Nuage de points polaire ECharts : comment afficher la distribution des données

Nuage de points polaire ECharts : comment afficher la distribution des données nécessite des exemples de code spécifiques

Introduction :
La visualisation des données est une partie importante de l'analyse et de la présentation des données, et le nuage de points polaires est une visualisation de données courante. Cette méthode peut afficher efficacement le nuage de points polaire distribution des données et nous aider à mieux comprendre les données. Cet article utilisera la bibliothèque ECharts pour implémenter des nuages ​​de points de coordonnées polaires et présentera comment afficher la distribution des données à travers des exemples de code spécifiques.

1. Introduction à ECharts
ECharts est une bibliothèque de visualisation de données open source par Baidu. Elle peut aider les développeurs à créer rapidement différents types de graphiques. ECharts fournit une multitude de types de graphiques, de fonctions interactives et d'options de configuration personnalisées pour permettre aux développeurs de personnaliser l'affichage en fonction des caractéristiques des données.

2. Utilisez ECharts pour dessiner des nuages ​​de points de coordonnées polaires
2.1 Préparation
Avant d'utiliser ECharts, nous devons introduire le fichier JavaScript ECharts. Vous pouvez télécharger les derniers fichiers ECharts depuis le site officiel d'ECharts ou les importer via CDN.

2.2 Dessiner un diagramme de dispersion polaire
Le code suivant montre comment dessiner un diagramme de dispersion polaire à l'aide d'ECharts :

// 创建一个实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById('myChart'));

// 定义数据
var data = [
  [10, 30],
  [20, 50],
  [30, 70],
  [40, 90],
  [50, 110],
  [60, 130]
];

// 设置配置项
var option = {
  polar: {}, // 设置为极坐标系
  series: [{
    type: 'scatter', // 设置为散点图
    coordinateSystem: 'polar', // 使用极坐标系
    data: data // 设置数据
  }]
};

// 使用配置项绘制图表
myChart.setOption(option);

Tout d'abord, nous devons créer une instance ECharts et spécifier l'élément DOM pour dessiner le diagramme.

Ensuite, nous définissons un tableau de données data, chaque élément du tableau représente la position des coordonnées d'un point de données.

Ensuite, nous définissons une option d'élément de configuration en définissant le type de série sur 'scatter' et coordonnéeSystem pour 'polar', pour définir un nuage de points et utiliser le système de coordonnées polaires. series的type为'scatter'及coordinateSystem为'polar'，来定义一个散点图并使用极坐标系。

最后，我们通过调用setOption方法，将配置项应用到ECharts实例中，以绘制出极坐标散点图。

2.3 进一步定制化展示
除了上述代码中的基本设置外，我们还可以通过修改配置项option的各种属性来实现更多的定制化展示。

下面是一些常用的配置项属性：

• polar: 极坐标系的设置，包括角度轴和半径轴的样式设置等。
• series: 图表系列，用于定义图表的类型、数据、样式等。在极坐标散点图中，我们可以通过修改该属性的相关属性来调整数据点的样式。

例如，我们可以通过修改配置项option的polar.radius来调整半径轴的最大值，从而控制数据点的分布范围；通过修改配置项option的series.symbolSize

Enfin, nous appliquons l'élément de configuration à l'instance ECharts en appelant la méthode setOption pour dessiner un nuage de points polaire.

2.3 Affichage personnalisé supplémentaire

En plus des paramètres de base dans le code ci-dessus, nous pouvons également obtenir un affichage plus personnalisé en modifiant divers attributs de l'option de l'élément de configuration.

Voici quelques attributs d'éléments de configuration couramment utilisés :

• polar : paramètres du système de coordonnées polaires, y compris les paramètres de style de l'axe d'angle et de l'axe de rayon, etc.
• séries : série de graphiques, utilisée pour définir le type, les données, le style, etc. du graphique. Dans un nuage de points polaire, nous pouvons ajuster le style des points de données en modifiant les propriétés associées de cette propriété.

Par exemple, nous pouvons ajuster la valeur maximale de l'axe du rayon en modifiant le polar.radius de l'option de l'élément de configuration, contrôlant ainsi la plage de distribution des points de données. ; en modifiant l'option de l'élément de configuration series.symbolSize pour ajuster la taille des points de données. 🎜🎜3. Résumé🎜En utilisant la bibliothèque ECharts, nous pouvons facilement dessiner des nuages ​​de points polaires et obtenir des affichages plus personnalisés en modifiant les éléments de configuration. 🎜🎜Lors de l'affichage de la distribution des données, le nuage de points polaire est un bon choix. Nous pouvons ajuster la taille, la couleur et d'autres attributs des points de données en fonction des caractéristiques des données et observer la distribution des données de manière plus intuitive. 🎜🎜J'espère que le nuage de points polaire ECharts présenté dans cet article pourra aider les lecteurs à mieux comprendre comment afficher la distribution des données. 🎜

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