ECharts下载-ECharts(JavaScript图表库) V5.0.2官方版下载
ECharts是Apache开发的一款JavaScript图表库，分享了动态类型切换，商业产品常用图表，底层基于ZRender，一个全新的轻量级canvas类库，知识兔支持多系列，多维度的数据堆积，配合自动伸缩的图形实体和直角坐标系，能呈现出更有内涵的统计图表。
ECharts软件特色
多图联动
多系列数据在同一个直角系内同时展现有时候会产生混乱，但他们又存在极强的关联意义不可分离。
ECharts分享了多图联动的能力（connect），能做的可不仅仅是鼠标划过的详情显示，连接的多个图表会共享组件事件并且知识兔实现了保存图片时的自动拼接。
混搭
混搭的图表会更具表现力也更有有趣味，ECharts分享的图表（共11类17种）支持任意混搭。
折线图（面积图）、柱状图（条形图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）、雷达图、地图、和弦图、力导布局图、仪表盘、漏斗图。
混搭情况下一个标准图表：包含唯一图例、工具箱、数据区域缩放、值域漫游模块，一个直角坐标系（可包含一条或多条类目轴线，一条或多条值轴线，最多上下左右四条）。
百搭时间轴
时空数据分析是信息可视化里一个相当重要的方向！ECharts分享可与任意图表搭配使用的时间轴控件以展现时空数据变化。
数据视图
如果知识兔你所呈现的数据足够让用户所关心，那么他们将不满足于查看可视化的图表，要去逐一迎合他们下载保存，数据分享，加工整合已有数据等等需求。
或许你只要给予一个“，”分隔的数据文本他们就懂了，这就是ECharts的数据视图！当然，你可以重载数据视图的输出方法，用你独特的方式去呈现数据。
如果知识兔你的用户足够的高端，你甚至可以打开数据视图的编辑功能，跟拖拽重计算相比，这可是批量的数据修改。
拖拽重计算
拖拽重计算特性（专利）带来了数据统计图表从未有过的用户体验，允许用户对统计数据进行有效的提取、整合，甚至在多个图表间交换数据，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。
图例开关
多系列数据的同时展现呈现出丰富内容，但如何让用户切换到他所关心的个别系列上。
ECharts分享了方便快捷的多维度图例开关，知识兔可以随时切换到你所关心的数据系列。
动态类型切换
很多图表类型本身所表现的能力是相似的，但由于数据差异、表现需求和个人喜好的不同导致最终图表所呈现的张力又大不一样，比如折线图和柱状图的选择，系列数据是堆叠还是平铺总是让人头疼。
ECharts分享了动态类型切换，知识兔让用户随心所欲的切换到他所需要的图表类型和堆叠状态。
数据区域选择
数据可以是无限的，但显示空间总是有限的，数据区域选择组件分享了大数据量中漫游的能力，知识兔让用户选择并呈现他所关心的数据区域。
配合随动的均值（极值）标线，标注展现强大的数据剖析能力。
值域漫游
基于坐标的图表（如地图、散点图）通过色彩变化表现数值的大小能直观形象的展示数据分布。
但如何聚焦到我所关心的数值上？知识兔创造了称为值域漫游的功能，知识兔让你可以轻松进行数值筛选。
炫光特效
知识兔知道，很多时候知识兔需要一些吸引眼球的能力。
ECharts支持标注标线的炫光特效，特别用在地图上轻松实现百度迁徙数据可视化特效。
动态数据添加
如果知识兔你需要展示有实时变化的数据，相信这个动态接口会对你很有帮助。
标线辅助
趋势 线？平均线？上升通道？支持位？专业的你自然知道该怎么用。
分享标线辅助在K线图中可是必要的功能！当然，ECharts中的任何图表都可以使用。
个性化定制
超过600个可配置选项结合多级控制设计满足高度定制的个性化需求。
子区域地图模式
地图类型支持world，china及全国34个省市自治区。同时支持子区域模式，通过主地图类型扩展出所包含的子区域地图，轻易输出全球176个国家地区和全国600多个省市区域简图 。
GeoJson地图扩展
内置地图由标准GeoJson地理数据并经过高效的压缩算法压缩生成的地图数据（大小仅为标准geoJson的30%左右）驱动而来。如果知识兔内置地图类型或数据如果知识兔并未满足你的项目需要，可通过简单动态注册产生你所需要的新类型。
标注 & 标线
添加额外的标注内容是常用的功能，如地图上标注某些特定位置，折线图上标注极值点或者柱形图里标线出变化趋势，ECharts全系列图表支持标注标线功能，并且知识兔与生俱来的可以响应图例开关、值域漫游等组件的交互功能。
事件交互
可以捕获的用户交互和数据变化事件实现图表间或者与外界的联动。
多维度堆积
支持多系列，多维度的数据堆积，配合自动伸缩的图形实体和直角坐标系，能呈现出更有内涵的统计图表。
大规模数据模式
如何展现成千上百万的数据？貌似除了用专业的统计工具（如MATLAB）外别无选择。
不，在拥有如此多交互特性下ECharts依然可以做到直角系图表（折、柱、散点、K线）20万数据秒级内渲染完成，这对于常规的应用，用现代浏览器就足以轻松展现百万规模的数据。
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