导读：散点图是一种基础的可视化图。气泡图和散点图类似，区别是二维散点图展现的是两个维度信息，而二维气泡图可以展现三个维度的信息。
作者：王大伟
来源：大数据DT（ID：hzdashuju）
01 散点图
散点图是一种基础的可视化图，在ECharts中，制作散点图时需要将series中type参数值设置为scatter，一幅简单的散点图如图4-17所示。这里省略了很多组件，感兴趣的读者可以自行查阅。
▲图4-17 散点图
代码如下：
option = {
xAxis: {},
yAxis: {},
series: [{
data: [
[ 2.0, 8.04],
[ 3.0, 6.95],
[ 23.0, 7.58],
[ 18.0, 8.81],
[ 12.0, 8.33],
[ 4.0, 9.96],
[ 16.0, 7.24],
[ 14.0, 4.26],
[ 12.0, 10.84],
[ 10.0, 4.82],
[ 7.0, 5.68]
],
type: ‘scatter’
}]
};
需要注意的是，图4-17的散点图是在二维直角坐标系上绘制的，所以每个点需要用两个维度表示，同时要注意data参数中的数据结构，这和之前几种可视化的数据结构差异较大。
我们常常需要将不同类别的散点展现在同一张图中，按照之前几幅图的学习经验 ，只需要在series中增加新的数据即可，代码如下：
option = {
xAxis: {},
yAxis: {},
legend: {
data: [ ‘类别1’, ‘类别2’]
},
series: [{
name: ‘类别1’,
data: [
[ 2.0, 8.04],
[ 3.0, 6.95],
[ 23.0, 7.58],
[ 18.0, 8.81],
[ 12.0, 8.33],
[ 4.0, 9.96],
[ 16.0, 7.24],
[ 14.0, 4.26],
[ 12.0, 10.84],
[ 10.0, 4.82],
[ 7.0, 5.68]
],
type: ‘scatter’
},
{
name: ‘类别2’,
data: [
[ 1.0, 2.04],
[ 2.0, 15.95],
[ 26.0, 17.58],
[ 13.0, 7.81],
[ 22.0, 5.33],
[ 14.0, 9.96],
[ 6.0, 4.24],
[ 4.0, 4.26],
[ 22.0, 13.84],
[ 16.0, 14.82],
[ 17.0, 15.68]
],
type: ‘scatter’
}
]
};
这里为数据赋予了name参数，所以可以使用legend区分两种散点。
可视化结果如图4-18所示。
▲图4-18 多类别的散点图
02 气泡图
气泡图和散点图类似，区别是二维散点图展现的是两个维度信息，而二维气泡图可以展现三个维度的信息，因为多了一个展示气泡大小的维度信息。
我们修改散点图的代码，在类别1的数据中增加一个维度数据作为气泡大小，这里会使用到function函数功能，函数返回当前气泡信息（三维数据）的第三个维度数据，也就是气泡的大小，需要注意的是，data[2]代表第三维数据，因为是从data[0]开始计算。具体代码如下：
option = {
xAxis: {},
yAxis: {},
legend: {
data: [ ‘类别1’, ‘类别2’]
},
series: [{
name: ‘类别1’,
data: [
[ 2.0, 8.04, 10],
[ 3.0, 6.95, 20],
[ 23.0, 7.58, 30],
[ 18.0, 8.81, 15],
[ 12.0, 8.33, 16],
[ 4.0, 9.96, 5],
[ 16.0, 7.24, 18],
[ 14.0, 4.26, 35],
[ 12.0, 10.84, 20],
[ 10.0, 4.82, 50],
[ 7.0, 5.68, 13]
],
symbolSize: function (data) {
returndata[ 2];
},
type: ‘scatter’
},
{
name: ‘类别2’,
data: [
[ 1.0, 2.04],
[ 2.0, 15.95],
[ 26.0, 17.58],
[ 13.0, 7.81],
[ 22.0, 5.33],
[ 14.0, 9.96],
[ 6.0, 4.24],
[ 4.0, 4.26],
[ 22.0, 13.84],
[ 16.0, 14.82],
[ 17.0, 15.68]
],
type: ‘scatter’
}
]
};
可视化结果如图4-19所示，类别1的气泡大小不一，而类别2的气泡大小相同，为一般散点图。
▲图4-19 气泡图
关于作者：王大伟，毕业于华东理工大学，硕士学历，目前就职于平安金融壹账通，从事数据挖掘算法工作，擅长ECharts、Python、自然语言处理、数据分析挖掘、机器学习。曾获微软最有价值专家（MVP）荣誉称号。
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