSetMain();var result = chart.resultOf(results, chartDataSet);//X轴刻度：[ "1月", "2月", ... ]var xAxisData = chart.resultRowArrays(result, "month");//折线数据：[ {name:"1月", value: 11}, {name:"2月", value: 41} ]var seriesData = chart.resultNameValueObjects(result, "month", "sales");var options = chart.inflateUpdateOptions(results,{xAxis: { data: xAxisData },series: [ { data: seriesData } ]});//更新图表数据chart.echartsOptions(options);}
};
</script>
</head>
<body><div dg-chart-renderer="myChartRenderer" dg-chart-widget="[上述图表ID]"><!--各月份销售额图表--></div>
</body>
</html>

自定义图表完成！效果如下图所示：

官网地址：
http://www.datagear.tech

源码地址：
Gitee：https://gitee.com/datagear/datagear
Github：https://github.com/datageartech/datagear

大屏模板地址：
https://gitee.com/datagear/DataGearDashboardTemplate

DataGear 自定义数据可视化图表相关推荐

DataGear 自定义数据可视化图表插件
DataGear内置的70余种图表(折线图.柱状图.饼图.散点图.雷达图.地图.桑基图.K线图.箱形图.路径图等等),都是以图表插件的形式提供的,当这些内置图表无法满足应用需求时,则可以通过自定义图表 ...
数据可视化图表类型_数据可视化中12种最常见的图表类型
数据可视化图表类型 In the current era of large amounts of information in the form of numbers available everyw ...
python怎么做图表好看_如何制作有趣好看的数据可视化图表？
工具方面制作可视化各回答都忽略了一点,就是所展示数据的量和复杂度. 如果数据很简单,数据量很小(万行以内),数据很干净(很少有错误值和空缺值等),这种情况下如果为了单纯的图表可视化,建议用Excel ...
28个数据可视化图表的总结和介绍
数据可视化本身就是一种通用语言.我们这里通用语言的意思是:它能够向各行各业的人表示信息.它打破了语言和技术理解的障碍.数据是一些数字和文字的组合,但是可视化可以展示数据包含的信息. "数据可 ...
python动态交互图表_Python 调用 matplotlib 实现交互式数据可视化图表案例
交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是, ...
echarts legend颜色_echarts数据可视化图表（二）：双柱状图
echarts数据可视化图表(二):双柱状图效果图: html js var loadEcharts09 = function () { var myChartss = echarts.init(d ...
echart 数据视图_关于数据可视化图表的制作，你需要关注的30个小技巧
优秀的数据可视化图表只是罗列.总结数据吗?当然不是!数据可视化其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示,因此在设计过程中,每一个选择,最终都应落脚于读者的体验,而非图表制作者个人. 今天就给大 ...
【Python】20个小技巧，让数据可视化图表更专业！
参考 uxdesign Taras Bakusevych 数据可视化是数据展示的常见方式,所谓一图抵千言,好的图表能高效传递信息,让观众一目了然,差的图表往往会不知所云. 人类大脑的一半完全是用于处理 ...
数据可视化图表，你选对了吗？
戳蓝字"CSDN云计算"关注我们哦! Photo by Jason Coudriet on Unsplash 文 | 邻川来源 | 阿里巴巴中间件程序员懂画图,一宝变三宝. 继 ...

DataGear 自定义数据可视化图表

DataGear 自定义数据可视化图表相关推荐

最新文章

热门文章