巧用Highcharts展示不同维度的数据

      测试报告的展示,通常需要通过饼图,柱状图,折线图等来分析对比、占比、走势等,我们可以采用Highcharts来生成漂亮又实用的图表,本文介绍如何将不同纬度的数据整合在一张图表中。

      以App性能数据展示为例。前提,后端已经收集到测试数据,要求将不同维度的数据展示在同一个图表中,首先需要对数据进行归一化处理,具体归一化的方法不再此处详述;鼠标聚焦后展示详情,再反归一化,在详情中回归原始数据。

image

highcharts官网demo:https://www.hcharts.cn/demo/highcharts

处理如下:
1.依赖文件

 <script src="Highcharts-5.0.12/code/highcharts.js"></script>
<script src="Highcharts-5.0.12/code/highcharts-more.js"></script>

2. 自定义图表颜色
      图表样式设置,logo显示与隐藏设置属性credits:{enabled:true/false};
角标显示与隐藏设置属性 exporting:{enabled:true/false}

      自定义颜色属性colors ,多纬度数据用不同颜色展示,可以采用数组

Highcharts.setOptions({colors:['#049af0','#fedd32','#94cb61','#f9b368','#ff743c','#02df82','#64E572','#FFF263']});

3.填充自定义数据
      *series属性设置,json格式表示不同纬度的数据

series: [
        {
            name: 'CPU数据',
            data:cpuDatas
        },{
           name:xx,
          data:xx,
        }, {
            }
    ]*

4.自定义浮动框展示详情
      数据节点的详情可以在tooltip的formatter方法中扩充,例如以表格的形式,再通过this.point[x]取出当前鼠标所至节点的不同值,示例如下:

tooltip: {*
crosshairs:true,
shared:true,
formatter:function() {
var s ='
性能详情'+'';
s+='
时间:'+tmpTime+' '+this.x+'';

s +='
-------------------';

s+='
CPU:'+ parseFloat(dealData(this.point[0].y)).toFixed(2)+'%';

s+='
内存:'+ parseFloat(dealData(this.point[1].y)).toFixed(2)+'M';

s+='
流量:'+ parseFloat(dealData(this.point[2].y)).toFixed(3)+'KB';

s+='
掉帧率:'+ parseFloat(dealData(this.point[3].y)).toFixed(2)+'%';

returns;
*}
其中,this.point[x]取出的值是已经处理过的(如归一化处理),保证原数据不失真,自定义dealData方法,对数据进行反归一化处理操作
6.自定义节点的形状和大小
      为了更好的区分不同的类型的数据,可以添加属性marker设置节点的形状和大小,如下:

series: [
{
name:'CPU',
marker: {
symbol:'square' //每个数据节点设置为小正方形
},
data:formatCpu
}, {
name:'内存',
marker: {
symbol:'circle' //每个数据节点设置为小圆圈
},
data:formatMem
}]

symbol有'diamond','circle','square','triangle','triangle-down',缺失为circle。
节点的大小设定如下
plotOptions: {
spline: {
marker: {
enable:true,
radius: 1, //自定义节点的半径为1px
lineColor:'#666666',
*lineWidth: 0.5 *
*symbol:'diamond'
}
}
如果设置为通用大小,可以在plotOptions的marker中设定,如果数据类别比较多,需要区别,在series属性中设定。
按照以上步骤处理数据,就可以在一张表中展示多个维度的数据,在测试报告撰写中比较实用。

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