為何強(qiáng)烈推薦使用 ApexCharts.js 來繪制交互圖表

家好，很高興又見面了，我是"高級前端?進(jìn)階?"，由我?guī)е蠹乙黄痍P(guān)注前端前沿、深入前端底層技術(shù)，大家一起進(jìn)步，也歡迎大家關(guān)注、點(diǎn)贊、收藏、轉(zhuǎn)發(fā)，您的支持是我不斷創(chuàng)作的動力。

什么是 ApexCharts

ApexCharts 是現(xiàn)代 JavaScript 圖表庫，允許開發(fā)者使用簡單的 API 和 100 多個開箱即用型示例構(gòu)建交互式數(shù)據(jù)可視化。

ApexCharts 包含很多優(yōu)秀的功能，比如十多種圖表類型可在應(yīng)用程序和儀表板中提供美觀、響應(yīng)靈敏的可視化效果。在 FireFox>31+、Chrome>=35+、Safari>=6+、Edge、IE11 等版本的瀏覽器中完全可用。

ApexCharts的典型特點(diǎn)包括：

可響應(yīng)性：ApexCharts 可在臺式機(jī)、平板電腦和手機(jī)上輕松擴(kuò)展。可以設(shè)置響應(yīng)式查詢，并且可以針對不同的屏幕尺寸使用不同的布局
可交互性：縮放、平移、滾動數(shù)據(jù)、切換多個系列中的數(shù)據(jù)集可見性、當(dāng)用戶將鼠標(biāo)懸停在數(shù)據(jù)點(diǎn)上時(shí)顯示信息豐富的工具提示，從而更有效傳達(dá)數(shù)據(jù)。
動態(tài)化： ApexCharts 的動態(tài)特性允許加載所選內(nèi)容的數(shù)據(jù)并根據(jù)這些選擇創(chuàng)建其他圖表。換句話說，這些功能將使數(shù)據(jù)真正具有交互性。
高性能：除為圖表提供優(yōu)質(zhì)外觀外，ApexCharts 還提供高性能，支持大數(shù)據(jù)渲染。
流暢的動畫： ApexCharts 在更改數(shù)據(jù)集、加載動態(tài)數(shù)據(jù)以及與圖表交互時(shí)提供流暢的交互體驗(yàn)。
支持主題： ApexCharts 有 10 多個調(diào)色板可供選擇。選擇預(yù)定義的顏色主題或創(chuàng)建自己的顏色主題。

目前 ApexCharts 在 Github 上通過 MIT 協(xié)議開源，有超過 13.2k 的 star、1.2k 的 fork、代碼貢獻(xiàn)者 150+，妥妥的前端優(yōu)質(zhì)開源項(xiàng)目。

如何使用 ApexCharts

首先需要導(dǎo)入相應(yīng)的庫：

import ApexCharts from 'apexcharts';

可以通過下面的代碼使用最少的配置創(chuàng)建基本的條形圖：

var options = {
  chart: {
    type: 'bar',
  },
  series: [
    {
      name: 'sales',
      data: [30, 40, 35, 50, 49, 60, 70, 91, 125],
    },
  ],
  xaxis: {
    categories: [1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999],
  },
};

var chart = new ApexCharts(document.querySelector('#chart'), options);
chart.render();

渲染效果如下：

借助于 ApexCharts，開發(fā)者還可以創(chuàng)建不同圖表的組合，同步它們并提供無限可能的外觀。

可交互性：縮放、平移和滾動數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇并加載其他圖表，顯示一些交互性的示例

動態(tài)系列更新：支持下鉆取圖表，其中一個選擇會更新其他圖表的數(shù)據(jù)

注釋：允許在特定值或軸值上編寫自定義文本，對于擴(kuò)大圖表的視覺吸引力并使其信息更豐富很有價(jià)值。

混合圖表：可以組合多種圖表類型來創(chuàng)建組合/混合圖表，比如：單個圖表中的線/面積/柱。每種圖表類型都可以有自己的 y 軸。

燭臺圖：使用燭臺圖（常見的金融圖表）來描述證券、衍生品或貨幣的價(jià)格變化。下圖顯示了如何使用另一個圖表作為畫筆/預(yù)覽窗格，該窗格充當(dāng)瀏覽主燭臺圖表的句柄。

熱力圖 ：使用熱力圖通過顏色和陰影來表示數(shù)據(jù)，經(jīng)常與更大的數(shù)據(jù)集合一起使用，對于識別模式和重點(diǎn)領(lǐng)域非常有價(jià)值。

儀表：微型儀表是儀表板的重要組成部分，可用于顯示單系列數(shù)據(jù)。

參考資料

https://github.com/apexcharts/apexcharts.js#readme

https://apexcharts.com/docs/creating-first-javascript-chart/#

內(nèi)鋅濕法冶金仍以常規(guī)的鋅精礦沸騰焙燒——浸出—凈化——電積為主流。為解決常規(guī)浸出法存在的浸出渣回轉(zhuǎn)窯還原揮發(fā)能耗高、環(huán)境污染大的弊端，又發(fā)展出了熱酸浸出黃鉀鐵釩法和熱酸浸出低污染沉鐵法;針鐵礦除鐵法在丹霞冶煉廠和株洲冶煉廠也實(shí)現(xiàn)了工業(yè)應(yīng)用。云南祥云飛龍實(shí)業(yè)有限責(zé)任公司以難處理含氟氯的氧化鋅二次物料為原料，開發(fā)出了自主知識產(chǎn)權(quán)的“浸出一萃取一鋅電積”的新技術(shù)，自2005年以來相繼建成了1萬t、2萬t和10萬t規(guī)模的鋅冶煉廠，對我國再生鋅冶煉技術(shù)的發(fā)展作出了重要貢獻(xiàn)。

鉛冶煉行業(yè)推廣液態(tài)高鉛渣直接還原煉鉛技術(shù)，取代原有燒結(jié)機(jī)鼓風(fēng)爐煉鉛工藝，使我國鉛冶煉工藝技術(shù)提高到世界先進(jìn)水平，大大降低了鉛冶煉能耗、SO 及含重金屬煙塵的排放量。今后鉛、鋅冶煉重點(diǎn)是推廣液態(tài)高鉛渣直接還原工藝技術(shù)、完善和提高氧氣底吹熔煉爐熔煉技術(shù)、鉛富氧閃速熔煉工藝、鉛漩渦柱閃速熔煉工藝及高壓或常壓富氧直接浸鋅技術(shù)。4.3.2 鉛鋅冶金科技進(jìn)步發(fā)展方向

鉛鋅行業(yè)技術(shù)升級加快，采用清潔環(huán)保、節(jié)能降耗的先進(jìn)工藝，提高資源綜合利用水平的鉛鋅聯(lián)合冶煉成為發(fā)展方向。鉛鋅行業(yè)技術(shù)不斷進(jìn)步，正在逐漸改變國內(nèi)鉛鋅產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，推動產(chǎn)業(yè)向綠色低碳發(fā)展。

有色金屬會議拓展：

第五屆全國火法冶金工藝技術(shù)與裝備交流會

https://www.china-mcc.com/meet_show-234.html

、初識Pyecharts

pyecharts簡介

pyecharts 是一個用于生成 Echarts 圖表的類庫, Echarts 是一個由百度開源的數(shù)據(jù)可視化，憑借著良好的交互性，精巧的圖表設(shè)計(jì)，得到了眾多開發(fā)者的認(rèn)可。而 Python 是一門富有表達(dá)力的語言，很適合用于數(shù)據(jù)處理。當(dāng)數(shù)據(jù)分析遇上數(shù)據(jù)可視化時(shí)，pyecharts 誕生了。

Pyecharts官網(wǎng)

https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro

pyecharts安裝

pip install pyecharts

二、Pyecharts可視化

使用pyecharts可以繪制如下圖表：

Scatter	散點(diǎn)圖	Funnel	漏斗圖
Bar	柱狀圖	Gauge	儀表盤
Pie	餅圖	Graph	關(guān)系圖
Line	折線/面積圖	Liquid	水球圖
Radar	雷達(dá)圖	Parallel	平行坐標(biāo)系
Sankey	桑基圖	Polar	極坐標(biāo)系
WordCloud	詞云圖	HeatMap	熱力圖

這里我們簡介一下常用的圖表的API：

2.0、初始化設(shè)置

導(dǎo)入相關(guān)庫：

from pyecharts.charts import *
import pyecharts.options as opts

from pyecharts.charts import *: 可以使用所有的圖表對應(yīng)的函數(shù)；
使用 options 配置項(xiàng)，在 pyecharts 中，一切皆 Options，進(jìn)行參數(shù)設(shè)置；

總體說明一下：

.render_notebook ()隨時(shí)隨地渲染圖表;
.render() 這個不會直接產(chǎn)生圖表，而是形成一個render.html的文件，可在瀏覽器中打開查看圖表；

2.1、scatter()

這里我們繪制一個正余弦的散點(diǎn)圖

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)


# 參數(shù)設(shè)置
(Scatter() # 圖形種類
 .add_xaxis(xaxis_data=x) # 設(shè)置x軸序列
 .add_yaxis(series_name='sin', y_axis=y) # 設(shè)置y軸序列
 .add_yaxis(series_name='cos', y_axis=y2, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # is_show = False：表示不顯示數(shù)值部分
).render_notebook()

結(jié)果如下：

2.2、line()

from pyecharts.charts import Line
import pyecharts.options as opts


x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)


(
    Line()
    .add_xaxis(xaxis_data=x)
    .add_yaxis(series_name='sin', y_axis=y, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .add_yaxis(series_name='cos', y_axis=np.cos(x), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='曲線'),
                     tooltip_opts=opts.TooltipOpts(axis_pointer_type='cross')
                    )
).render_notebook()

結(jié)果如下所示：

2.3、Bar()

柱狀圖的繪制：

from pyecharts.charts import Bar


bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"])
    .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
)
bar.render_notebook()

結(jié)果如下：

當(dāng)然，這里只是最基本的柱圖使用；我們還可以繪制混合柱圖；

from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.options as opts


num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103]
num2 = [90, 110, 101, 70, 90, 120, 99]
lab = ['哈士奇', '薩摩耶', '泰迪', '金毛', '牧羊犬', '吉娃娃', '柯基']


(
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px'))
    .add_xaxis(xaxis_data=lab)
    .add_yaxis(series_name='商家A', yaxis_data=num)
    .add_yaxis(series_name='商家B', yaxis_data=num2)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='各商家擁有犬類數(shù)量情況', subtitle='如有雷同，純屬意外')
    )
).render_notebook()

結(jié)果如下所示：

2.4、Pie()

普通餅圖：

from pyecharts.charts import Pie
import pyecharts.options as opts


num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103]
lab = ['哈士奇', '薩摩耶', '泰迪', '金毛', '牧羊犬', '吉娃娃', '柯基']


(
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px'))
    .add(series_name='', 
         data_pair=[(j, i) for i, j in zip(num, lab)]
        )
).render_notebook()

結(jié)果如下：

環(huán)狀餅圖：

from pyecharts.charts import Pie
import pyecharts.options as opts


num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103]
lab = ['哈士奇', '薩摩耶', '泰迪', '金毛', '牧羊犬', '吉娃娃', '柯基']


(
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px'))
    .add(series_name='', 
         radius=['40%', '75%'],
         data_pair=[(j, i) for i, j in zip(num, lab)]
        )
).render_notebook()

如圖所示：

玫瑰餅圖：

from pyecharts.charts import Pie
import pyecharts.options as opts


num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103]
lab = ['哈士奇', '薩摩耶', '泰迪', '金毛', '牧羊犬', '吉娃娃', '柯基']


(
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px'))
    .add(series_name='', 
#          radius=['40%', '75%'],
#          center=['25%', '50%'],
         rosetype='radius',
         data_pair=[(j, i) for i, j in zip(num, lab)]
        )
).render_notebook()

如圖所示：

2.5、圖表的組合使用

from pyecharts.charts import Bar, Line


num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103]
lab = ['哈士奇', '薩摩耶', '泰迪', '金毛', '牧羊犬', '吉娃娃', '柯基']


bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px'))
    .add_xaxis(xaxis_data=lab)
    .add_yaxis(series_name='', yaxis_data=num)
)


lines = (
    Line()
    .add_xaxis(xaxis_data=lab)
    .add_yaxis(series_name='', y_axis=num, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
)


bar.overlap(lines).render_notebook()

如圖所示：

三、總結(jié)

Pyecharts可以繪制各種各樣的圖表，主流的一個數(shù)據(jù)可視化的庫，因?yàn)橄鄬τ趍atplotlib,seaborn等數(shù)據(jù)可視化庫，它的交互性比較好，圖形繪制的比較清晰美觀，所以應(yīng)用的比較廣泛，本文主要就普通常用圖形做了簡單的總結(jié)，當(dāng)然它還可以繪制地理圖形，具體參見官網(wǎng)相關(guān)API。

在線咨詢

上一篇：SpringBoot應(yīng)用不能訪問項(xiàng)目靜態(tài)頁面html問題處理
下一篇：JavaScript如何實(shí)現(xiàn)字符串拼接操作