/** * echarts 值轴分段刻度计算方法 * * @desc echarts基于Canvas,纯Javascript图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据统计图表。 * @author Kener (@Kener-林峰, kener.linfeng@gmail.com) * @author xieshiwei (谢世威, i6ma@i6ma.com) * */ /** * 最值、跨度、步长取近似值 * 注意:不适用于高精度需求,或者很多位有效数字的情况!!! * @function smartSteps * @param {Number} min 最小值 * @param {Number} max 最大值 * @param {Number} [section] 段数只能是 [0, 99] 的整数,段数为 0 或者不指定段数时,将自动调整段数 * @param {Object} [opts] 其它扩展参数 * @param {Array} opts.steps 自定义步长备选值,如 [10, 12, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 60, 80] ,但必须 => [10, 99] * @return {Object} {min: 新最小值, max: 新最大值, secs: 分段数, step: 每段长, fix: 小数保留位数, pnts: [分段结果]} */ define(function() { var mySteps = [10, 20, 25, 50]; var mySections = [4, 5, 6]; var custOpts; var custSteps; var custSecs; var minLocked; var maxLocked; var MT = Math; var MATH_ROUND = MT.round; var MATH_FLOOR = MT.floor; var MATH_CEIL = MT.ceil; var MATH_ABS = MT.abs; function MATH_LOG(n) {return MT.log(MATH_ABS(n)) / MT.LN10;} function MATH_POW(n) {return MT.pow(10, n);} function MATH_ISINT(n) {return n === MATH_FLOOR(n);} function smartSteps(min, max, section, opts) { // 拿公共变量来接收 opts.steps 这个参数,就不用带着参数层层传递了,注意在函数的最终出口处释放这个值 custOpts = opts || {}; custSteps = custOpts.steps || mySteps; custSecs = custOpts.secs || mySections; section = MATH_ROUND(+section || 0) % 99; // 段数限定在 [0, 99] ,0 则自适应 min = +min || 0; max = +max || 0; minLocked = maxLocked = 0; if ('min' in custOpts) { min = +custOpts.min || 0; minLocked = 1; } if ('max' in custOpts) { max = +custOpts.max || 0; maxLocked = 1; } if (min > max) {max = [min, min = max][0];} // 最值交换 var span = max - min; if (minLocked && maxLocked) { return bothLocked(min, max, section); // 两个最值同时被锁定,注意差值为 0 的情况 } if (span < (section || 5)) { // 跨度值小于要分的段数,步长将会小于 1 if (MATH_ISINT(min) && MATH_ISINT(max)) { // 步长小于 1 同时两个最值都是整数,特别处理 return forInteger(min, max, section); // 也要考虑差值为 0 的情况 } else if (span === 0) { // 非整数且跨度为 0 的情况 return forSpan0(min, max, section); } } return coreCalc(min, max, section); // 非特殊情况的计算,须确保 min < max } /** * 构造返回值,处理小数精度等问题 * @param {Number} newMin 最小值 * @param {Number} newMax 最大值 * @param {Number} section 分段数 * @param {Number} [expon] 计算量级 * @return {Object} 同 smartSteps */ function makeResult(newMin, newMax, section, expon) { expon = expon || 0; // 这是中间计算量级,受步长增长、特别是最值锁定的影响,可能会小于基准量级,因为整数部分被过度放大 var expStep = expNum((newMax - newMin) / section, -1); var expMin = expNum(newMin, -1, 1); // 锁定的最值有效数位可能很多,需要全精度保留 var expMax = expNum(newMax, -1); var minExp = MT.min(expStep.e, expMin.e, expMax.e); // 这个值实际上就是各值整数部分尾部多余的 0 的个数 if (expMin.c === 0) { // 0 可以有任意多个尾0 minExp = MT.min(expStep.e, expMax.e); } else if (expMax.c === 0) { minExp = MT.min(expStep.e, expMin.e); } expFixTo(expStep, {c: 0, e: minExp}); expFixTo(expMin, expStep, 1); expFixTo(expMax, expStep); expon += minExp; // 最终的基准量级,在这个量级下,各值刚好能表示成整数 newMin = expMin.c; newMax = expMax.c; var step = (newMax - newMin) / section; var zoom = MATH_POW(expon); var fixTo = 0; var points = []; for (var i = section + 1; i--;) { // 因为点数比段数多 1 points[i] = (newMin + step * i) * zoom; // 如果不涉及小数问题,这里就直接使用数值型 } if (expon < 0) { fixTo = decimals(zoom); // 前面已经去掉了各值尾部多余的 0 ,所以 zoom 的小数位就是最终的 fix 位数 step = +(step * zoom).toFixed(fixTo); // toFixed 处理长尾小数问题,如:0.2 * 0.1 = 0.020000000000000004 newMin = +(newMin * zoom).toFixed(fixTo); newMax = +(newMax * zoom).toFixed(fixTo); for (var i = points.length; i--;) { points[i] = points[i].toFixed(fixTo); // 为保证小数点对齐,统一转为字符型 +points[i] === 0 && (points[i] = '0'); // 0.000 不好看 } } else { newMin *= zoom; newMax *= zoom; step *= zoom; } custSecs = 0; custSteps = 0; custOpts = 0; // 这些公共变量可能持用了对用户参数的引用,这里是函数的最终出口,释放引用 return { min: newMin, // 新最小值 max: newMax, // 新最大值 secs: section, // 分段数 step: step, // 每段长 fix: fixTo, // 小数保留位数,0 则为整数 exp: expon, // 基准量级,并非原值所在的量级,而是说在这个量级下,各值能表示成整数 pnts: points // 分段结果,整数都是数值型,小数时为了对齐小数点,都是字符型,但其中 0 不带小数点,即没有 "0.000" }; } /** * 量级计数法 表示数值,不适用于很大或者很小的数,0 更不行 * @param {Number} num 原数 * @param {Number} [digit = 2] 精度位数,必须 => [1, 9] * @param {Boolean} [byFloor = 0] 默认为 0 表示近似值不小于原值,置 1 表示近似值不大于原值 * @return {Object} {c: c, e: e} c e 都是整数,c * 10 ^ e 即为原值的近似数 * @description 返回值应该更详细一点:{c: c, e: e, d: d, n: n} ,其中 d 是 c 的位数,n = c * 10 ^ e ,不过目前好像不太有用 */ function expNum(num, digit, byFloor) { digit = MATH_ROUND(digit % 10) || 2; if (digit < 0) { // 全精度位数 if (MATH_ISINT(num)) { // 整数的全精度位数,要去掉尾 0 ,但 0 也是整数,要专门留一位精度 digit = ('' + MATH_ABS(num)).replace(/0+$/, '').length || 1; } else { // 小数的全精度位数,要去掉首 0 num = num.toFixed(15).replace(/0+$/, ''); // toFixed 处理长尾小数 digit = num.replace('.', '').replace(/^[-0]+/, '').length; num = +num; // '' + 0.0000001 会得到 '1e-7' } } var expon = MATH_FLOOR(MATH_LOG(num)) - digit + 1; var cNum = +(num * MATH_POW(-expon)).toFixed(15) || 0; // toFixed 处理长尾小数问题 cNum = byFloor ? MATH_FLOOR(cNum) : MATH_CEIL(cNum); // 向上取整可能发生进位,使精度位数增加 1 !cNum && (expon = 0); if (('' + MATH_ABS(cNum)).length > digit) { // 整数位数判断,字符串法比对数法快近一倍 expon += 1; cNum /= 10; } return { c: cNum, e: expon }; } /** * 将前者的指数对齐到后者,如果前者量级较小,就是强制加大指数,值误差可能严重放大,甚至值变为 0 */ function expFixTo(expnum1, expnum2, byFloor) { var deltaExp = expnum2.e - expnum1.e; if (deltaExp) { expnum1.e += deltaExp; // 指数减小时,只需将整数部分相应放大 expnum1.c *= MATH_POW(-deltaExp); // 指数增加时,整数部分将缩小,就涉及 floor ceil 取整和变 0 问题 expnum1.c = byFloor ? MATH_FLOOR(expnum1.c) : MATH_CEIL(expnum1.c); } } /** * 将两个量级数的指数对齐到较小者 */ function expFixMin(expnum1, expnum2, byFloor) { if (expnum1.e < expnum2.e) { expFixTo(expnum2, expnum1, byFloor); } else { expFixTo(expnum1, expnum2, byFloor); } } /** * 基于量级计数法,对原值的整数部分取近似,不适用于负数和 0 * @param {Number} num 原值 * @param {Array} [rounds] 在取近似时,提供预置选项,近似到 rounds 中的某项 * @return {Object} expNum 2 位精度的量级计数法对象,不小于原值 */ function getCeil(num, rounds) { rounds = rounds || mySteps; num = expNum(num); // 2 位精度量级计数法 var cNum = num.c; var i = 0; while (cNum > rounds[i]) { // 在预置的近似数中,找到不小于目标 cNum 的项 i++; } if (!rounds[i]) { // 如果没找到合适的预置项,一定是目标值大于全部的预置项 cNum /= 10; // 将目标值缩小 10 倍,重找一次定能命中 num.e += 1; i = 0; while (cNum > rounds[i]) { i++; } } num.c = rounds[i]; return num; } /** * 基于量级计数法的计算,必须 min < max */ function coreCalc(min, max, section) { var step; var secs = section || +custSecs.slice(-1); var expStep = getCeil((max - min) / secs, custSteps); // 这是可能的最小步长,以它的量级作为后续计算的基准量级,以保证整数计算特性 var expSpan = expNum(max - min); // 2 位精度的最值跨度,过高的精度意味着有效数位更多 var expMin = expNum(min, -1, 1); // 最小值向下近似,以涵盖原最小值 var expMax = expNum(max, -1); // 最大值向上近似,参数 -1 表示保留全精度,因为要注意 min = 10000001, max = 10000002 等情况 expFixTo(expSpan, expStep); // 指数对齐 expFixTo(expMin, expStep, 1); // 经过指数对齐,原最大值、最小值都有可能变为 0 expFixTo(expMax, expStep); if (!section) { secs = look4sections(expMin, expMax); } else { step = look4step(expMin, expMax, secs); } // 如果原最值都是整数,尽量让输出值也保持整数,但原最值跨 0 的则不调整 if (MATH_ISINT(min) && MATH_ISINT(max) && min * max >= 0) { if (max - min < secs) { // 再次出现跨度小于段数 return forInteger(min, max, secs); } secs = tryForInt(min, max, section, expMin, expMax, secs); } var arrMM = cross0(min, max, expMin.c, expMax.c); expMin.c = arrMM[0]; expMax.c = arrMM[1]; if (minLocked || maxLocked) { singleLocked(min, max, expMin, expMax); } return makeResult(expMin.c, expMax.c, secs, expMax.e); } /** * 在预置的可选段数中,找出一个合适的值,让跨度误差尽量小 */ function look4sections(expMin, expMax) { var section; var tmpStep, tmpMin, tmpMax; var reference = []; for (var i = custSecs.length; i--;) { // 逐步减小段数,步长就会渐大 section = custSecs[i]; tmpStep = getCeil((expMax.c - expMin.c) / section, custSteps); tmpStep = tmpStep.c * MATH_POW(tmpStep.e); // 步长都用常规整数参与计算 tmpMin = MATH_FLOOR(expMin.c / tmpStep) * tmpStep; tmpMax = MATH_CEIL(expMax.c / tmpStep) * tmpStep; reference[i] = { min: tmpMin, max: tmpMax, step: tmpStep, span: tmpMax - tmpMin // 步长的误差被 段数 成倍放大,可能会给跨度造成更大的误差,使最后的段数大于预置的最大值 }; } reference.sort(function (a, b) { var delta = a.span - b.span; // 分段调整之后的跨度,一定不小于原跨度,所以越小越好 if (delta === 0) { delta = a.step - b.step; // 跨度相同时,步长小者胜出 } return delta; }); reference = reference[0]; section = reference.span / reference.step; expMin.c = reference.min; expMax.c = reference.max; return section < 3 ? section * 2 : section; // 如果最终步长比最小步长大得多,段数就可能变得很小 } /** * 指定段数,在预置的可选步长中,找出一个合适的值,让 步长 * 段数 积刚好涵盖原最大值与最小值 */ function look4step(expMin, expMax, secs) { var span; var tmpMax; var tmpMin = expMax.c; var tmpStep = (expMax.c - expMin.c) / secs - 1; while (tmpMin > expMin.c) { tmpStep = getCeil(tmpStep + 1, custSteps); tmpStep = tmpStep.c * MATH_POW(tmpStep.e); span = tmpStep * secs; tmpMax = MATH_CEIL(expMax.c / tmpStep) * tmpStep; tmpMin = tmpMax - span; // 优先保证 max 端的误差最小,试看原 min 值能否被覆盖到 } var deltaMin = expMin.c - tmpMin; // 上面的计算可能会让 min 端的误差更大,下面尝试均衡误差 var deltaMax = tmpMax - expMax.c; var deltaDelta = deltaMin - deltaMax; if (deltaDelta > tmpStep * 1.1) { // 当 min 端的误差比 max 端大很多时,考虑将 tmpMin tmpMax 同时上移 deltaDelta = MATH_ROUND(deltaDelta / tmpStep / 2) * tmpStep; tmpMin += deltaDelta; tmpMax += deltaDelta; } expMin.c = tmpMin; expMax.c = tmpMax; return tmpStep; } /** * 原最值都是整数时,尝试让输出也保持整数 */ function tryForInt(min, max, section, expMin, expMax, secs) { var span = expMax.c - expMin.c; var step = span / secs * MATH_POW(expMax.e); if (!MATH_ISINT(step)) { // 原最值都是整数,但计算步长可能出现小数,如 2.5 step = MATH_FLOOR(step); // 步长总是要尽量小,以减小跨度误差,所以 2.5 可能被调整为 2 或者 3 span = step * secs; if (span < max - min) { step += 1; span = step * secs; if (!section && (step * (secs - 1) >= (max - min))) { secs -= 1; span = step * secs; } } if (span >= max - min) { var delta = span - (max - min); // 误差均衡 expMin.c = MATH_ROUND(min - delta / 2); expMax.c = MATH_ROUND(max + delta / 2); expMin.e = 0; expMax.e = 0; } } return secs; } /** * 整数情况下,跨度小于段数的处理 */ function forInteger(min, max, section) { section = section || 5; if (minLocked) { max = min + section; // min max 没有写错,因为 min locked 所以 max 在 min 上浮动 } else if (maxLocked) { min = max - section; } else { var delta = section - (max - min); // 没有端点锁定时,向上下延展跨度 var newMin = MATH_ROUND(min - delta / 2); var newMax = MATH_ROUND(max + delta / 2); var arrMM = cross0(min, max, newMin, newMax); // 避免跨 0 min = arrMM[0]; max = arrMM[1]; } return makeResult(min, max, section); } /** * 非整数情况下,跨度为 0 的处理 */ function forSpan0(min, max, section) { section = section || 5; // delta 一定不为 0 ,因为 min === max === 0 的情况会进入 forInteger 分支 var delta = MT.min(MATH_ABS(max / section), section) / 2.1; if (minLocked) { max = min + delta; // min max 没有写错,因为 min locked 所以 max 在 min 上浮动 } else if (maxLocked) { min = max - delta; } else { // 以最值为中心,上下各延展一小段 min = min - delta; max = max + delta; } return coreCalc(min, max, section); } /** * 当原始最值都在 0 的同侧时,让输出也保持在 0 的同侧 */ function cross0(min, max, newMin, newMax) { if (min >= 0 && newMin < 0) { newMax -= newMin; newMin = 0; } else if (max <= 0 && newMax > 0) { newMin -= newMax; newMax = 0; } return [newMin, newMax]; } /** * 取一个数的小数位数 * @param {Number} num 原数值 * @return {Number} decimals 整数则返回 0 ,小数则返回小数点后的位数 */ function decimals(num) { num = (+num).toFixed(15).split('.'); // String(0.0000001) 会得到 '1e-7' return num.pop().replace(/0+$/, '').length; } /** * 单个最值锁定处理,只是在原计算的基础上,锁定一个,平移另一个 */ function singleLocked(min, max, emin, emax) { if (minLocked) { var expMin = expNum(min, 4, 1); // 4 位精度向下近似 if (emin.e - expMin.e > 6) { // 如果锁定值的量级远小于基准量级,认为锁定失败,强置为 0 expMin = {c: 0, e: emin.e}; } expFixMin(emin, expMin); // 将指数与量级较小者对齐 expFixMin(emax, expMin); emax.c += expMin.c - emin.c; // 最大值平移 emin.c = expMin.c; // 最小值锁定 } else if (maxLocked) { var expMax = expNum(max, 4); // 4 位精度向上近似 if (emax.e - expMax.e > 6) { // 如果锁定值的量级远小于基准量级,认为锁定失败,强置为 0 expMax = {c: 0, e: emax.e}; } expFixMin(emin, expMax); // 将指数与量级较小者对齐 expFixMin(emax, expMax); emin.c += expMax.c - emax.c; // 最小值平移 emax.c = expMax.c; // 最大值锁定 } } /** * 最小值和最大值同时被锁定的情况在这里,其它地方只考虑单边最值锁定 * @param {Number} min 锁定的最小值 * @param {Number} max 锁定的最大值 * @param {Number} [section] 段数 * @return {Object} 同 smartSteps */ function bothLocked(min, max, section) { var trySecs = section ? [section] : custSecs; var span = max - min; if (span === 0) { // 最大最小值都锁定到同一个值上,认为锁定失败 max = expNum(max, 3); // 3 位精度向上近似 section = trySecs[0]; max.c = MATH_ROUND(max.c + section / 2); return makeResult(max.c - section, max.c, section, max.e); } if (MATH_ABS(max / span) < 1e-6) { // 如果锁定值远小于跨度,也认为锁定失败,强置为 0 max = 0; } if (MATH_ABS(min / span) < 1e-6) { min = 0; } var step, deltaSpan, score; var scoreS = [[5, 10], [10, 2], [50, 10], [100, 2]]; var reference = []; var debugLog = []; var expSpan = expNum((max - min), 3); // 3 位精度向上近似 var expMin = expNum(min, -1, 1); var expMax = expNum(max, -1); expFixTo(expMin, expSpan, 1); expFixTo(expMax, expSpan); span = expMax.c - expMin.c; expSpan.c = span; for (var i = trySecs.length; i--;) { section = trySecs[i]; step = MATH_CEIL(span / section); deltaSpan = step * section - span; score = (deltaSpan + 3) * 3; // 误差越大得分越高 score += (section - trySecs[0] + 2) * 2; // 分段越多得分越高 if (section % 5 === 0) { // 段数为 5 可以减分 score -= 10; } for (var j = scoreS.length; j--;) { // 好的步长是最重要的减分项 if (step % scoreS[j][0] === 0) { score /= scoreS[j][1]; } } debugLog[i] = [section, step, deltaSpan, score].join(); reference[i] = { secs: section, step: step, delta: deltaSpan, score: score }; } //console.log(debugLog); reference.sort(function (a, b) {return a.score - b.score;}); reference = reference[0]; expMin.c = MATH_ROUND(expMin.c - reference.delta / 2); expMax.c = MATH_ROUND(expMax.c + reference.delta / 2); return makeResult(expMin.c, expMax.c, reference.secs, expSpan.e); } return smartSteps; });