option = { xAxis: { type: 'category', data: ['Matcha Latte', 'Milk Tea', 'Cheese Cocoa', 'Walnut Brownie'] }, yAxis: {}, series: [ { type: 'bar', name: '2015', data: [89.3, 92.1, 94.4, 85.4] }, { type: 'bar', name: '2016', data: [95.8, 89.4, 91.2, 76.9] }, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }
option = { legend: {}, tooltip: {}, dataset: { source: [ ['product', '2015', '2016', '2017'], ['Matcha Latte', 43.3, 85.8, 93.7], ['Milk Tea', 83.1, 73.4, 55.1], ['Cheese Cocoa', 86.4, 65.2, 82.5], ['Walnut Brownie', 72.4, 53.9, 39.1] ] }, xAxis: {type: 'category'}, yAxis: {}, // Declare several bar series, each will be mapped // to a column of dataset.source by default. series: [ {type: 'bar'}, {type: 'bar'}, {type: 'bar'} ] };
- 能够贴近这样的数据可视化常见思维方式：(I) 提供数据，(II) 指定数据到视觉的映射，从而形成图表。
- 数据和其他配置可以被分离开来。数据常变，其他配置常不变,分开易于分别管理。
- 数据可以被多个系列或者组件复用，对于大数据量的场景，不必为每个系列创建一份数据。
- 支持更多的数据的常用格式，例如二维数组、对象数组等，一定程度上避免使用者为了数据格式而进行转换。
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