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：华章科技
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。
本文摘编自《ECharts数据可视化：入门、实战与进阶》，经出版方授权发布。
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