echarts sampling

echarts的sampling是一种降采样策略，用于在渲染大量数据时提高性能。它通过减少渲染的数据点数量来减少计算和绘制的工作量，从而加快图表的渲染速度。

以下是一个使用echarts的sampling进行降采样的示例：

option = {
    xAxis: {
        type: 'category',
        data: ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12']
    },
    yAxis: {
        type: 'value'
    },
    series: [{
        type: 'line',
        data: [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320, 1230, 1230, 1230, 1230, 1230],
        sampling: 'average' // 使用平均采样
    }]
};

在上面的示例中，我们将折线图的数据点设置为一个包含12个数据的数组。通过在series中设置sampling为'average'，我们告诉echarts使用平均采样策略来降低数据点的数量。这样，echarts会自动根据图表的宽度和数据点的数量来决定渲染的数据点数量，从而提高渲染性能。

相关问题

echarts的sampling

Echarts的sampling是一种降采样策略，用于处理大量数据加载时的性能问题，特别是在dataZoom组件拖动缩放时间轴时的卡顿问题。通过降低数据点的数量，可以有效减少渲染时间和图表的数据量，提高图表的加载速度和性能表现。sampling的具体实现方法有多种，例如使用平均值、最大值、最小值或自定义函数来进行降采样。不同的降采样方法会根据数据的特性选择合适的数据点进行展示，从而保持图表的趋势和准确性。通过使用sampling，可以解决Echarts在加载大量数据时出现的性能问题，提升用户的体验和交互性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [echarts-sampling降采样](https://blog.csdn.net/Yana1225/article/details/120185727)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Echarts高级进阶教程：图表渲染大数据量导致卡顿加载时间慢等问题的解决方案](https://blog.csdn.net/weixin_41290949/article/details/109020817)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

echarts中sampling

在echarts中，sampling是一种降采样策略，用于在数据量远大于像素点时优化图表的绘制效率。默认情况下，sampling是关闭的，即全部绘制不过滤数据点。\[2\]

sampling有几种可选的策略，包括'average'、'max'、'min'和'sum'。'average'会取过滤点的平均值，'max'会取过滤点的最大值，'min'会取过滤点的最小值，'sum'会取过滤点的和。\[2\]

根据给出的引用内容，可以看到在不同的采样策略下，每个方法的平均渲染时间是不同的。例如，使用'average'策略的平均渲染时间是278.7，使用'max'策略的平均渲染时间是299.2，使用'min'策略的平均渲染时间是302.2。\[1\]

根据引用\[3\]中的代码，可以使用前端的方法来记录setOption的时间，通过console.time和console.timeEnd来计算时间。这可以帮助我们评估使用sampling策略时的性能表现。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [echarts-sampling降采样](https://blog.csdn.net/Yana1225/article/details/120185727)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Echarts高级进阶教程(1)：异步加载大量数据导致dataZoom组件拖动缩放时间轴卡顿的sampling降采样策略解决...](https://blog.csdn.net/weixin_41290949/article/details/109021614)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]