【送书】手把手教你用ECharts画饼图和环形图

小数志

共 2431字,需浏览 5分钟

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2021-02-22 12:28


导读:饼图也是一种常用的基本图表,主要用来展示各项的比重。


作者:王大伟

来源:大数据DT(ID:hzdashuju)



下面制作一幅基础的饼图,将Echarts中series的type参数值设置为pie,如图4-14所示。

代码如下:

option = {
    title: {
        text: '各商品销量占比',
        subtext: 'A商场情况分析',
        left: 'center'
    },
    tooltip: {
        trigger: 'item',
        formatter: '{a} 
{b} : {c} ({d}%)'

    },
    legend: {
        orient: 'vertical',
        left: 'left',
        data: ['A商品''B商品''C商品''D商品''E商品']
    },
    series: [
        {
            name: '所售商品',
            type: 'pie',
            data: [
                {value343, name: 'A商品'},
                {value250, name: 'B商品'},
                {value509, name: 'C商品'},
                {value108, name: 'D商品'},
                {value948, name: 'E商品'}
            ],
        }
    ]
};

▲图4-14 饼图

在上述代码中,将legend设置为vertical,是为了避免水平显示后会与标题重叠。这里将tooltip的显示格式设置为:formatter: '{a}
{b} : {c} ({d}%)',各参数在饼图中的具体含义为:{a}(系列名称),{b}(数据项名称),{c}(数值),{d}(百分比)。当鼠标悬停在某块饼上时,该块饼会突出显示且按照formatter的格式显示文字和数值。

需要注意的是,当我们点击饼图的legend时,如点击C商品的legend时,C商品的图例会变为灰色,同时,饼图中将不再显示C商品饼块,且会重新计算百分比,如图4-15所示。

▲图4-15 饼图显示控制

除了基本的饼图,我们也常常会用到环形图。在ECharts中,在series中加上radius参数即可绘制环形图,例如下面代码中的radius: ['50%', '70%'],代表环内部半径和外部半径的比例分别为50%、70%。

option = {
    title: {
        text: '各商品销量占比',
        subtext: 'A商场情况分析',
        left: 'center'
    },
    tooltip: {
        trigger: 'item',
        formatter: '{a} 
{b} : {c} ({d}%)'

    },
    legend: {
        orient: 'vertical',
        left: 'left',
        data: ['A商品''B商品''C商品''D商品''E商品']
    },
    series: [
        {
            name: '所售商品',
            type: 'pie',
            radius: ['50%''70%'],
            data: [
                {value343, name: 'A商品'},
                {value250, name: 'B商品'},
                {value509, name: 'C商品'},
                {value108, name: 'D商品'},
                {value948, name: 'E商品'}
            ],
        }
    ]
};

环形图可视化结果如图4-16所示。

▲图4-16 环形图

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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