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leaflet结合echarts4.x实现时间轴(附源码)求职学习资料

本文介绍了leaflet结合echarts4.x实现时间轴(附源码)求职学习资料,有助于帮助完成毕业设计以及求职,是一篇很好的资料。

对技术面试,学习经验等有一些体会,在此分享。

本章,我们将继续利用leaflet结合echarts实现时间轴动态可视化功能。
首先,echarts的时间轴的用法较之前的其他控件有稍许区别,前面的控件多数在echarts的option中的series等项进行设置,但是当使用时间轴时,option的结构就发生的一些变化,如下所示:

var option = {                 //timeline基本配置都写在baseoption 中                  baseOption: {                     timeline: {                         //loop: false,                                  axisType: 'category',                         show: true,                         autoPlay: true,                         playInterval: 1000,                         data: [‘1’,‘2’,‘3’]                     }                 //变量则写在options中                  options: [{option_1},{option_2},{option_3}]

timeline中的data即为时间轴上的每个事件点,一一对应着options的option_1,option_2,option_3,随着时间轴的推动,刷新绘制对应的option,这就是echarts时间轴的使用原理。
echarts中的时间轴demo展示的都是图表的变化,而作为一名webgis开发人员,经常需要在地图上表现出数据的动态变化,这个时候,leaflet结合echarts就是很好的选择,具体用法和之前章节的用法大差不差,先上源码:
“`
options: [
{
title: {text: ‘2002全国宏观经济指标’},
series: [
{data: dataMap.dataGDP[‘2002’]},
{data: dataMap.dataFinancial[‘2002’]},
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{data: [
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{name: ‘第二产业’, value: dataMap.dataSI[‘2002sum’]},
{name: ‘第三产业’, value: dataMap.dataTI[‘2002sum’]}
]}
]
},
{
title : {text: ‘2003全国宏观经济指标’},
series : [
{data: dataMap.dataGDP[‘2003’]},
{data: dataMap.dataFinancial[‘2003’]},
{data: dataMap.dataEstate[‘2003’]},
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{data: [
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{name: ‘第二产业’, value: dataMap.dataSI[‘2003sum’]},
{name: ‘第三产业’, value: dataMap.dataTI[‘2003sum’]}
]}
]
},
{
title : {text: ‘2004全国宏观经济指标’},
series : [
{data: dataMap.dataGDP[‘2004’]},
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{name: ‘第三产业’, value: dataMap.dataTI[‘2004sum’]}
]}
]
},
{
title : {text: ‘2005全国宏观经济指标’},
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{name: ‘第三产业’, value: dataMap.dataTI[‘2005sum’]}
]}
]
},
{
title : {text: ‘2006全国宏观经济指标’},
series : [
{data: dataMap.dataGDP[‘2006’]},
{data: dataMap.dataFinancial[‘2006’]},
{data: dataMap.dataEstate[‘2006’]},
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{name: ‘第二产业’, value: dataMap.dataSI[‘2006sum’]},
{name: ‘第三产业’, value: dataMap.dataTI[‘2006sum’]}
]}
]

本章,我们将继续利用leaflet结合echarts实现时间轴动态可视化功能。
首先,echarts的时间轴的用法较之前的其他控件有稍许区别,前面的控件多数在echarts的option中的series等项进行设置,但是当使用时间轴时,option的结构就发生的一些变化,如下所示:

var option = {                 //timeline基本配置都写在baseoption 中                  baseOption: {                     timeline: {                         //loop: false,                                  axisType: 'category',                         show: true,                         autoPlay: true,                         playInterval: 1000,                         data: [‘1’,‘2’,‘3’]                     }                 //变量则写在options中                  options: [{option_1},{option_2},{option_3}]

timeline中的data即为时间轴上的每个事件点,一一对应着options的option_1,option_2,option_3,随着时间轴的推动,刷新绘制对应的option,这就是echarts时间轴的使用原理。
echarts中的时间轴demo展示的都是图表的变化,而作为一名webgis开发人员,经常需要在地图上表现出数据的动态变化,这个时候,leaflet结合echarts就是很好的选择,具体用法和之前章节的用法大差不差,先上源码:
“`
options: [
{
title: {text: ‘2002全国宏观经济指标’},
series: [
{data: dataMap.dataGDP[‘2002’]},
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]}
]
},
{
title : {text: ‘2003全国宏观经济指标’},
series : [
{data: dataMap.dataGDP[‘2003’]},
{data: dataMap.dataFinancial[‘2003’]},
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]}
]
},
{
title : {text: ‘2004全国宏观经济指标’},
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]
},
{
title : {text: ‘2005全国宏观经济指标’},
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]}
]
},
{
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]

本章,我们将继续利用leaflet结合echarts实现时间轴动态可视化功能。
首先,echarts的时间轴的用法较之前的其他控件有稍许区别,前面的控件多数在echarts的option中的series等项进行设置,但是当使用时间轴时,option的结构就发生的一些变化,如下所示:

var option = {                 //timeline基本配置都写在baseoption 中                  baseOption: {                     timeline: {                         //loop: false,                                  axisType: 'category',                         show: true,                         autoPlay: true,                         playInterval: 1000,                         data: [‘1’,‘2’,‘3’]                     }                 //变量则写在options中                  options: [{option_1},{option_2},{option_3}]

timeline中的data即为时间轴上的每个事件点,一一对应着options的option_1,option_2,option_3,随着时间轴的推动,刷新绘制对应的option,这就是echarts时间轴的使用原理。
echarts中的时间轴demo展示的都是图表的变化,而作为一名webgis开发人员,经常需要在地图上表现出数据的动态变化,这个时候,leaflet结合echarts就是很好的选择,具体用法和之前章节的用法大差不差,先上源码:
“`
options: [
{
title: {text: ‘2002全国宏观经济指标’},
series: [
{data: dataMap.dataGDP[‘2002’]},
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]

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