G2比ECharts更灵活,有一个自定义扩展功能可以定制化图表,AntV团队将 G2Plot 基于 G2 开发图表的 Adaptor 模式直接开放出来,用户可以基于这一个模式去基于 G2 封装定制图表。 3. D3 D3.js是一个很popular的库,好消息是有很多资料,坏消息是很多都是英文的。而且在看官网的案例之前,要先搞懂Observable,
• 视图类型:AntV相比ECharts少了组合图,当数据集中两列指标的数据差距较大时,用组合图可以设置主轴值与副轴值,使两列数据都可以有较好地呈现; • 数据设置:AntV相比ECharts多了数值格式设置,当原始数据类型是小数时,通过数值格式可以修改为百分比等其他数值格式; • 样式设置:AntV相比ECharts少了“外间距”...
ECharts和AntV的雷达图都不可以调整轴值（每格数据的大小）。假设各指标的数据为：90，100，95，110。ECharts的轴值是绝对值，雷达中心点=0，雷达边缘点=数据指标列最大值。使用ECharts难以看出细微差别。此时比较适合使用AntV图。AntV的轴值为相对值，雷达中心点=数据指标列最小值，雷达边缘点=数据指标最大值。
• 视图类型:AntV相比ECharts少了组合图,当数据集中两列指标的数据差距较大时,用组合图可以设置主轴值与副轴值,使两列数据都可以有较好地呈现; • 数据设置:AntV相比ECharts多了数值格式设置,当原始数据类型是小数时,通过数值格式可以修改为百分比等其他数值格式; • 样式设置:AntV相比ECharts少了“外间距”...
antv更偏向于数据可视化底层引擎的开发,提供高度自定义和交互性的图表。它适合用于需要高度互动和定制化的数据可视化场景。 echarts则更注重于提供易用且多样化的图表类型,满足快速开发的需求。它适合用于构建美观且实用的数据可视化应用,尤其适合初学者和快速开发场景。 灵活性差异: antv提供了更灵活的图形语法和交互语...
今天,就让我们深入探索一下 Echarts 和 AntV 的原理,揭开它们背后的神秘面纱。 一、Echarts 的原理剖析 (一)数据驱动的可视化魔法 Echarts 是一个基于 JavaScript 的强大数据可视化库,其核心原理之一便是数据驱动视图。想象一下,它就像是一位神奇的画家,而数据就是它的颜料。用户只需将精心准备的数据,按照特定的...
ECharts漏斗图: AntV漏斗图: ECharts和AntV都不可以设置漏斗图各层级的大小,ECharts的各层级是固定样式,AntV的各层级大小由数值大小决定。 五、数据关系:空间位置 1. 常用视图 2. 视图所需数据类型 ■ 符号地图: • 数据集中包含一列连续型数值数据(经度); ...
数据可视化 echarts和antv,在这个大数据越来越盛行的年代,越来越多的使用图表的形式来进行数据统计的展示,如折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,盒形图,地图、热力图、线图等等;如果在以前,要实现这些图表,可能很多人会选择flash。但是flash开发难度大,成本较高
G2比ECharts更灵活,有一个自定义扩展功能可以定制化图表,AntV团队将 G2Plot 基于 G2 开发图表的 Adaptor 模式直接开放出来,用户可以基于这一个模式去基于 G2 封装定制图表。 3. D3 D3.js是一个很popular的库,好消息是有很多资料,坏消息是很多都是英文的。而且在看官网的案例之前,要先搞懂Observable,不然,案...
antv针对移动端和PC端有两套不同的图表库， PC端是G2， 移动端是F2。echarts虽然没有区分PC端和移动端，一套代码也可以完成PC端和移动端，但是需要自己手动处理一些兼容性问题。echart图表部分是固定死的， 如果要制作综合性的图表会比较麻烦，而antv将所有数据改动和配置综合在一个方法内， 制作综合性图表会相对...