Echarts多任务可视化之再优化
1.上次進程可視化由svg實現，本次改用echarts框架實現。
Js文件：loadxmldoc.js（用于加載xml文檔）
echarts.js（用來實現有向圖繪制）
2.思路：
Echarts是定義數據對象數組data和連接對象數組links，數據對象數組即每個節點為一個對象，每個對象有屬性位置x、y，名字name等屬性；連接對象數組即每條連線為一個對象，內有屬性source原點及target目標點等。
上次由于未發現設置連線速度的方法，我采用了三個對象數組。其中兩個數據對象數組，一個為實際進程節點，位置固定；另一個為移動節點，x、y根據進程的運行不斷變化，顏色透明。進程運行時，連接對象數組的目標為移動節點，運行完畢時目標改為實際進程節點，以此達到連線的不斷移動。
本次采用echarts內的pie圓環類型，動態改變數據來充當進度條
3.效果如下
4.代碼如下
<html>
<head>
<meta charset="utf8"></meta>
<script src="echarts.js"></script>
<script type="text/javascript" src="loadxmldoc.js"></script>
<script src="http://lib.sinaapp.com/js/jquery/1.10.2/jquery-1.10.2.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="DrawBoard" style="width:1200px;height:1200px;"></div>
</body>
<script>
var myChart = echarts.init(document.getElementById("DrawBoard"));
xmlDoc=loadXMLDoc("custom.xml");
var process_num=xmlDoc.getElementsByTagName("processes")[0].childNodes;
var links = [];
var v=[];
var route=[];
var series=[];
var data2=[];
var data=new Array();
var process=new Array();
var move=new Array();
var r=100,t=900;
for(i in process){
for(j in process[i].to){
if(process[i].name==process[i].to[j]){
break;
}
move[process[i].name+","+process[i].to[j]]={'flag':process[process[i].to[j]].flag,'startx':process[i].x,'symbolSize': 50,'name':process[i].name+","+process[i].to[j],'x':0,'y':0,'label':{show:false},'total':parseFloat(process[process[i].to[j]].x-process[i].x),'speedx':parseFloat(process[process[i].to[j]].x-process[i].x)/process[process[i].to[j]].execT,'speedy':parseFloat(process[process[i].to[j]].y-process[i].y)/process[process[i].to[j]].execT,'itemStyle': {opacity: 0.0}};
route[process[i].name+","+process[i].to[j]]={'source':process[i].name ,'target':process[i].to[j]};
links.push(route[process[i].name+","+process[i].to[j]]);
}
}
setInterval(function(){
for(i in move){
var temp=move[i].name.split(",");
var ff=1;
for(j in move){
var temp2=move[j].name.split(",");
if(temp[1]==temp2[1]&&process[temp2[0]].finish!=1&&process[temp2[0]].flag!=1){
ff=0;
break;
}
}
if(ff==1&&process[temp[1]].finish!=1){
//alert(temp[1]+" "+move[i].speedx+" "+move[i].x);
move[i].x=parseFloat(move[i].x)+parseFloat(move[i].speedx);
//move[i].y=parseFloat(move[i].y)+parseFloat(move[i].speedy);
data2[temp[1]][0].value=move[i].x;
data2[temp[1]][0].name=temp[1]+' 執行中';
data2[temp[1]][1].value=move[i].total-move[i].x;
}
if(move[i].x>move[i].total){
//route[i].target=process[temp[1]].name;
data2[temp[1]][0].name=temp[1]+' 完畢';
process[temp[1]].finish=1;
}
}
myChart.setOption(option);
},1000);
</script>
</html>
轉載于:https://blog.51cto.com/13958494/2286012
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Echarts多任务可视化之再优化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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