可视化题目与以往相同，做法类似，我这里展示得到语句后处理优化以后的代码，以函数式来写可视化，比以前400-500多行代码简洁到100多行。其他题目见本栏目，那里面的代码都是没有优化后的，这次主要以效率和精简给大家提供更多的思路。
我们得到的接口数据类似这种 ：
子任务一：用柱状图展示消费额最高的省份
编写Vue工程代码，根据接口，用柱状图展示2020年消费额最高的5个省份，同时将用于图表展示的数据结构在浏览器的console中进行打印输出，将图表可视化结果和浏览器console打印结果分别截图并粘贴
<template><div id="main" style="width: 1000px; height: 400px"></div>
</template><script>
import axios from "axios";
import * as echarts from "echarts";export default {mounted() {let url = "http://localhost:5000/first";axios.get(url).then((res) => {let datas = res.data.data;//取出所有省份的消费额度let xfe = function (array, name, value) {let a = [];let zhi = false;for (let i in array) {for (let j in a) {if (array[i][name] == a[j].name) {a[j].value += array[i][value];a[j].count += 1;zhi = true;break;} else {zhi = false;}}if (!zhi) {a.push({name: array[i][name],value: array[i][value],count: 1,// name:array[i][name],value:value});}}return a;};//分割let qwg = function (array, num) {let a = [];for (let i = 0; i < num; i++) {a.push(array[i]);}return a;};//取值let data = function (array, value, bool) {let a = [];if (bool) {for (let i in array) {a.push((array[i][value] / array[i].count).toFixed(2));}}else{for (let i in array) {a.push(array[i][value]);}}return a;};//定义第一个图的数据let sf = xfe(datas,'provinceName','finalTotalAmount')//排序sf.sort((a,b)=>{return b.value - a.value})//取5个最高的省份sf = qwg(sf,5)console.log(sf);let options1 = {title:{text:'柱状图展示2020年消费额最高的5个省份'},xAxis:{name:'省份',data:data(sf,'name')},yAxis:{name:'消费额'},series:{type:'bar',data:data(sf,'value')}}let myChats = echarts.init(document.getElementById("main"));myChats.setOption(options1)},
};子任务二：用饼状图展示各地区消费能力
编写Vue工程代码，根据接口，用饼状图展示2020年各地区的消费总额占比，同时将用于图表展示的数据结构在浏览器的console中进行打印输出，将图表可视化结果和浏览器console打印结果分别截图并粘贴
//各地区let dq = xfe(datas,'regionName','finalTotalAmount')console.log(dq);let options2 = {title:{text:'饼状图展示2020年各地区的消费总额占比'},series:{type:'pie',data:dq,}}myChats.setOption(options2)子任务三：用折线图展示每年上架商品数量的变化
编写Vue工程代码，根据接口，用折线图展示每年上架商品数量的变化情况，同时将用于图表展示的数据结构在浏览器的console中进行打印输出，将图表可视化结果和浏览器console打印结果分别截图并粘贴
//每年上架商品数量的变化情况let spbhua = xfe(datas,'year',1)//这里用到的接口数据不一样，所以我把value设置为1，在xfe里面有一个注释的// name:array[i][name],value:value就是这里的用途。console.log(spbhua);let options3 = {title:{text:"折线图展示每年上架商品数量的变化情况"},xAxis:{name:'年份',data:data(spbhua,'name')},yAxis:{},series:{type:'line',data:data(spbhua,'value')}}myChats.setOption(options3)
子任务四：用条形图展示消费额最高的地区
编写Vue工程代码，根据接口，用条形图展示2020年消费额最高的5个地区，同时将用于图表展示的数据结构在浏览器的console中进行打印输出，将图表可视化结果和浏览器console打印结果分别截图并粘贴
//条形图展示2020年消费额最高的5个地区let zgdq = xfe(datas,'regionName','finalTotalAmount')zgdq.sort((a,b)=>{return b.value - a.value})zgdq = qwg(zgdq,5)console.log(zgdq);let options4 = {title:{text:'条形图展示2020年消费额最高的5个地区'},xAxis:{name:'消费额'},yAxis:{name:'地区',data:data(zgdq,'name')},series:{type:'bar',data:data(zgdq,'value')}}myChats.setOption(options4)子任务五：用散点图展示省份平均消费额
编写Vue工程代码，根据接口，用基础散点图展示2020年最高10个省份平均消费额（四舍五入保留两位小数），同时将用于图表展示的数据结构在浏览器的console中进行打印输出，将图表可视化结果和浏览器console打印结果分别截图并粘贴
//散点图展示2020年最高10个省份平均消费额let sdt = xfe(datas, "provinceName", "finalTotalAmount");sdt.sort((a, b) => {return b.value - a.value;});sdt = qwg(sdt, 10);console.log(data(sdt, "name", false));console.log(data(sdt, "value", true));let options5 = {title: {text: "散点图展示2020年最高10个省份平均消费额",},xAxis: {name: "省份",data: data(sdt, "name", false),},yAxis: {name: "平均消费额",},series: {type: "scatter",data: data(sdt, "value", true),},};myChats.setOption(options5)
