ECharts 响应式
ECharts 图表显示在用户指定高宽的 DOM 节点(容器)中。
有时候我们希望在 PC 和 移动设备上都能够很好的展示图表的内容,实现响应式的设计,为了解决这个问题,ECharts 完善了组件的定位设置,并且实现了类似 CSS Media Query 的自适应能力。
ECharts 组件的定位和布局
大部分『组件』和『系列』会遵循两种定位方式。
left/right/top/bottom/width/height 定位方式
这六个量中,每个量都可以是『绝对值』或者『百分比』或者『位置描述』。
绝对值
单位是浏览器像素(px),用
number
形式书写(不写单位)。例如{left: 23, height: 400}
。百分比
表示占 DOM 容器高宽的百分之多少,用
string
形式书写。例如{right: '30%', bottom: '40%'}
。位置描述
- 可以设置
left: 'center'
,表示水平居中。 - 可以设置
top: 'middle'
,表示垂直居中。
- 可以设置
这六个量的概念,和 CSS 中六个量的概念类似:
- left:距离 DOM 容器左边界的距离。
- right:距离 DOM 容器右边界的距离。
- top:距离 DOM 容器上边界的距离。
- bottom:距离 DOM 容器下边界的距离。
- width:宽度。
- height:高度。
在横向,left、right、width 三个量中,只需两个量有值即可,因为任两个量可以决定组件的位置和大小,例如 left 和 right 或者 right 和 width 都可以决定组件的位置和大小。 纵向,top、bottom、height 三个量,和横向类同不赘述。
center / radius 定位方式
center
是一个数组,表示
[x, y]
,其中,x
、y
可以是『绝对值』或者『百分比』,含义和前述相同。radius
是一个数组,表示
[内半径, 外半径]
,其中,内外半径可以是『绝对值』或者『百分比』,含义和前述相同。在自适应容器大小时,百分比设置是很有用的。
横向(horizontal)和纵向(vertical)
ECharts的『外观狭长』型的组件(如 legend、visualMap、dataZoom、timeline等),大多提供了『横向布局』『纵向布局』的选择。例如,在细长的移动端屏幕上,可能适合使用『纵向布局』;在PC宽屏上,可能适合使用『横向布局』。
横纵向布局的设置,一般在『组件』或者『系列』的 orient 或者 layout 配置项上,设置为 'horizontal' 或者 'vertical'。
实例
以下实例中我们可以可尝试拖动右下角的圆点,图表会随着屏幕尺寸变化,legend 和 系列会自动改变布局位置和方式。
实例中我们使用了 jQuery 来加载外部数据,使用时我们需要引入 jQuery 库。
实例
$.getScript ( 'https://www.xnip.cn/static/js/timelineGDP.js' ),
$.getScript ( 'https://www.xnip.cn/static/js/draggable.js' )
).done ( function ( ) {
draggable.init (
$ ( 'div[_echarts_instance_]' ) [ 0 ],
myChart,
{
width: 700,
height: 400,
throttle: 70
}
);
myChart.hideLoading ( );
option = {
baseOption: {
title : {
text: '南丁格尔玫瑰图',
subtext: '纯属虚构',
x: 'center'
},
tooltip : {
trigger: 'item',
formatter: "{a} <br/>{b} : {c} ({d}%)"
},
legend: {
data: [ 'rose1', 'rose2', 'rose3', 'rose4', 'rose5', 'rose6', 'rose7', 'rose8' ]
},
toolbox: {
show : true,
feature : {
mark : {show: true },
dataView : {show: true, readOnly: false },
magicType : {
show: true,
type: [ 'pie', 'funnel' ]
},
restore : {show: true },
saveAsImage : {show: true }
}
},
calculable : true,
series : [
{
name: '半径模式',
type: 'pie',
roseType : 'radius',
label: {
normal: {
show: false
},
emphasis: {
show: true
}
},
lableLine: {
normal: {
show: false
},
emphasis: {
show: true
}
},
data: [
{value: 10, name: 'rose1' },
{value: 5, name: 'rose2' },
{value: 15, name: 'rose3' },
{value: 25, name: 'rose4' },
{value: 20, name: 'rose5' },
{value: 35, name: 'rose6' },
{value: 30, name: 'rose7' },
{value: 40, name: 'rose8' }
]
},
{
name: '面积模式',
type: 'pie',
roseType : 'area',
data: [
{value: 10, name: 'rose1' },
{value: 5, name: 'rose2' },
{value: 15, name: 'rose3' },
{value: 25, name: 'rose4' },
{value: 20, name: 'rose5' },
{value: 35, name: 'rose6' },
{value: 30, name: 'rose7' },
{value: 40, name: 'rose8' }
]
}
]
},
media: [
{
option: {
legend: {
right: 'center',
bottom: 0,
orient: 'horizontal'
},
series: [
{
radius: [ 20, '50%' ],
center: [ '25%', '50%' ]
},
{
radius: [ 30, '50%' ],
center: [ '75%', '50%' ]
}
]
}
},
{
query: {
minAspectRatio: 1
},
option: {
legend: {
right: 'center',
bottom: 0,
orient: 'horizontal'
},
series: [
{
radius: [ 20, '50%' ],
center: [ '25%', '50%' ]
},
{
radius: [ 30, '50%' ],
center: [ '75%', '50%' ]
}
]
}
},
{
query: {
maxAspectRatio: 1
},
option: {
legend: {
right: 'center',
bottom: 0,
orient: 'horizontal'
},
series: [
{
radius: [ 20, '50%' ],
center: [ '50%', '30%' ]
},
{
radius: [ 30, '50%' ],
center: [ '50%', '70%' ]
}
]
}
},
{
query: {
maxWidth: 500
},
option: {
legend: {
right: 10,
top: '15%',
orient: 'vertical'
},
series: [
{
radius: [ 20, '50%' ],
center: [ '50%', '30%' ]
},
{
radius: [ 30, '50%' ],
center: [ '50%', '75%' ]
}
]
}
}
]
};
myChart.setOption (option );
} );
要在 option 中设置 Media Query 须遵循如下格式:
option = { baseOption: { // 这里是基本的『原子option』。 title: {...}, legend: {...}, series: [{...}, {...}, ...], ... }, media: [ // 这里定义了 media query 的逐条规则。 { query: {...}, // 这里写规则。 option: { // 这里写此规则满足下的option。 legend: {...}, ... } }, { query: {...}, // 第二个规则。 option: { // 第二个规则对应的option。 legend: {...}, ... } }, { // 这条里没有写规则,表示『默认』, option: { // 即所有规则都不满足时,采纳这个option。 legend: {...}, ... } } ] };
上面的例子中,baseOption、以及 media 每个 option 都是『原子 option』,即普通的含有各组件、系列定义的 option。而由『原子option』组合成的整个 option,我们称为『复合 option』。baseOption 是必然被使用的,此外,满足了某个 query 条件时,对应的 option 会被使用 chart.mergeOption() 来 merge 进去。
query
每个 query 类似于这样:
{ minWidth: 200, maxHeight: 300, minAspectRatio: 1.3 }
现在支持三个属性:width、height、aspectRatio(长宽比)。每个属性都可以加上 min 或 max 前缀。比如,minWidth: 200 表示『大于等于200px宽度』。两个属性一起写表示『并且』,比如:{minWidth: 200, maxHeight: 300} 表示『大于等于200px宽度,并且小于等于300px高度』。
option
media中的 option 既然是『原子 option』,理论上可以写任何 option 的配置项。但是一般我们只写跟布局定位相关的,例如截取上面例子中的一部分 query option:
media: [ ..., { query: { maxAspectRatio: 1 // 当长宽比小于1时。 }, option: { legend: { // legend 放在底部中间。 right: 'center', bottom: 0, orient: 'horizontal' // legend 横向布局。 }, series: [ // 两个饼图左右布局。 { radius: [20, '50%'], center: ['50%', '30%'] }, { radius: [30, '50%'], center: ['50%', '70%'] } ] } }, { query: { maxWidth: 500 // 当容器宽度小于 500 时。 }, option: { legend: { right: 10, // legend 放置在右侧中间。 top: '15%', orient: 'vertical' // 纵向布局。 }, series: [ // 两个饼图上下布局。 { radius: [20, '50%'], center: ['50%', '30%'] }, { radius: [30, '50%'], center: ['50%', '75%'] } ] } }, ... ]
多个 query 被满足时的优先级
注意,可以有多个 query 同时被满足,会都被 mergeOption,定义在后的后被 merge(即优先级更高)。
默认 query
如果 media 中有某项不写 query,则表示『默认值』,即所有规则都不满足时,采纳这个option。
容器大小实时变化时的注意事项
在不少情况下,并不需要容器DOM节点任意随着拖拽变化大小,而是只是根据不同终端设置几个典型尺寸。
但是如果容器DOM节点需要能任意随着拖拽变化大小,那么目前使用时需要注意这件事:某个配置项,如果在某一个 query option 中出现,那么在其他 query option 中也必须出现,否则不能够回归到原来的状态。(left/right/top/bottom/width/height 不受这个限制。)
『复合 option』 中的 media 不支持 merge
也就是说,当第二(或三、四、五 ...)次 chart.setOption(rawOption) 时,如果 rawOption 是 复合option(即包含 media 列表),那么新的 rawOption.media 列表不会和老的 media 列表进行 merge,而是简单替代。当然,rawOption.baseOption 仍然会正常和老的 option 进行merge。 其实,很少有场景需要使用『复合 option』来多次 setOption,而我们推荐的做法是,使用 mediaQuery 时,第一次setOption使用『复合 option』,后面 setOption 时仅使用 『原子 option』,也就是仅仅用 setOption 来改变 baseOption。以下中我们使用了 jQuery 来加载外部数据,使用时我们需要引入 jQuery 库。该实例是一个和时间轴结合的例子:
实例
$. getScript ( 'https://www.xnip.cn/static/js/timelineGDP.js' ) ,
$. getScript ( 'https://www.xnip.cn/static/js/draggable.js' )
). done ( function ( ) {
draggable. init (
$ ( 'div[_echarts_instance_]' ) [ 0 ] ,
myChart ,
{
width : 700 ,
height : 630 ,
lockY : true ,
throttle : 70
}
) ;
myChart. hideLoading ( ) ;
var categoryData = [
'北京' , '天津' , '河北' , '山西' , '内蒙古' , '辽宁' , '吉林' , '黑龙江' ,
'上海' , '江苏' , '浙江' , '安徽' , '福建' , '江西' , '山东' , '河南' ,
'湖北' , '湖南' , '广东' , '广西' , '海南' , '重庆' , '四川' , '贵州' ,
'云南' , '西藏' , '陕西' , '甘肃' , '青海' , '宁夏' , '新疆'
] ;
option = {
baseOption : {
timeline : {
axisType : 'category' ,
autoPlay : true ,
playInterval : 1000 ,
data : [
'2002-01-01' , '2003-01-01' , '2004-01-01' ,
'2005-01-01' , '2006-01-01' , '2007-01-01' ,
'2008-01-01' , '2009-01-01' , '2010-01-01' ,
'2011-01-01'
] ,
label : {
formatter : function (s ) {
return ( new Date (s ) ). getFullYear ( ) ;
}
}
} ,
title : {
subtext : 'Media Query 示例'
} ,
tooltip : {
trigger : 'axis' ,
axisPointer : {
type : 'shadow'
}
} ,
xAxis : {
type : 'value' ,
name : 'GDP(亿元)' ,
max : 30000 ,
data : null
} ,
yAxis : {
type : 'category' ,
data : categoryData ,
axisLabel : {interval : 0 } ,
splitLine : {show : false }
} ,
legend : {
data : [ '第一产业' , '第二产业' , '第三产业' , 'GDP' , '金融' , '房地产' ] ,
selected : {
'GDP' : false , '金融' : false , '房地产' : false
}
} ,
calculable : true ,
series : [
{name : 'GDP' , type : 'bar' } ,
{name : '金融' , type : 'bar' } ,
{name : '房地产' , type : 'bar' } ,
{name : '第一产业' , type : 'bar' } ,
{name : '第二产业' , type : 'bar' } ,
{name : '第三产业' , type : 'bar' } ,
{name : 'GDP占比' , type : 'pie' }
]
} ,
media : [
{
option : {
legend : {
orient : 'horizontal' ,
left : 'right' ,
itemGap : 10
} ,
grid : {
left : '10%' ,
top : 80 ,
right : 90 ,
bottom : 100
} ,
xAxis : {
nameLocation : 'end' ,
nameGap : 10 ,
splitNumber : 5 ,
splitLine : {
show : true
}
} ,
timeline : {
orient : 'horizontal' ,
inverse : false ,
left : '20%' ,
right : '20%' ,
bottom : 10 ,
height : 40
} ,
series : [
{name : 'GDP占比' , center : [ '75%' , '30%' ] , radius : '28%' }
]
}
} ,
{
query : {maxWidth : 670 , minWidth : 550 } ,
option : {
legend : {
orient : 'horizontal' ,
left : 200 ,
itemGap : 5
} ,
grid : {
left : '10%' ,
top : 80 ,
right : 90 ,
bottom : 100
} ,
xAxis : {
nameLocation : 'end' ,
nameGap : 10 ,
splitNumber : 5 ,
splitLine : {
show : true
}
} ,
timeline : {
orient : 'horizontal' ,
inverse : false ,
left : '20%' ,
right : '20%' ,
bottom : 10 ,
height : 40
} ,
series : [
{name : 'GDP占比' , center : [ '75%' , '30%' ] , radius : '28%' }
]
}
} ,
{
query : {maxWidth : 550 } ,
option : {
legend : {
orient : 'vertical' ,
left : 'right' ,
itemGap : 5
} ,
grid : {
left : 55 ,
top : '32%' ,
right : 100 ,
bottom : 50
} ,
xAxis : {
nameLocation : 'middle' ,
nameGap : 25 ,
splitNumber : 3
} ,
timeline : {
orient : 'vertical' ,
inverse : true ,
right : 10 ,
top : 150 ,
bottom : 10 ,
width : 55
} ,
series : [
{name : 'GDP占比' , center : [ '45%' , '20%' ] , radius : '28%' }
]
}
}
] ,
options : [
{
title : {text : '2002全国宏观经济指标' } ,
series : [
{data : dataMap. dataGDP [ '2002' ] } ,
{data : dataMap. dataFinancial [ '2002' ] } ,
{data : dataMap. dataEstate [ '2002' ] } ,
{data : dataMap. dataPI [ '2002' ] } ,
{data : dataMap. dataSI [ '2002' ] } ,
{data : dataMap. dataTI [ '2002' ] } ,
{data : [
{name : '第一产业' , value : dataMap. dataPI [ '2002sum' ] } ,
{name : '第二产业' , value : dataMap. dataSI [ '2002sum' ] } ,
{name : '第三产业' , value : dataMap. dataTI [ '2002sum' ] }
] }
]
} ,
{
title : {text : '2003全国宏观经济指标' } ,
series : [
{data : dataMap. dataGDP [ '2003' ] } ,
{data : dataMap. dataFinancial [ '2003' ] } ,
{data : dataMap. dataEstate [ '2003' ] } ,
{data : dataMap. dataPI [ '2003' ] } ,
{data : dataMap. dataSI [ '2003' ] } ,
{data : dataMap. dataTI [ '2003' ] } ,
{data : [
{name : '第一产业' , value : dataMap. dataPI [ '2003sum' ] } ,
{name : '第二产业' , value : dataMap. dataSI [ '2003sum' ] } ,
{name : '第三产业' , value : dataMap. dataTI [ '2003sum' ] }
] }
]
} ,
{
title : {text : '2004全国宏观经济指标' } ,
series : [
{data : dataMap. dataGDP [ '2004' ] } ,
{data : dataMap. dataFinancial [ '2004' ] } ,
{data : dataMap. dataEstate [ '2004' ] } ,
{data : dataMap. dataPI [ '2004' ] } ,
{data : dataMap. dataSI [ '2004' ] } ,
{data : dataMap. dataTI [ '2004' ] } ,
{data : [
{name : '第一产业' , value : dataMap. dataPI [ '2004sum' ] } ,
{name : '第二产业' , value : dataMap. dataSI [ '2004sum' ] } ,
{name : '第三产业' , value : dataMap. dataTI [ '2004sum' ] }
] }
]
} ,
{
title : {text : '2005全国宏观经济指标' } ,
series : [
{data : dataMap. dataGDP [ '2005' ] } ,
{data : dataMap. dataFinancial [ '2005' ] } ,
{data : dataMap. dataEstate [ '2005' ] } ,
{data : dataMap. dataPI [ '2005' ] } ,
{data : dataMap. dataSI [ '2005' ] } ,
{data : dataMap. dataTI [ '2005' ] } ,
{data : [
{name : '第一产业' , value : dataMap. dataPI [ '2005sum' ] } ,
{name : '第二产业' , value : dataMap. dataSI [ '2005sum' ] } ,
{name : '第三产业' , value : dataMap. dataTI [ '2005sum' ] }
] }
]
} ,
{
title : {text : '2006全国宏观经济指标' } ,
series : [
{data : dataMap. dataGDP [ '2006' ] } ,
{data : dataMap. dataFinancial [ '2006' ] } ,
{data : dataMap. dataEstate [ '2006' ] } ,
{data : dataMap. dataPI [ '2006' ] } ,
{data : dataMap. dataSI [ '2006' ] } ,
{data : dataMap. dataTI [ '2006' ] } ,
{data : [
{name : '第一产业' , value : dataMap. dataPI [ '2006sum' ] } ,
{name : '第二产业' , value : dataMap. dataSI [ '2006sum' ] } ,
{name : '第三产业' , value : dataMap. dataTI [ '2006sum' ] }
] }
]
} ,
{
title : {text : '2007全国宏观经济指标' } ,
series : [
{data : dataMap. dataGDP [ '2007' ] } ,
{data : dataMap. dataFinancial [ '2007' ] } ,
{data : dataMap. dataEstate [ '2007' ] } ,
{data : dataMap. dataPI [ '2007' ] } ,
{data : dataMap. dataSI [ '2007' ] } ,
{data : dataMap. dataTI [ '2007' ] } ,
{data : [
{name : '第一产业' , value : dataMap. dataPI [ '2007sum' ] } ,
{name : '第二产业' , value : dataMap. dataSI [ '2007sum' ] } ,
{name : '第三产业' , value : dataMap. dataTI [ '2007sum' ] }
] }
]
} ,
{
title : {text : '2008全国宏观经济指标' } ,
series : [
{data : dataMap. dataGDP [ '2008' ] } ,
{data : dataMap. dataFinancial [ '2008' ] } ,
{data : dataMap. dataEstate [ '2008' ] } ,
{data : dataMap. dataPI [ '2008' ] } ,
{data : dataMap. dataSI [ '2008' ] } ,
{data : dataMap. dataTI [ '2008' ] } ,
{data : [
{name : '第一产业' , value : dataMap. dataPI [ '2008sum' ] } ,
{name : '第二产业' , value : dataMap. dataSI [ '2008sum' ] } ,
{name : '第三产业' , value : dataMap. dataTI [ '2008sum' ] }
] }
]
} ,
{
title : {text : '2009全国宏观经济指标' } ,
series : [
{data : dataMap. dataGDP [ '2009' ] } ,
{data : dataMap. dataFinancial [ '2009' ] } ,
{data : dataMap. dataEstate [ '2009' ] } ,
{data : dataMap. dataPI [ '2009' ] } ,
{data : dataMap. dataSI [ '2009' ] } ,
{data : dataMap. dataTI [ '2009' ] } ,
{data : [
{name : '第一产业' , value : dataMap. dataPI [ '2009sum' ] } ,
{name : '第二产业' , value : dataMap. dataSI [ '2009sum' ] } ,
{name : '第三产业' , value : dataMap. dataTI [ '2009sum' ] }
] }
]
} ,
{
title : {text : '2010全国宏观经济指标' } ,
series : [
{data : dataMap. dataGDP [ '2010' ] } ,
{data : dataMap. dataFinancial [ '2010' ] } ,
{data : dataMap. dataEstate [ '2010' ] } ,
{data : dataMap. dataPI [ '2010' ] } ,
{data : dataMap. dataSI [ '2010' ] } ,
{data : dataMap. dataTI [ '2010' ] } ,
{data : [
{name : '第一产业' , value : dataMap. dataPI [ '2010sum' ] } ,
{name : '第二产业' , value : dataMap. dataSI [ '2010sum' ] } ,
{name : '第三产业' , value : dataMap. dataTI [ '2010sum' ] }
] }
]
} ,
{
title : {text : '2011全国宏观经济指标' } ,
series : [
{data : dataMap. dataGDP [ '2011' ] } ,
{data : dataMap. dataFinancial [ '2011' ] } ,
{data : dataMap. dataEstate [ '2011' ] } ,
{data : dataMap. dataPI [ '2011' ] } ,
{data : dataMap. dataSI [ '2011' ] } ,
{data : dataMap. dataTI [ '2011' ] } ,
{data : [
{name : '第一产业' , value : dataMap. dataPI [ '2011sum' ] } ,
{name : '第二产业' , value : dataMap. dataSI [ '2011sum' ] } ,
{name : '第三产业' , value : dataMap. dataTI [ '2011sum' ] }
] }
]
}
]
} ;
myChart. setOption (option ) ;
} ) ;