科技猎ECharts 3 测试版发布，焕然一新的面貌
注：由于是转载内容，文章中实例效果无法查看，如需查看详情请往 ECharts3 。
ECharts 在 github 上沉寂了数个月，想必很多小伙伴充满了各种疑问，ECharts是不是不维护了?你们以后是不是不做了?别着急，其实这几个月，我们的设计师、工程师一直厉兵秣马，加班加点，没有周末，没有女朋友地疯狂工作中。 终于，ECharts 的又一个重大版本即将出炉，在 ECharts 3 正式版发行前，我们选择了今天，12.3，一个能够隐喻我们一步一步从1.0到2.0再到3.0走来的日子，提前给广大用户带来 ECharts 3 的测试版。 那 ECharts 3 究竟会有哪些新的特征，我们用数月究竟在颠覆着自己的什么呢?接下来让我们一一为您道来：
焕然一新的面貌
数据和坐标系的抽象及统一
ECharts 3 中，数据结构进行了统一化抽象，最常用的数据结构有：线性表、树、图。例如，线性表以及树、图的节点列表的结构可以归一化为这样的二维数组：
[
[1,91,45,125,”良”],
[2,65,27,78,”良”],
[3,83,60,84,”优”],
…
]
这种设计利于跨组件的数据处理(数据过滤、视觉编码等)，并且为多维度的数据使用带来了方便。
ECharts 3 中另一个重要的数据结构抽象是独立出了“坐标系”概念。事实上在 ECharts 2 中已经有gridpolar配置项存在，但是并不是按一个“坐标系”的理解去实现的。ECharts 3 中，支持了直角坐标系(catesian，兼容 ECharts 2 中的 grid)、极坐标系(polar)、地理坐标系(geo)。图表可以跨坐标系存在，例如折、柱、散点等图可以放在直角坐标系上，也可以放在极坐标系上，甚至可以放在地理坐标系中。
下面是一个极坐标系的例子：
下面是一个x轴y轴均为“类别型“数轴(category)的例子：
下面是著名的 Anscombe’s Quartet：
polar: [
{…}, // 第一个极坐标系
{…}, // 第二个极坐标系
…
]
移动支持
流量珍贵的移动端需要图表库的体积尽量小。ECharts 和 ZRender 代码的重构，带来了核心部分体积的减小。ECharts 组件众多，并且会逐渐增加，我们提供了更细粒度的按需打包能力。最小体积缩小为 ECharts 2 的 40%。
这是 ECharts 3 的在线构建页面
移动端交互也做了优化，例如移动端小屏上适于用手指在坐标系中进行缩放、平移。 PC 端也可以用鼠标在图中进行缩放(用鼠标滚轮)、平移，如下图：
chart.setOption({
…, // 其他配置项
dataZoom: [
// 下面来定义三个dataZoom组件
{
type: ‘inside’, // 表示手指或鼠标的操作区域在坐标系中。
xAxis: 0,
start: 20,
end: 70
}
]
});
另外说一个细节：ECharts 2 中，直角坐标系的位置设置参数(x, y, x2, y2 等)，设置的是“两个数轴所形成的矩形”的位置，并不包含数轴的文字、刻度。这种做法使得数据变化时数轴位置能够稳定，从而方便存在动态数据或数据过滤组件(dataZoom)等场景下的展示。但是缺点是，使用者需要估算数轴文字的宽度，并不方便使用。ECharts 3 中，直角坐标系(grid属性)中加入了 containLabel 参数，位置参数包含了数轴文字的尺寸，从而方便自适应数轴文字的宽度，不用担心超出屏幕。
grid: {
containLabel: true
}
ECharts 3 还将持续对移动端的体验进行优化。
更深度的交互式数据探索
交互是从数据中发掘信息的重要手段。总览为先缩放过滤按需查看细节是数据可视化交互的基本需求。
ECharts 一直在“交互”的路上前进，legenddataRangedataZoomroamselecttooltip等组件提供了数据筛取、视图缩放、展示细节等能力。
ECharts 3 中，对这些组件进行了广泛增强，例如支持在数据的各种坐标轴、维度进行数据过滤、缩放，以及在更多的图中采用这些组件。下面举几个例子。
chart.setOption({
…, // 其他配置项
dataZoom: [
// 下面来定义三个dataZoom组件
{
xAxis: 0, // 这个dataZoom组件控制x轴。
start: 10, // 初始时，区域开始自总长的 10%。
end: 30 // 初始时，区域结尾为总长的 30%。
},
{
yAxis: 0, // 这个dataZoom组件控制第一个y轴。
filterMode: ‘empty’ // 数据过滤的方式，可选值’filter’或’empty’。
// ‘filter’表示dataZoom窗口外的节点直接删去，折线会连接。
// ‘empty’表示dataZoom窗口外的节点设置为缺失点，折线会断开。
},
{
yAxis: 1 // 这个dataZoom组件控制第二个y轴
}
]
});
另一个例子：
[
[1,91,45,125,0.82,34,23,”良”],
[2,65,27,78,0.86,45,29,”良”],
[3,83,60,84,1.09,73,27,”良”],
[4,109,81,121,1.28,68,51,”良”],
[5,106,77,114,1.07,55,51,”轻度污染”],
[6,109,81,121,1.28,68,51,”轻度污染”],
[7,106,77,114,1.07,55,51,”轻度污染”],
[8,89,65,78,0.86,51,26,”良”],
…
]
里面每一列是一个维度，从左到右，依次是：
日期AQI指数PM2.5PM10一氧化碳 (CO)二氧化氮 (NO2)二氧化硫 (SO2)等级。
一个直角坐标系只有两个轴，我们可以把第一个维度(时间)映射到x轴，第二个维度(AQI指数)映射到y轴。但如果想对其他维度的数据进行视觉表达和交互式的筛选，则可以用到上图中的dataRange组件。
第一个dataRange组件表达了PM2.5这一维度的筛选，把数值映射到了圆形大小;
第二个dataRange组件表达了二氧化硫这一维度的筛选，把数值映射到了颜色明暗。
配置方式说明：
视觉映射配置在inRangeoutOfRange属性中。
图表的和dataRange组件本身的能分别配置这两个属性(见下面方controller属性) 。
inRangeoutOfRange中，能够配置的视觉通道有：color,colorSaturation,colorLightness,colorHue,symbol,symbolSize。
color设置为颜色值列表，如[#324123, ‘#453e2f’, ‘#756ff2′, …]，会自动根据数值进行差值计算，得到映射的颜色。
其他视觉通道均使用数组的形式表明 [最小值, 最大值]。
chart.setOption({
…, // 其他配置项
dataRange: [
{ // 右上方的dataRange组件
dimension: 2, // 这个dataRange组件把维度2的数值进行视觉映射
// 维度从零开始计数，维度值2表示第三个维度。
min: 0, // 最小值
max: 250, // 最大值
calculable: true,
text: [‘圆形大小：PM2.5′],
inRange: {
symbolSize: [10, 70] // 选中范围内的数值被映射到10px~70px的图形尺寸上
},
outOfRange: {
symbolSize: [10, 70], // 选中范围外的数值被映射到10px~70px的图形尺寸上
color: [‘rgba(255,255,255,.2)’] // 选中范围外设置为灰色
},
controller: {
inRange: {
color: [‘#c23531′] // dataRange组件本身的(选中范围内的)颜色
},
outOfRange: {
color: [‘#444′] // dataRange组件本身的颜色(选中范围外的)颜色
}
},
…, // 其他位置、尺寸、样式相关配置项
},
{ // 右下方的dataRange组件
dimension: 6, // 这个dataRange组件把维度6的数值进行视觉映射
min: 0,
max: 50,
calculable: true,
precision: 0.1,
text: [‘明暗：二氧化硫’],
inRange: {
colorLightness: [1, 0.5] // 选中范围内的数值被映射到1~0.5的颜色亮度上
// 颜色亮度(lightness)的含义是 HLV 中的L。
},
outOfRange: {
color: [‘rgba(255,255,255,.2)’] // dataRange组件本身的颜色(选中范围外的)颜色
},
controller: {
inRange: {
color: [‘#c23531′] // dataRange组件本身的(选中范围内的)颜色
},
outOfRange: {
color: [‘#444′] // dataRange组件本身的颜色(选中范围外的)颜色
}
}
}
]
});
更丰富的视觉编码手段
“数据可视化”本质是数据到视觉元素的编码过程。我们把数据映射到坐标系中的点，或者颜色、形状、图形大小等视觉通道。前述的dataRange提供了丰富的视觉编码的方式。另外在各种图中，也提供了一些有一定意义的视觉编码方式。例如：
映射到明暗的配置方式说明：
chart.setOption({
…, // 其他配置项
series: [
{
type: ‘treemap’,
data: [
{
value: [121212, 131313, 50],
name: ‘Centers for Medicare’,
children: [
{ … }
]
},
…
],
visualDimension: 2, // 表示用data的value[2]的数值(即增长率)进行颜色映射
levels: [ // levels 中设置了树的每层级的参数。level[0]是最顶层。
{
color: [
‘#c23531′, ‘#314656′, ‘#61a0a8′, ‘#dd8668′,
‘#91c7ae’, ‘#6e7074′, ‘#61a0a8′, ‘#bda29a’,
‘#44525d’, ‘#c4ccd3′
], // 这是根层级的颜色列表，每个块分配的颜色会向子树传递
colorMappingBy: ‘id’ // 表示根层级的的数值按照类别映射到映射列表
},
{
colorAlpha: [0.5, 1] // 第二层级开始，数值映射到color的alpha值。
}
],
… // treemap series中其他配置项
}
]
});
动画
支持动画并不容易，容易带来代码结构的复杂、体积的增加、鲁棒性的降低。但是在可视化中动画往往易于表达出数据在变化时的联系，使用户不至于迷失焦点，这些对于用户交互分析、动态数据展示有着重要作用。
ECharts 3 中在各种初始动画、转换动画、强调动画上都做了相当多的工作，使得数据观察更人性和清晰。
动画表达变化的一个例子，各国人均收入(x轴)、平均寿命(y轴)、人口(圆面积)在时间维度上的展现：
ECharts 3 中加入了一些新的图表。
关系图(Graph)：最直观的表达关系数据。支持了 gexf。能够采用不同的布局方法。
Option的变动
ECharts 3 对于 ECharts 2 的 Option 配置兼容，但是一小部分原有的 Option 配置方式已经不被推荐(deprecated)，个别细节有所差异。
组件/图表位置的统一配置
组件/图表位置的描述，统一采用了x，x2，y，y2，width，height的方式，每个属性值都可以使用绝对数值(表示px)或者百分比(表示占 echarts container 的百分比)。这样的表达方式和 css 比较相近，表达能力比较强，易于屏幕尺寸的适应和调整。
label的配置结构的变化
label属性描述了系列中标签的相关配置信息。
ECharts 2 中，label属性一般放在itemStyle.normal和itemStyle.emphsis中，例如：
itemStyle: {
normal: {
…,
label: {
show: true,
formatter: …,
textStyle: {
…
}
}
},
emplsis: {
…,
label: {
show: true,
position: ‘top’,
formatter: …,
textStyle: {
…
}
}
}
}
为了让结构更合理，ECharts 3 中 label 被移出来和 itemStyle 平级：
itemStyle: {
normal: {
…
},
emphsis: {
…
}
},
label: {
normal: {
…
},
emphasis: {
…
}
}
当然，原来的配置方式还是兼容的，但是不推荐。
另外，ECharts 3 中新增了不少Option配置项，在前面的例子中简单做了一些介绍了，这里不赘述。更多细节会在将要发布的文档中描述。
更丰富、漂亮的图表、更炫酷的动画、更加专业的可视化实现、更深度的交互式数据探索、更丰富的视觉编码手段、更好的移动支持、更好的性能、更小的体积，不知道上面的新特性是否有击中您对于图表、对于数据可视化的需求与痛点，如果还没看过瘾，可以点击我们全新的示例页面查看更多漂亮而强大的 ECharts 图表。
在 3.0 正式版发布之前，我们还有很多的工作需要完善：
完善产品质量，这需要广大 ECharts 用户的共同参与，如果您在使用 ECharts 3 测试版过程中有任何问题，欢迎通过以下渠道向我们反馈
Github Issue
通过发邮件给我们的邮箱 echarts-bug@baidu.com
加入我们的 ECharts 沟通 Baidu Hi群组(1379172)
完善文档、相关示例、以及学习资料
正式版我们将精耕细作，为大家带来一份优质的新年礼物。
最后，欢迎大家继续支持 ECharts，我们会一如既往地给大家带来优秀的产品。
测试版体验入口： ECharts 3
End.