# 图表类

# dataset 数据

# dataset 通常由 source 属性来定义数据源。数据可以以二维数组或对象数组的形式提供。以下是两种常见的数据定义方式：

二维数组二维数组的第一行通常是字段名称，之后的每一行是对应的数据。

let 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]
	]
}

对象数组对象数组的每个对象代表一行数据。

let dataset = {
	source: [
		{ product: 'Matcha Latte', '2015': 43.3, '2016': 85.8, '2017': 93.7 },
		{ product: 'Milk Tea', '2015': 83.1, '2016': 73.4, '2017': 55.1 },
		{ product: 'Cheese Cocoa', '2015': 86.4, '2016': 65.2, '2017': 82.5 },
		{ product: 'Walnut Brownie', '2015': 72.4, '2016': 53.9, '2017': 39.1 }
	]
}

# series 值

如果想对数据类型进行定制化处理，可传入series数据，为对象数组类型；数组的长度和顺序对应dataset中dimensions定义的数据长度和顺序；可传入type值使其展现不同的形式；例如：柱状图：bar;折线图：line;饼图：pie

# 柱状图

入参：

let data = {
	dataset: {
		dimensions: ['product', '中药', '西药', '保健酒', '粮食', '包材'],
		source: [
			{ product: '仓储收入', 中药: 43.3, 西药: 0.6, 保健酒: 1, 粮食: 85.8, 包材: 93.7 },
			{ product: '运输收入', 中药: 30, 西药: 0.1, 保健酒: 0.46, 粮食: 73.4, 包材: 55.1 },
			{ product: '其他收入', 中药: 86.4, 西药: 0.4, 保健酒: 0.68, 粮食: 65.2, 包材: 82.5 }
		]
	},
	series: [{ type: 'line' }, { type: 'line' }, { type: 'line' }]
}
$context.resolve(data)

# 环形图

入参：

let data = {
	dataset: {
		dimensions: ['product', 'data1'],
		source: [
			{ product: '仓储', data1: 43.3 },
			{ product: '运输', data1: 83.1 },
			{ product: '其他', data1: 86.4 }
		]
	}
}
$context.resolve(data)

# 折线图

入参：

let data = {
	dataset: {
		dimensions: ['product', '仓储收入', '运输收入', '其他收入'],
		source: [
			{ product: '1月', 仓储收入: 43.3, 运输收入: 85.8, 其他收入: 93.7 },
			{ product: '2月', 仓储收入: 83.1, 运输收入: 73.4, 其他收入: 55.1 },
			{ product: '3月', 仓储收入: 86.4, 运输收入: 65.2, 其他收入: 82.5 },
			{ product: '4月', 仓储收入: 43.3, 运输收入: 85.8, 其他收入: 93.7 },
			{ product: '5月', 仓储收入: 83.1, 运输收入: 73.4, 其他收入: 55.1 },
			{ product: '6月', 仓储收入: 86.4, 运输收入: 65.2, 其他收入: 82.5 }
		]
	}
	// series: [
	//     { type: 'line'},
	//     { type: 'line'},
	//     { type: 'line'},
	// ]
}
$context.resolve(data)

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