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ECharts – tooltip详解(3)——formatter

formatter格式化方法存在的原因

格式化之所以存在,主要是因为我们想把一些不够人性化的内容通过处理让其变成我们想要的样子,便于用户更好地理解内容。

formatter格式化模板:

格式主要分为两种:字符串模板和自定义模板

1. 字符串模板

模板变量有 {a}, {b},{c},{d},{e},分别表示系列名,数据名,数据值等。 在 trigger 为 ‘axis’ 的时候,会有多个系列的数据,此时可以通过 {a0}, {a1}, {a2} 这种后面加索引的方式表示系列的索引。 不同图表类型下的 {a},{b},{c},{d} 含义不一样。 其中变量{a}, {b}, {c}, {d}在不同图表类型下代表数据含义为:

  • 折线(区域)图、柱状(条形)图、K线图 : {a}(系列名称),{b}(类目值),{c}(数值), {d}(无)
  • 散点图(气泡)图 : {a}(系列名称),{b}(数据名称),{c}(数值数组), {d}(无)
  • 地图 : {a}(系列名称),{b}(区域名称),{c}(合并数值), {d}(无)
  • 饼图、仪表盘、漏斗图: {a}(系列名称),{b}(数据项名称),{c}(数值), {d}(百分比)

2.回调函数

回调函数格式:(params: Object|Array, ticket: string, callback: (ticket: string, html: string)) => string

ECharts图表组件内的格式化常用的地方:

1.tooltip

图表内数据点的悬浮框提示框信息展现的时候我们可以加以数据格式化,以便于更好地观察数据和分析数据。

比如:在数值后加一个单位字符串:

前面的教程中的实例:树懒课堂总部一周气温变化中的tooltip的式样如下图中红框所示:

树懒课堂总部一周气温变化中tooltip组件对应的代码

        tooltip: {//提示框,鼠标悬浮交互时的信息提示
trigger: 'item',//值为axis显示该列下所有坐标轴对应数据,值为item时只显示该点数据
},

将实例:树懒课堂总部一周气温变化中tooltip组件的代码改成如下代码:

        tooltip: {//提示框,鼠标悬浮交互时的信息提示
trigger: 'item',//值为axis显示该列下所有坐标轴对应数据,值为item时只显示该点数据
formatter:'{a} </br>{b}:{c} °C'
}

修改后效果如下图所示:

将两段代码进行对比后我们可以发现:

Tooltip中的显示内容发生变化与新增的这段代码有关:

formatter:'{a} </br>{b}:{c} °C'

对该段代码进行分析:

  • 这段代码明显属于字符串模板这种形式。
  • 在字符串模板中模板变量有 {a}, {b},{c},{d},{e},分别表示系列名,数据名,数据值等。不同图表类型下的 {a},{b},{c},{d} 含义不一样。
  • 在折线图、柱状图和K线图中,{a}代表系列名称,{b} 代表类目值,{c}代表数值。
  • 而在HTML中</br>为段内换行标签。

故这段formatter显示的格式应该为:

  • 系列名称
  • 类目值:数值°C

在该实例中legend对应的代码如下:

legend: { //图例,每个图表最多仅有一个图例
data: ['最高气温', '最低气温']
}

从legend对应的代码可得:系列名称有’最高气温’, ‘最低气温’两个。

在该实例中xAxis:对应的代码如下:

  xAxis: [{
type: 'category',  //坐标轴类型,横轴默认为类目型'category'
boundaryGap: false,
data: ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']//数据项
}],

从xAxis对应的代码可得:类目值有’周一’, ‘周二’, ‘周三’, ‘周四’, ‘周五’, ‘周六’, ‘周日’

2.axisLabel

坐标轴刻度上面的刻度格式化,比如Y表示长度,我们往往需要在每一个刻度值后面带上“m”的单位,Y轴意义不同,加不同的单位。

在实例树懒课堂总部一周气温变化中格式化Y轴刻度的示例代码如下:

yAxis: [{
type: 'value', //坐标轴类型,纵轴默认为数值型'value'
axisLabel: {
formatter: '{value} °C' //加上单位
}
}],

效果如下图红框中所示:

3.series内的label

在实例树懒课堂总部一周气温变化中对应的的示例代码如下:

        series: [{//设置图表数据
name: '最高气温', //系列名称,如果启用legend,该值将被legend.data索引相关
type: 'line',//图表类型
data: [11, 11, 15, 13, 12, 13, 10],
markPoint: {  //系列中的数据标注内容
data: [{
type: 'max',
name: '最大值'
},
{
type: 'min',
name: '最小值'
}]
},
markLine: {//系列中的数据标线内容
data: [{
type: 'average',
name: '平均值'
}]
}
},
{
name: '最低气温',
type: 'line',
data: [1, -2, 2, 5, 3, 2, 0],
markPoint: {
data: [{
name: '周最低',
value: -2,
xAxis: 1,
yAxis: -1.5
}]
},
markLine: {
data: [{
type: 'average',
name: '平均值'
}]
}
}]
};

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