前言：
２０１２年从长沙跑到深圳，２０１６年又从深圳回到长沙，兜兜转转一圈，又回到了原点．４年在深圳就呆了一家公司，回长沙也是因为深圳公司无力为继，长沙股东老板挽留，想想自己年纪也不小了．就回来了，在长沙工作几月，也没什么太多的不适应．不用赶着项目上线，不用加班，想想其实也不错.
从１２年在长沙就想写点开源的东西，不过实在不敢献丑．这次机缘巧合，有个朋友一个项目需要用到大量报表，我找到百度的开源echarts项目（感谢开源，４年工作以来用到很多很好的开源项目，对工作助力颇多），看着就挺舒服的，又看到了＠abel533写的java类库，萌生了想写一个.net类库的想法．项目后来没做下去了，但是echart类库倒是坚持写下来了．断断续续几个月的时间，终于有点样子了．之所以写这篇博客，是因为最近在园子里看到很多看衰.net的文章，我无法判断对错,也不想引起争论,不过我只是简单喜欢编程的人,能够做自己喜欢的事就好,其实好的环境需要大家一起营造，我也想为.net阵营做一些有意义的事情．
源码：
源码地址：https://github.com/idoku/EChartsSDK
示例地址：http://echarts.idoku.cn/
echart地址：http://echarts.baidu.com/
先放几张eharts的图感受一下：
折线图
柱状图
散点图
饼图
正文
ECharts .Net类库
当前版本1.0.1
Echarts
本项目是一个供.NET开发者使用的ECharts的开发包,主要目的是方便在.NET中构件Echarts中可能用的全部数据结构,完整的Option结构. ChartOption中的数据Series,包含Line-折线图,Bar-柱状图,Pie-饼图,Scatter-散点图等,支持Echarts中所有图表.支持所有Style类,如AreaStyle,ItemStyle,LineStyle等.支持多种Data数据类型,一个通用的Data数据,以及PieData,PolarData,TreeData等个性化数据结构.
你可以使用本项目直接构件一个Option对象,使用方法JsonTools.ObjectToJson2(option),(直接使用Json方式返回存在问题,因为function不是标准化的json格式,转换会报错).
图表类型
- Line - 折线（面积）图
- Bar - 柱状（条形）图
- Scatter - 散点（气泡）图
- K - K线图
- Pie - 饼（圆环）图
- Radar - 雷达（面积）图
- Chord - 和弦图
- Force - 力导向布局图
- Map - 地图
- Gauge - 仪表盘
- Funnel - 漏斗图
- Heatmap - 热力图
- EventRiver - 事件河流图
- Venn - 韦恩图
- Tree - 树图
- Treemap - 矩形树图
- WordCloud - 词云
Echarts组件
- Axis - 坐标轴
- Grid - 网格
- Title - 标题
- Tooltip - 提示
- Legend - 图例
- DataZoom - 数据区域缩放
- DataRange - 值域漫游
- Toolbox - 工具箱
- Timeline - 时间线
ChartOption说明
- ChartOption 是echarts的主要类.
- 使用JsonTools.ObjectToJson2方法返回给前端时,需要使用eval('(' + data + ')')转换为JSON结构.
Function说明
由于json标准中不包含function类型,一般json库都不支持这种类型,处理这种类型最简单的方式是转换json字符串时,对字符串进行处理.
读者可以自行使用其他自定义方式实现,本项目使用的.net自带的JRaw()方式.不管是:
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"formatter": function(params) { // for text color var color = colorList[params[0].dataIndex]; var res = '<div style="color:' + color + '">'; res += '<strong>' + params[0].name + '消费（元）</strong>' for (var i = 0, l = params.length; i < l; i++) { res += '<br/>' + params[i].seriesName + ' : ' + params[i].value } res += '</div>'; return res; }, |
和
"color": (function (){
var zrColor = require('zrender/tool/color');
return zrColor.getLinearGradient(
0, 400, 0, 300,
[[0, 'green'],[1, 'yellow']]
)
})(),
都可以利用JRaw来实现.
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option.ToolTip().Trigger(TriggerType.axis) .BackgroundColor("rgba(255,255,255,0.7)") .Formatter(new JRaw(@"function(params) { // for text color var color = colorList[params[0].dataIndex]; var res = '<div style=""color:' + color + '"">'; res += '<strong>' + params[0].name + '消费（元）</strong>' for (var i = 0, l = params.length; i < l; i++) { res += '<br/>' + params[i].seriesName + ' : ' + params[i].value } res += '</div>'; return res; }")) style.Emphasis().BarBorderColor("green").BarBorderWidth(5) .Color(new JRaw(@"(function (){ var zrColor = require('zrender/tool/color'); return zrColor.getLinearGradient( 0, 400, 0, 300, [[0, 'red'],[1, 'orange']] ) })()")) |
EchartsWeb
本项目通过ASP.NET MVC和ASP.NET web api模拟了echarts官网网站中的全部示例,主要目的是方便大家参考使用和调整结构.
地址:http://echarts.idoku.cn/
1.简单Line示例
演示地址: http://echarts.idoku.cn/home/example?api=line1
例子中给出的json结构.
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{ "calculable": true, "title": { "text": "未来一周天气变化", "subtext": "纯虚构数据", "show": true }, "tooltip": { "trigger": "axis" }, "legend": { "data": [ "最高温度", "最低温度" ] }, "xAxis": [ { "data": [ "周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日" ], "boundaryGap": false, "type": "category" } ], "yAxis": [ { "type": "value", "axisLabel": { "formatter": "{value} ℃" } } ], "series": [ { "data": [ 13, 10, 12, 10, 13, 13, 14 ], "type": "line", "name": "最高温度", "markPoint": { "data": [ { "name": "最大值", "type": "max" }, { "name": "最小值", "type": "min" } ] }, "markLine": { "data": [ { "name": "平均值", "type": "average" } ] } }, { "data": [ 3, -1, 1, -1, 3, 3, 4 ], "type": "line", "name": "最低温度", "markPoint": { "data": [ { "name": "周最低", "value": -1, "xAxis": 1, "yAxis": -0.5 } ] }, "markLine": { "data": [ { "name": "平均值", "type": "average" } ] } } ]} |
对应的源码:
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[AcceptVerbs("GET", "POST")] [ActionName("line1")] public string StdLine() { IList<string> weeks = ChartsUtil.Weeks(); IList<int> datas1 = ChartsUtil.Datas(7, 10, 15); IList<int> datas2 = ChartsUtil.Datas(7, -2, 5); int min = datas2.Min(); int index = datas2.IndexOf(min); ChartOption option = new ChartOption(); option.title = new Title() { show = true, text = "未来一周天气变化", subtext = "纯虚构数据" }; option.tooltip = new ToolTip() { trigger = TriggerType.axis }; option.legend = new Legend() { data = new List<object>(){ "最高温度", "最低温度" } }; option.calculable = true; option.xAxis = new List<Axis>() { new CategoryAxis() { type = AxisType.category, boundaryGap= false, data = new List<object>(weeks) } }; option.yAxis = new List<Axis>() { new ValueAxis() { type = AxisType.value, axisLabel = new AxisLabel(){ formatter=new JRaw("{value} ℃").ToString() } } }; option.series = new List<object>() { new Line() { name = "最高温度", type = ChartType.line, data = datas1, markPoint = new MarkPoint() { data = new List<object>() { new MarkData() { name = "最大值", type= MarkType.max, }, new MarkData() { name = "最小值", type= MarkType.min, } } }, markLine = new MarkLine() { data = new List<object>() { new MarkData() { name = "平均值", type = MarkType.average } } } }, new Line(){ name="最低温度", type = ChartType.line, data = datas2, markPoint= new MarkPoint(){ data = new List<object>(){ new MarkData(){ name="周最低", value = min, xAxis = index, yAxis = min+0.5, } } }, markLine = new MarkLine(){ data = new List<object>(){ new MarkData(){ type = MarkType.average, name = "平均值" } } } } }; var result = JsonTools.ObjectToJson2(option); return result; } |
2.使用function的bar示例.
演示地址: http://echarts.idoku.cn/home/example?api=bar10#
给出的json代码:
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{ "title": { "text": "温度计式图表", "subtext": "Form ExcelHome", "sublink": "http://e.weibo.com/1341556070/AizJXrAEa" }, "toolbox": { "feature": { "mark": { "show": true }, "dataView": { "show": true, "readOnly": false }, "restore": { "show": true }, "saveAsImage": { "show": true } }, "show": true }, "tooltip": { "trigger": "axis", "formatter": function (params){ return params[0].name + '<br/>' + params[0].seriesName + ' : ' + params[0].value + '<br/>' + params[1].seriesName + ' : ' + (params[1].value + params[0].value); }, "axisPointer": { "type": "shadow" } }, "legend": { "data": [ "Acutal", "Forecast" ] }, "grid": { "y2": 30, "y": 80 }, "xAxis": [ { "data": [ "Cosco", "CMA", "APL", "OOCL", "Wanhai", "Zim" ], "type": "category" } ], "yAxis": [ { "boundaryGap": [ 0.0, 0.1 ], "type": "value" } ], "series": [ { "stack": "sum", "data": [ 260, 200, 220, 120, 100, 80 ], "type": "bar", "name": "Acutal", "itemStyle": { "normal": { "color": "tomato", "barBorderColor": "tomato", "barBorderRadius": 0, "barBorderWidth": 6, "label": { "show": true, "position": "insideTop" } } } }, { "stack": "sum", "data": [ 40, 80, 50, 80, 80, 70 ], "type": "bar", "name": "Forecast", "itemStyle": { "normal": { "color": "#fff", "barBorderColor": "tomato", "barBorderRadius": 0, "barBorderWidth": 6, "label": { "show": true, "position": "top", "formatter": function (params) { for (var i = 0, l = option.xAxis[0].data.length; i < l; i++) { if (option.xAxis[0].data[i] == params.name) { return option.series[0].data[i] + params.value; } } }, "textStyle": { "color": "tomato" } } } } } ]} |
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[AcceptVerbs("GET", "POST")] [ActionName("bar10")] public string TemperatureBar() { ChartOption option = new ChartOption(); option.Title().Text("温度计式图表").Subtext("Form ExcelHome"). Sublink("http://e.weibo.com/1341556070/AizJXrAEa"); option.ToolTip().Trigger(TriggerType.axis) .Formatter(new JRaw(@"function (params){ return params[0].name + '<br/>' + params[0].seriesName + ' : ' + params[0].value + '<br/>' + params[1].seriesName + ' : ' + (params[1].value + params[0].value); }")) .AxisPointer().Type(AxisPointType.shadow); option.Legend().Data("Acutal","Forecast"); Feature feature = new Feature(); feature.Mark().Show(true); feature.DataView().Show(true).ReadOnly(false); feature.Restore().Show(true); feature.SaveAsImage().Show(true); option.ToolBox().Show(true).SetFeature(feature); option.Grid().Y(80).Y2(30); CategoryAxis x = new CategoryAxis(); x.Data("Cosco", "CMA", "APL", "OOCL", "Wanhai", "Zim"); option.XAxis(x); ValueAxis y = new ValueAxis(); y.BoundaryGap(new List<double>() { 0,0.1 }); option.YAxis(y); var tomatoStyle = new ItemStyle(); tomatoStyle.Normal().Color("tomato").BarBorderRadius(0) .BarBorderColor("tomato").BarBorderWidth(6) .Label().Show(true).Position(StyleLabelTyle.insideTop); Bar b1 = new Bar("Acutal"); b1.Stack("sum"); b1.SetItemStyle(tomatoStyle); b1.Data(260, 200, 220, 120, 100, 80); var forecastStyle = new ItemStyle(); forecastStyle.Normal().Color("#fff").BarBorderRadius(0) .BarBorderColor("tomato").BarBorderWidth(6) .Label().Show(true).Position(StyleLabelTyle.top) .Formatter(new JRaw(@"function (params) { for (var i = 0, l = option.xAxis[0].data.length; i < l; i++) { if (option.xAxis[0].data[i] == params.name) { return option.series[0].data[i] + params.value; } } }")) .TextStyle().Color("tomato"); Bar b2 = new Bar("Forecast"); b2.Stack("sum"); b2.SetItemStyle(forecastStyle); b2.Data(40, 80, 50, 80, 80, 70); option.Series(b1, b2); var result = JsonTools.ObjectToJson2(option); return result; } |
