关于 ECharts4 新增的数据集（dataset）
ECharts 4 開始有了 `數據集`（`dataset`）組件來單獨聲明數據，大概長這個樣子：
這個最簡單的例子，得到的效果是這樣的：
數據集帶來的好處是：
- 有了 `dataset` 后，能夠貼近這樣的數據可視化常見思維方式：基于數據（`dataset` 組件來提供數據），指定數據到視覺的映射（由 `encode` 屬性來指定映射），形成圖表。
- 數據和其他配置可以被分離開來，使用者相對便于進行單獨管理，也省去了一些數據處理的步驟。
- 數據可以被多個系列或者組件復用，對于大數據，不必為每個系列創建一份。
- 支持更多的數據的常用格式，例如二維數組、對象數組等，一定程度上避免使用者為了數據格式而進行轉換。
數據到圖形的映射
本篇里，我們制作數據可視化圖表的邏輯是這樣的：基于數據，在配置項中指定如何映射到圖形。
概略而言，可以進行這些映射：
- 指定 dataset 的列（column）還是行（row）映射為圖形系列（series）。這件事可以使用 `series.seriesLayoutBy` 屬性來配置。
- 指定 dataset 的哪些列（column）或行（row）對應到坐標軸（如 X、Y 軸）、提示框（tooltip）、標簽（label）、圖形元素大小顏色等（visualMap）。這件事可以使用 `series.encode` 屬性來配置。如果有需要映射顏色大小等視覺維度，可以使用 visualMap 組件。
按行還是按列做映射
有了數據表之后，使用者可以靈活得配置：數據如何對應到軸和圖形系列。上面的例子中，沒有給出這種映射配置，那么ECharts 就按最常見的理解進行默認映射：
- X 坐標軸聲明為類目軸，默認情況下會自動對應到 dataset.source 中的第一列；
- 三個柱圖系列，一一對應到 dataset.source 中后面每一列。
用戶可以使用 `seriesLayoutBy` 配置項，改變圖表對于行列的理解。`seriesLayoutBy` 可取值：
- 'column': 默認值。系列被安放到 `dataset` 的列上面。
- 'row': 系列被安放到 `dataset` 的行上面。
效果是這樣的：
更重要的是，我們可以使用 `encode` 配置項來更細節得指定數據如何映射到圖形。總體是這樣的感覺：
維度（dimension）
介紹 `encode` 之前，首先要介紹“維度（dimension）”的概念。
常用圖表所描述的數據大部分是“二維表”結構，上述的例子中，我們都使用二維數組來容納二維表。現在，當我們把系列（series）對應到“列”的時候，那么每一列就稱為一個“維度（dimension）”，而每一行稱為數據項（item）。反之，如果我們把系列（series）對應到表行，那么每一行就是“維度（dimension）”，每一列就是數據項（item）。
維度可以有單獨的名字，便于在圖表中顯示。維度名（dimension name）可以在定義在 dataset 的第一行（或者第一列）。例如上面的例子中，'score'、'amount'、'product' 就是維度名。從第二行開始，才是正式的數據。`dataset.source` 中第一行（列）到底包含不包含維度名，ECharts 默認會自動探測。當然也可以設置 `dataset.sourceHeader: true` 顯示聲明第一行（列）就是維度，或者 `dataset.sourceHeader: false` 表明第一行（列）開始就直接是數據。
維度的定義，也可以使用單獨的 `dataset.dimensions` 或者 `series.dimensions` 來定義，這樣可以同時指定維度名，和維度的類型（dimension type）：
var option1 = {dataset: {dimensions: [{name: 'score'},// 可以簡寫為 string，表示維度名。'amount',// 可以在 type 中指定維度類型。{name: 'product', type: 'ordinal'}],source: [...]},... };var option2 = {dataset: {source: [...]},series: {type: 'line',// 在系列中設置的 dimensions 會更優先采納。dimensions: [null, // 可以設置為 null 表示不想設置維度名'amount',{name: 'product', type: 'ordinal'}]},... }; 復制代碼大多數情況下，我們并不需要去設置維度類型，因為會自動判斷。但是如果因為數據為空之類原因導致判斷不足夠準確時，可以手動設置維度類型。
維度類型（dimension type）可以取這些值：
- 'number': 默認，表示普通數據。
- 'ordinal': 對于類目、文本這些 string 類型的數據，如果需要能在數軸上使用，須是 'ordinal' 類型。ECharts 默認會自動判斷這個類型。但是自動判斷也是不可能很完備的，所以使用者也可以手動強制指定。
- 'time': 表示時間數據。設置成 'time' 則能支持自動解析數據成時間戳（timestamp），比如該維度的數據是 '2017-05-10'，會自動被解析。時間類型的支持參見 [data](option.html#series.data)。
- 'float': 如果設置成 `float`，在存儲時候會使用 `TypedArray`，對性能優化有好處。
- 'int': 如果設置成 `float`，在存儲時候會使用 `TypedArray`，對性能優化有好處。
數據到圖形的映射（encode）
了解了維度的概念后，我們就可以使用 `encode` 來做映射。`encode` 聲明的基本結構如下，其中冒號左邊是坐標系、標簽等特定名稱，如 `'x'`, `'y'`, `'tooltip'` 等，冒號右邊是數據中的維度名（string 格式）或者維度的序號（number 格式，從 0 開始計數），可以指定一個或多個維度（使用數組）。通常情況下，下面各種信息不需要所有的都寫，按需寫即可。
效果如下：
下面給出個更豐富的 `encode` 的 示例。
視覺通道（顏色、尺寸等）的映射
我們可以使用 `visualMap` 組件進行視覺通道的映射。這是一個示例：
var option = {dataset: {source: [['score', 'amount', 'product'],[89.3, 58212, 'Matcha Latte'],[57.1, 78254, 'Milk Tea'],[74.4, 41032, 'Cheese Cocoa'],[50.1, 12755, 'Cheese Brownie'],[89.7, 20145, 'Matcha Cocoa'],[68.1, 79146, 'Tea'],[19.6, 91852, 'Orange Juice'],[10.6, 101852, 'Lemon Juice'],[32.7, 20112, 'Walnut Brownie']]},grid: {containLabel: true},xAxis: {name: 'amount'},yAxis: {type: 'category'},visualMap: {orient: 'horizontal',left: 'center',min: 10,max: 100,text: ['High Score', 'Low Score'],// Map the score column to colordimension: 0,inRange: {color: ['#D7DA8B', '#E15457']}},series: [{type: 'bar',encode: {// Map the "amount" column to X axis.x: 'amount',// Map the "product" column to Y axisy: 'product'}}] }; 復制代碼幾個常見的映射設置方式
問：如何把第三列設置為 X 軸，第五列設置為 Y 軸？
答：
series: {encode: {x: 3, y: 5},... } 復制代碼問：如何把第三行設置為 X 軸，第五行設置為 Y 軸？
答：
series: {encode: {x: 3, y: 5},seriesLayoutBy: 'row',... } 復制代碼問：如何把第二列設置為標簽？
答：
關于標簽的顯示（`label.formatter`），現在支持使用這樣的語法：
'aaa{@product}bbb{@score}ccc{@[4]}ddd' 來引用某個具體的維度值。其中 '{@score}' 表示因為 “名為 score” 的維度里的值，'{@[4]}' 表示引用序號為 4 的維度里的值。
series: [{label: {show: true,// 標簽中引用第二列。formatter: 'The value at column 2 is: {@[2]}.'},... }, {label: {show: true,// 標簽中引用維度名為 product 的列。formatter: 'The product name is: {@product}.'},... }] 復制代碼問：如何讓第 2 列和第 3 列顯示在提示框（tooltip）中？
答：
series: {encode: {tooltip: [2, 3]...},... } 復制代碼問：數據里沒有維度名，那么怎么給出維度名？
答：
dataset: {dimensions: ['score', 'amount'],source: [[89.3, 3371],[92.1, 8123],[94.4, 1954],[85.4, 829]] } 復制代碼問：如何把第四列映射為氣泡圖的點的大小？
答：
var option = {dataset: {source: [[12, 323, 11.2],[23, 167, 8.3],[81, 284, 12],[91, 413, 4.1],[13, 287, 13.5]]},visualMap: {show: false,dimension: 2, // 指向第三列（列序號從 0 開始記，所以設置為 2）。min: 2, // 需要給出數值范圍，最小數值。max: 15, // 需要給出數值范圍，最大數值。inRange: {// 氣泡尺寸：5 像素到 60 像素。symbolSize: [5, 60]}},xAxis: {},yAxis: {},series: {type: 'scatter'} }; 復制代碼問：encode 里指定了映射，但是不管用？
答：可以查查有沒有拼錯，比如，維度名是：'Life Expectancy'，encode 中拼成了 'Life Expectency'。
數據的各種格式
多數常見圖表中，數據適于用二維表的形式描述。廣為使用的數據表格軟件（如 MS Excel、Numbers）或者關系數據數據庫都是二維表。他們的數據可以導出成 JSON 格式，輸入到 `dataset.source` 中，在不少情況下可以免去一些數據處理的步驟。
在 JavaScript 常用的數據傳輸格式中，二維數組可以比較直觀的存儲二維表。前面的示例都是使用二維數組表示。
除了二維數組以外，dataset 也支持例如下面 key-value 方式的數據格式，這類格式也非常常見。但是這類格式中，目前并不支持 `seriesLayoutBy` 參數。
此外，ECharts 4 之前一直以來的數據聲明方式仍然被正常支持，如果系列已經聲明了 `series.data`， 那么就會使用 `series.data` 而非 `dataset`。
最后，給出一個 示例，多個圖表共享一個 `dataset`，并帶有聯動交互。
更詳細的信息，可以參見這個 教程。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的关于 ECharts4 新增的数据集（dataset）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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