默认情况下,刷子在散点图上激活

时间:2017-07-06 06:46:09

标签: echarts

有没有显示工具箱的活动画笔选项。

使用Echarts库版本3。试图找到Echarts提供的解决方案文档 “https://ecomfe.github.io/echarts-doc/public/en/option.html#toolbox.feature.brush.icon.rect

示例代码

brush : {
            toolbox : ['rect'],
            brushLink : [0 , 1, 2 , 3],
            brushType : 'rect',
            brushMode : ['single'],
            outOfBrush: {
                color: '#abc'
            },
            brushStyle: {
                borderWidth: 2,
                color: 'rgba(0,0,0,0.2)',
                borderColor: 'rgba(0,0,0,0.5)',
            },
            throttleDelay: 300,
        },
        toolbox : {
            show : false,
            feature : {
                brush : {
                        type :  ['rect'],
                        title : {
                            rect : 'Active Brush'
                        }
                    }
            }
        }

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

要在echarts工具栏中启用dataZoom功能(实用),我使用了以下方法

echartInstance._componentsMap[Object.keys(echartInstance._componentsMap)[0]]._features['dataZoom'].model.iconPaths.zoom.trigger('click');

echartInstance._componentsMap[' - 0_toolbox']._features['dataZoom'].model.iconPaths.zoom.trigger('click');

同样,您可以使用相同的机制启用任何echarts工具栏功能。

注意:如果您使用的是最新的EChart,那么您可能必须使用_componentsViews而不是_componentsMap。

感谢Rob Laverty更新了我们的上述变化。

答案 1 :(得分:0)

刚刚对 Echarts 5 做了这个:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import requests

endpoint = "https://wikimedia.org/api/rest_v1/metrics/pageviews/per-article/" \
           "de.wikipedia/all-access/user/Michael_ten_Hompel/daily/2015070100/2021052100"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) "
                  "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.86 "
                  "YaBrowser/21.3.0.740 Yowser/2.5 Safari/537.36"
}
response = requests.get(endpoint, headers=headers).json()
df = pd.DataFrame(
    [[item["timestamp"], item["views"]] for item in response["items"]],
    columns=["Timestamp", "Value"],
)

plt.plot(df["Timestamp"], df["Value"])
plt.show()