1. datazoom 中增加了将组件效果显示在 y 坐标轴中的功能。
本来是这样的
现在还可以这样
2. 增加了对 Pandas 和 Numpy 数据的简单处理。解决直接传入 Pandas 和 Numpy 数据类型出错的问题。
如果使用的是 Numpy 或者 Pandas，直接将数据放入 add() 方法也可能会出现问题，因为 add() 方法接受的是两个 list 列表。最后所有的配置项都是要经过 JSON 序列化的，像 int64 这种类型的数据在这个过程是会报错的。
在这里提供了 pdcast(pddata) 和 npcast(npdata) 两个方法，用于这两个库数据类型的处理。
pdcast()，接受的参数可以为 Series 或者 DataFrame 类型。
@staticmethod pdcast(pddata)用于处理 Pandas 中的 Series 和 DataFrame 类型，返回 value_lst, index_list 两个列表 传 入的类型为 Series 的话，pdcast() 会返回两个确保类型正确的列表（整个列表的数据类型为 float 或者 str，会先尝试转换为数值类型的 float，出现异常再尝试转换为 str 类型），value_lst 和 index_lst，分别为 Series.values 和 Series.index 列表。传入的类型为 DataFrame 的话，pdcast() 会返回一个确保类型正确的列表（整个列表的数据类型为 float 或者 str，会先尝试转换为数值类型的 float，出现异常再尝试转换为 str 类型），为 DataFrame.values 列表。多个维度时返回一个嵌套列表。比较适合像 Radar, Parallel, HeatMap 这些需要传入嵌套列表（[[ ], [ ]]）数据的图表。
npcast()，接受的参数为 Numpy.array 类型。
@staticmethod npcast(npdata)用于处理 Numpy 中的 ndarray 类型，返回一个确保类型正确的列表。如果多个维度的话返回嵌套列表。
3. 增加 Bar3D, Line3D, Scatter3D 三种 3D 立体图表。
具体配置代码我就不贴了，感兴趣可以到 github 上去看看。
Bar3D
Line3D
Scatter3D
