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echarts 响应式——迹忆客-ag捕鱼王app官网
echarts 图表显示在用户指定高宽的 dom 节点（容器）中。
有时候我们希望在 pc 和 移动设备上都能够很好的展示图表的内容，实现响应式的设计，为了解决这个问题，echarts 完善了组件的定位设置，并且实现了类似 css media query 的自适应能力。
echarts 组件的定位和布局
大部分『组件』和『系列』会遵循两种定位方式。
left/right/top/bottom/width/height 定位方式
这六个量中，每个量都可以是『绝对值』或者『百分比』或者『位置描述』。
绝对值
单位是浏览器像素（px），用 number 形式书写（不写单位）。例如 {left: 23, height: 400}。
百分比
表示占 dom 容器高宽的百分之多少，用 string 形式书写。例如 {right: '30%', bottom: '40%'}。
位置描述
- 可以设置 left: 'center'，表示水平居中。
- 可以设置 top: 'middle'，表示垂直居中。
这六个量的概念，和 css 中六个量的概念类似：
- left：距离 dom 容器左边界的距离。
- right：距离 dom 容器右边界的距离。
- top：距离 dom 容器上边界的距离。
- bottom：距离 dom 容器下边界的距离。
- width：宽度。
- height：高度。
在横向，left、right、width 三个量中，只需两个量有值即可，因为任两个量可以决定组件的位置和大小，例如 left 和 right 或者 right 和 width 都可以决定组件的位置和大小。 纵向，top、bottom、height 三个量，和横向类同不赘述。
center / radius 定位方式
center
是一个数组，表示 [x, y]，其中，x、y可以是『绝对值』或者『百分比』，含义和前述相同。
radius
是一个数组，表示 [内半径, 外半径]，其中，内外半径可以是『绝对值』或者『百分比』，含义和前述相同。
在自适应容器大小时，百分比设置是很有用的。
横向（horizontal）和纵向（vertical）
echarts的『外观狭长』型的组件（如 legend、visualmap、datazoom、timeline等），大多提供了『横向布局』『纵向布局』的选择。例如，在细长的移动端屏幕上，可能适合使用『纵向布局』；在pc宽屏上，可能适合使用『横向布局』。
横纵向布局的设置，一般在『组件』或者『系列』的 orient 或者 layout 配置项上，设置为 'horizontal' 或者 'vertical'。
实例
以下实例中我们可以可尝试拖动右下角的圆点，图表会随着屏幕尺寸变化，legend 和 系列会自动改变布局位置和方式。
实例中我们使用了 jquery 来加载外部数据，使用时我们需要引入 jquery 库。
$.when( $.getscript('/demo_source/timelinegdp.js'), $.getscript('/demo_source/draggable.js') ).done(function () { draggable.init( $('div[_echarts_instance_]')[0], mychart, { width: 700, height: 400, throttle: 70 } ); mychart.hideloading(); option = { baseoption: { title : { text: '南丁格尔玫瑰图', subtext: '纯属虚构', x:'center' }, tooltip : { trigger: 'item', formatter: "{a}
{b} : {c} ({d}%)" }, legend: { data:['rose1','rose2','rose3','rose4','rose5','rose6','rose7','rose8'] }, toolbox: { show : true, feature : { mark : {show: true}, dataview : {show: true, readonly: false}, magictype : { show: true, type: ['pie', 'funnel'] }, restore : {show: true}, saveasimage : {show: true} } }, calculable : true, series : [ { name:'半径模式', type:'pie', rosetype : 'radius', label: { normal: { show: false }, emphasis: { show: true } }, lableline: { normal: { show: false }, emphasis: { show: true } }, data:[ {value:10, name:'rose1'}, {value:5, name:'rose2'}, {value:15, name:'rose3'}, {value:25, name:'rose4'}, {value:20, name:'rose5'}, {value:35, name:'rose6'}, {value:30, name:'rose7'}, {value:40, name:'rose8'} ] }, { name:'面积模式', type:'pie', rosetype : 'area', data:[ {value:10, name:'rose1'}, {value:5, name:'rose2'}, {value:15, name:'rose3'}, {value:25, name:'rose4'}, {value:20, name:'rose5'}, {value:35, name:'rose6'}, {value:30, name:'rose7'}, {value:40, name:'rose8'} ] } ] }, media: [ { option: { legend: { right: 'center', bottom: 0, orient: 'horizontal' }, series: [ { radius: [20, '50%'], center: ['25%', '50%'] }, { radius: [30, '50%'], center: ['75%', '50%'] } ] } }, { query: { minaspectratio: 1 }, option: { legend: { right: 'center', bottom: 0, orient: 'horizontal' }, series: [ { radius: [20, '50%'], center: ['25%', '50%'] }, { radius: [30, '50%'], center: ['75%', '50%'] } ] } }, { query: { maxaspectratio: 1 }, option: { legend: { right: 'center', bottom: 0, orient: 'horizontal' }, series: [ { radius: [20, '50%'], center: ['50%', '30%'] }, { radius: [30, '50%'], center: ['50%', '70%'] } ] } }, { query: { maxwidth: 500 }, option: { legend: { right: 10, top: '15%', orient: 'vertical' }, series: [ { radius: [20, '50%'], center: ['50%', '30%'] }, { radius: [30, '50%'], center: ['50%', '75%'] } ] } } ] }; mychart.setoption(option); });
要在 option 中设置 media query 须遵循如下格式：
option = {
baseoption: { // 这里是基本的『原子option』。
title: {...},
legend: {...},
series: [{...}, {...}, ...],
...
},
media: [ // 这里定义了 media query 的逐条规则。
{
query: {...}, // 这里写规则。
option: { // 这里写此规则满足下的option。
legend: {...},
...
}
},
{
query: {...}, // 第二个规则。
option: { // 第二个规则对应的option。
legend: {...},
...
}
},
{ // 这条里没有写规则，表示『默认』，
option: { // 即所有规则都不满足时，采纳这个option。
legend: {...},
...
}
}
]
};
上面的例子中，baseoption、以及 media 每个 option 都是『原子 option』，即普通的含有各组件、系列定义的 option。而由『原子option』组合成的整个 option，我们称为『复合 option』。baseoption 是必然被使用的，此外，满足了某个 query 条件时，对应的 option 会被使用 chart.mergeoption() 来 merge 进去。
query
每个 query 类似于这样：
{
minwidth: 200,
maxheight: 300,
minaspectratio: 1.3
}
现在支持三个属性：width、height、aspectratio（长宽比）。每个属性都可以加上 min 或 max 前缀。比如，minwidth: 200 表示『大于等于200px宽度』。两个属性一起写表示『并且』，比如：{minwidth: 200, maxheight: 300} 表示『大于等于200px宽度，并且小于等于300px高度』。
option
media中的 option 既然是『原子 option』，理论上可以写任何 option 的配置项。但是一般我们只写跟布局定位相关的，例如截取上面例子中的一部分 query option：
media: [
...,
{
query: {
maxaspectratio: 1 // 当长宽比小于1时。
},
option: {
legend: { // legend 放在底部中间。
right: 'center',
bottom: 0,
orient: 'horizontal' // legend 横向布局。
},
series: [ // 两个饼图左右布局。
{
radius: [20, '50%'],
center: ['50%', '30%']
},
{
radius: [30, '50%'],
center: ['50%', '70%']
}
]
}
},
{
query: {
maxwidth: 500 // 当容器宽度小于 500 时。
},
option: {
legend: {
right: 10, // legend 放置在右侧中间。
top: '15%',
orient: 'vertical' // 纵向布局。
},
series: [ // 两个饼图上下布局。
{
radius: [20, '50%'],
center: ['50%', '30%']
},
{
radius: [30, '50%'],
center: ['50%', '75%']
}
]
}
},
...
]
多个 query 被满足时的优先级
注意，可以有多个 query 同时被满足，会都被 mergeoption，定义在后的后被 merge（即优先级更高）。
默认 query
如果 media 中有某项不写 query，则表示『默认值』，即所有规则都不满足时，采纳这个option。
容器大小实时变化时的注意事项
在不少情况下，并不需要容器dom节点任意随着拖拽变化大小，而是只是根据不同终端设置几个典型尺寸。
但是如果容器dom节点需要能任意随着拖拽变化大小，那么目前使用时需要注意这件事：某个配置项，如果在某一个 query option 中出现，那么在其他 query option 中也必须出现，否则不能够回归到原来的状态。（left/right/top/bottom/width/height 不受这个限制。）
『复合 option』 中的 media 不支持 merge
也就是说，当第二（或三、四、五 ...）次 chart.setoption(rawoption) 时，如果 rawoption 是 复合option（即包含 media 列表），那么新的 rawoption.media 列表不会和老的 media 列表进行 merge，而是简单替代。当然，rawoption.baseoption 仍然会正常和老的 option 进行merge。 其实，很少有场景需要使用『复合 option』来多次 setoption，而我们推荐的做法是，使用 mediaquery 时，第一次setoption使用『复合 option』，后面 setoption 时仅使用 『原子 option』，也就是仅仅用 setoption 来改变 baseoption。 以下中我们使用了 jquery 来加载外部数据，使用时我们需要引入 jquery 库。该实例是一个和时间轴结合的例子：
$.when( $.getscript('/demo_source/timelinegdp.js'), $.getscript('/demo_source/draggable.js') ).done(function () { draggable.init( $('div[_echarts_instance_]')[0], mychart, { width: 700, height: 630, locky: true, throttle: 70 } ); mychart.hideloading(); var categorydata = [ '北京','天津','河北','山西','内蒙古','辽宁','吉林','黑龙江', '上海','江苏','浙江','安徽','福建','江西','山东','河南', '湖北','湖南','广东','广西','海南','重庆','四川','贵州', '云南','西藏','陕西','甘肃','青海','宁夏','新疆' ]; option = { baseoption: { timeline: { axistype: 'category', autoplay: true, playinterval: 1000, data: [ '2002-01-01', '2003-01-01', '2004-01-01', '2005-01-01', '2006-01-01', '2007-01-01', '2008-01-01', '2009-01-01', '2010-01-01', '2011-01-01' ], label: { formatter : function(s) { return (new date(s)).getfullyear(); } } }, title: { subtext: 'media query 示例' }, tooltip: { trigger:'axis', axispointer: { type: 'shadow' } }, xaxis: { type: 'value', name: 'gdp（亿元）', max: 30000, data: null }, yaxis: { type: 'category', data: categorydata, axislabel: {interval: 0}, splitline: {show: false} }, legend: { data: ['第一产业', '第二产业', '第三产业', 'gdp', '金融', '房地产'], selected: { 'gdp': false, '金融': false, '房地产': false } }, calculable : true, series: [ {name: 'gdp', type: 'bar'}, {name: '金融', type: 'bar'}, {name: '房地产', type: 'bar'}, {name: '第一产业', type: 'bar'}, {name: '第二产业', type: 'bar'}, {name: '第三产业', type: 'bar'}, {name: 'gdp占比', type: 'pie'} ] }, media: [ { option: { legend: { orient: 'horizontal', left: 'right', itemgap: 10 }, grid: { left: '10%', top: 80, right: 90, bottom: 100 }, xaxis: { namelocation: 'end', namegap: 10, splitnumber: 5, splitline: { show: true } }, timeline: { orient: 'horizontal', inverse: false, left: '20%', right: '20%', bottom: 10, height: 40 }, series: [ {name: 'gdp占比', center: ['75%', '30%'], radius: '28%'} ] } }, { query: {maxwidth: 670, minwidth: 550}, option: { legend: { orient: 'horizontal', left: 200, itemgap: 5 }, grid: { left: '10%', top: 80, right: 90, bottom: 100 }, xaxis: { namelocation: 'end', namegap: 10, splitnumber: 5, splitline: { show: true } }, timeline: { orient: 'horizontal', inverse: false, left: '20%', right: '20%', bottom: 10, height: 40 }, series: [ {name: 'gdp占比', center: ['75%', '30%'], radius: '28%'} ] } }, { query: {maxwidth: 550}, option: { legend: { orient: 'vertical', left: 'right', itemgap: 5 }, grid: { left: 55, top: '32%', right: 100, bottom: 50 }, xaxis: { namelocation: 'middle', namegap: 25, splitnumber: 3 }, timeline: { orient: 'vertical', inverse: true, right: 10, top: 150, bottom: 10, width: 55 }, series: [ {name: 'gdp占比', center: ['45%', '20%'], radius: '28%'} ] } } ], options: [ { title: {text: '2002全国宏观经济指标'}, series: [ {data: datamap.datagdp['2002']}, {data: datamap.datafinancial['2002']}, {data: datamap.dataestate['2002']}, {data: datamap.datapi['2002']}, {data: datamap.datasi['2002']}, {data: datamap.datati['2002']}, {data: [ {name: '第一产业', value: datamap.datapi['2002sum']}, {name: '第二产业', value: datamap.datasi['2002sum']}, {name: '第三产业', value: datamap.datati['2002sum']} ]} ] }, { title : {text: '2003全国宏观经济指标'}, series : [ {data: datamap.datagdp['2003']}, {data: datamap.datafinancial['2003']}, {data: datamap.dataestate['2003']}, {data: datamap.datapi['2003']}, {data: datamap.datasi['2003']}, {data: datamap.datati['2003']}, {data: [ {name: '第一产业', value: datamap.datapi['2003sum']}, {name: '第二产业', value: datamap.datasi['2003sum']}, {name: '第三产业', value: datamap.datati['2003sum']} ]} ] }, { title : {text: '2004全国宏观经济指标'}, series : [ {data: datamap.datagdp['2004']}, {data: datamap.datafinancial['2004']}, {data: datamap.dataestate['2004']}, {data: datamap.datapi['2004']}, {data: datamap.datasi['2004']}, {data: datamap.datati['2004']}, {data: [ {name: '第一产业', value: datamap.datapi['2004sum']}, {name: '第二产业', value: datamap.datasi['2004sum']}, {name: '第三产业', value: datamap.datati['2004sum']} ]} ] }, { title : {text: '2005全国宏观经济指标'}, series : [ {data: datamap.datagdp['2005']}, {data: datamap.datafinancial['2005']}, {data: datamap.dataestate['2005']}, {data: datamap.datapi['2005']}, {data: datamap.datasi['2005']}, {data: datamap.datati['2005']}, {data: [ {name: '第一产业', value: datamap.datapi['2005sum']}, {name: '第二产业', value: datamap.datasi['2005sum']}, {name: '第三产业', value: datamap.datati['2005sum']} ]} ] }, { title : {text: '2006全国宏观经济指标'}, series : [ {data: datamap.datagdp['2006']}, {data: datamap.datafinancial['2006']}, {data: datamap.dataestate['2006']}, {data: datamap.datapi['2006']}, {data: datamap.datasi['2006']}, {data: datamap.datati['2006']}, {data: [ {name: '第一产业', value: datamap.datapi['2006sum']}, {name: '第二产业', value: datamap.datasi['2006sum']}, {name: '第三产业', value: datamap.datati['2006sum']} ]} ] }, { title : {text: '2007全国宏观经济指标'}, series : [ {data: datamap.datagdp['2007']}, {data: datamap.datafinancial['2007']}, {data: datamap.dataestate['2007']}, {data: datamap.datapi['2007']}, {data: datamap.datasi['2007']}, {data: datamap.datati['2007']}, {data: [ {name: '第一产业', value: datamap.datapi['2007sum']}, {name: '第二产业', value: datamap.datasi['2007sum']}, {name: '第三产业', value: datamap.datati['2007sum']} ]} ] }, { title : {text: '2008全国宏观经济指标'}, series : [ {data: datamap.datagdp['2008']}, {data: datamap.datafinancial['2008']}, {data: datamap.dataestate['2008']}, {data: datamap.datapi['2008']}, {data: datamap.datasi['2008']}, {data: datamap.datati['2008']}, {data: [ {name: '第一产业', value: datamap.datapi['2008sum']}, {name: '第二产业', value: datamap.datasi['2008sum']}, {name: '第三产业', value: datamap.datati['2008sum']} ]} ] }, { title : {text: '2009全国宏观经济指标'}, series : [ {data: datamap.datagdp['2009']}, {data: datamap.datafinancial['2009']}, {data: datamap.dataestate['2009']}, {data: datamap.datapi['2009']}, {data: datamap.datasi['2009']}, {data: datamap.datati['2009']}, {data: [ {name: '第一产业', value: datamap.datapi['2009sum']}, {name: '第二产业', value: datamap.datasi['2009sum']}, {name: '第三产业', value: datamap.datati['2009sum']} ]} ] }, { title : {text: '2010全国宏观经济指标'}, series : [ {data: datamap.datagdp['2010']}, {data: datamap.datafinancial['2010']}, {data: datamap.dataestate['2010']}, {data: datamap.datapi['2010']}, {data: datamap.datasi['2010']}, {data: datamap.datati['2010']}, {data: [ {name: '第一产业', value: datamap.datapi['2010sum']}, {name: '第二产业', value: datamap.datasi['2010sum']}, {name: '第三产业', value: datamap.datati['2010sum']} ]} ] }, { title : {text: '2011全国宏观经济指标'}, series : [ {data: datamap.datagdp['2011']}, {data: datamap.datafinancial['2011']}, {data: datamap.dataestate['2011']}, {data: datamap.datapi['2011']}, {data: datamap.datasi['2011']}, {data: datamap.datati['2011']}, {data: [ {name: '第一产业', value: datamap.datapi['2011sum']}, {name: '第二产业', value: datamap.datasi['2011sum']}, {name: '第三产业', value: datamap.datati['2011sum']} ]} ] } ] }; mychart.setoption(option); });
