echarts的sampling
时间: 2023-09-30 20:08:54 浏览: 69
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%"]
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