echarts-wordcloud 血泪总结使用说明 (配置项及其不足点优化)

echarts-wordcloud 血泪总结使用说明 (配置项及其不足点优化) 基本使用方法

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echarts-wordcloud是基于echarts的一个词云库，是我常用的一个组件，业务上用的多一点，但是这个库在echarts的官网文档里面没有说明，git上的说明也很少，有些配置需要自己摸索，下面都是我的血泪总结。官方github地址

依赖

首先要安装echarts包，这是基础包，然后还需要额外引入词云的包,对应的版本可自行选择，我这不是最新的

“echarts-wordcloud”: “^2.0.0” “echarts”: “^5.1.2”

项目中使用：

import * as echarts from 'echarts'import 'echarts-wordcloud'echarts-wordcloud 的基本配置项

首先基本使用：

// 这里和echarts的使用一样，先拿到容器元素const chart = echarts.init(document.getElementById('tlrealtimewordcloud'))// 这里是官方给出的一些基本的配置项，我做一些说明chart.setOption({ ... series: [{ type: 'wordCloud',// shape这个属性虽然可配置，但是在词的数量不太多的时候，效果不明显，它会趋向于画一个椭圆 shape: 'circle', // 这个功能还没用过 keepAspect: false, // 这个是可以自定义背景图片的，词云会按照图片的形状排布，所以有形状限制的时候，最好用背景图来实现，而且，这个背景图一定要放base64的，不然词云画不出来 maskImage: maskImage, // 下面就是位置的配置 left: 'center', top: 'center', width: '70%', height: '80%', right: null, bottom: null, // 词的大小，最小12px，最大60px，可以在这个范围调整词的大小 sizeRange: [12, 60], // 每个词旋转的角度范围和旋转的步进 rotationRange: [-90, 90], rotationStep: 45, // 词间距，数值越小，间距越小，这里间距太小的话，会出现大词把小词套住的情况，比如一个大的口字，中间会有比较大的空隙，这时候他会把一些很小的字放在口字里面，这样的话，鼠标就无法选中里面的那个小字，这里可以用函数根据词云的数量动态返回间距 gridSize: 8,// 允许词太大的时候，超出画布的范围 drawOutOfBound: false,// 布局的时候是否有动画 layoutAnimation: true, // 这是全局的文字样式，相对应的还可以对每个词设置字体样式 textStyle: { fontFamily: 'sans-serif', fontWeight: 'bold', // 颜色可以用一个函数来返回字符串，这里是随机色 color: function () { // Random color return 'rgb(' + [ Math.round(Math.random() * 160), Math.round(Math.random() * 160), Math.round(Math.random() * 160) ].join(',') + ')'; } }, emphasis: { focus: 'self', textStyle: { textShadowBlur: 10, textShadowColor: '#333' } }, // 数据必须是一个数组，数组是对象，对象必须有name和value属性 data: [{ name: 'Farrah Abraham', value: 366, // 这里就是对每个字体的样式进行设置 textStyle: { } }] }]});优化项shape

shape也可以是一个函数，比如希望是矩形的时候（来自官方githup问答区）

shape: function shapeSquare(theta) { return Math.min( 1 / Math.abs(Math.cos(theta)), 1 / Math.abs(Math.sin(theta)) ) },gridSize

可以用一个函数根据词云的数量动态确定词间距

color

颜色可以在外面统一配置，也可以像下文那样给每个词都配置一下，这里推荐一组好看的配色

['#86D4FF', '#FF8F6C', '#2CF263', '#9FA8F7', '#1274FF', '#E6613D', '#FFC629', '#FFAB2E', '#F78289', '#FF6C96', '#45BFD4', '#4E31FF', '#31FBFB','#86D4FF', '#BF8AFD', '#FFF500', '#DE58FF', '#72ED7C', '#0BEEB8','#931CFF', '#3D25F2', '#F995C8', '#FBE9B4', '#FF4AB6']

效果是这样的

权重问题

组件会严格按照value值的大小分配权重，权重就体现在字体大小上。所以如果数据本身分布不均匀的时候，视觉效果看起来不够好，比如一个数为10000，其他的数为100-10，那么只能体现出两种权重了，即10000和其他。但是这样往往会导致视觉上，权重的分层不够明显，所以我们这个时候需要给数据分配权重，也就是改变每个词的fontSize.

代码主要思路是：

数据量少于8个的时候，仅做了颜色的处理（业务需求，只有红黑两系颜色）数据量大于8个的时候，二分法，把数据分成四部分，对于第一梯队的数据来说，一般是最重要的，至少也有两个数据，我们只对这一部分的数据做权重处理，就可以有良好的视觉效果最大的那个词，给一个最大的权重60，第二个和第三个，分别给55和40，剩下的就是（40-排名数）如果还有需求的话，可以再细化一点，如果能上相关的聚类算法，那就更完美了 大体效果为： 可以看见，排名靠前的都显示的比较好，直观而且有层次感// 这里是我自己摸索的四分法，面对数据分配不均匀的时候还是挺有效果的 const blackcolor = ['#000000', '#2a2a2a', '#545454', '#7e7e7e'] const redcolor = ['rgb(249,8,8)', 'rgba(249,8,8, 0.7)', 'rgba(249,8,8, 0.5)', 'rgba(249,8,8, 0.3)'] const iterate = (arr, i, j, l) => { if(l === 0){ for(let k = i; k <= j; k++){ if(k === 0){ arr[k].textStyle = { color: blackcolor[l], fontSize: 60 } } else if(k < 3) { if(k % 2 === 0){ arr[k].textStyle = { color: redcolor[l], fontSize: 40 } } else { arr[k].textStyle = { color: blackcolor[l], fontSize: 55 } } } else { if(k % 2 === 0){ arr[k].textStyle = { color: redcolor[l], fontSize: 40 - k } } else { arr[k].textStyle = { color: blackcolor[l], fontSize: 40 - k } } } } } else { for(let k = i; k <=j ; k++){ if(k % 2 === 0){ arr[k].textStyle = { color: redcolor[l] } } else { arr[k].textStyle = { color: blackcolor[l] } } } } } const dealworddata = (data) => { let len = data.length if(len <= 8 ){ let i = 0,j = 0,k = 0 while(k<len){ if( k % 2 === 0){ data[k].textStyle = { color: redcolor[i] } i++ } else { data[k].textStyle = { color: blackcolor[j] } j++ } k++ } } else { let mid = len >> 1 let leftmid = len >> 1 let rightmid = (len - 1 + mid) >> 1 iterate(data, 0, leftmid, 0) iterate(data, leftmid, mid, 1) iterate(data, mid, rightmid, 2) iterate(data, rightmid, len-1, 3) } }背景图片const maskImage = new Image() maskImage.src = ‘’ // 这里是base64编码 ... maskImage: maskImage