图表相关

简介

画面编辑的图表相关控件可以用于直观展示和分析实时及历史数据.它们支持多种图表类型如折线图、柱状图和饼图，允许用户自定义图表样式、布局和数据刷新频率，同时提供交互功能如数据点的点击和拖动，以及数据导出和统计分析。

基础属性

以下图为例，每种控件都配备了基础属性，这些属性可以根据具体需求进行调整。除此之外，每种控件还拥有一些特定的属性，它们的功能和用途通常可以通过属性名称直观理解。对于那些前面带有⊙符号的属性，您既可以为它们设定一个固定的值，也可以将它们与变量进行绑定（点击⊙进入变量绑定界面），以实现动态的数据交互和显示。

在基础属性部分，我们设计了一个“更多配置”的折叠按钮。当您点击并展开这个按钮时，可以对控件的权限进行细致的设置，包括控制权限和查看权限两种类型。此外，您还可以在这里调整一些其他的基本信息属性。这样的设计旨在提供更灵活的权限管理，同时保持界面的整洁和用户操作的便捷性。
每个控件都支持添加组件，以实现特定的属性和功能。为了更深入地了解如何使用这些组件，请参考 动态组件 部分内容。

基础图表属性

数据值绑定

以折线图的配置为例：

值

图表值的数据绑定是较为关键的参数，本系统图表支持几种不同的数据绑定方式，以适应不同场景下的需求。

固定配置

可以自定义配置固定表，直接在图表中显示.

实时数据

可以绑定采集到的变量，生成实时刷新图表，便于监控和显示关键过程参数，如温度、压力、流量等。
具体操作过程如下：
需要注意的是，在选择绑定实时数据时，只有打开“坐标随时间轴滚动”图表才能动态刷新，同时可以根据实际需要设置一些图表刷新的属性，如刷新间隔、刷新条数等信息。

数据集--数据集

数据集支持两种方式，第一种是通过数据分析处理过的数据（参考 数据处理 ），这种数据处理完后会生成标准的表格形式数据，根据生成的表格内容选择合适的X轴和表项内容以及需要展示的数据。
其中数据源表是自定义上传的一些表格数据，导入一些原始数据，可以对数据做分析处理；数据集表即为通过 数据处理 处理完后的内容；另外还支持直接从数据库获取数据生成表格，需要具备一定的开发能力。
需要注意的是数据集在参数配置时，有“维度”和“指标”两个关键参数：
“维度”的第一项为图表坐标的X轴，之后的所有项都是作为图表的图例使用，如果有多项时，都会依次在图例中显示。 “指标”选择的项的内容为在图表中要显示的数据值，支持同时选择多个。 如果没有勾选聚合查询，那么就只能选择“指标”数据，这些指标数据也只能按照原始数据显示，此时“维度”数据是不可选的。 如果勾选了聚合查询，此时的“指标”数据选择时支持选择最大值、最小值、去重等几种筛选方式。
说明：“维度”中的钻取配置可以同时同时添加多种项，在满足条件时显示。

图表的数据联动功能需要搭配事件联动功能使用，将在 数据联动 部分做详细阐述。

数据集--历史数据

数据集的另一种方式，是选择变量的历史数据，变量在采集时会根据 存储管理 的规则将变量存储在数据库中，选择此处的历史数据时，可以将变量的历史数据显示在图表中，搭配“数据联动”以及“时间选择器”可以实现历史数据的自定义查询。下面示例将用模拟数据简单展示：
历史数据在参数配置时，“维度”和“指标”也是两个关键参数：
“维度”在勾选聚合查询时，可以选择时间刻度，在不勾选聚合查询时，将根据变量的存储周期按顺序显示。“指标””选择的项的内容为在图表中要显示的数据值，支持同时选择多个。
历史数据在图表中的数据联动同 数据集--数据集 中的联动使用规则相同。

以上为图表绑定数据的几种方式，通过绑定数据，搭配事件中的数据联动功能，可以实现多种多样复杂的效果。

图表的一些基础属性可以调整图表的样式，这里不做详细阐述，可以自己操作使用。

图表series事件

图表和一般的控件相比，增加图表series事件，可以为图表的折线图或柱状图增添各种样式，对于没有该事件的图表，也对应有该图表专属的属性配置。

控件列表

精致面积图 / 面积图

精致面积图在折线图的基础上，对折线以下的区域进行颜色填充，用于在连续的时间间隔或分类上展示数值。面积图一般用来显示趋势和对比关系，不同颜色的填充可以更好地突出趋势信息。

特点

展示趋势： 面积图可以清晰地展示数据随时间的变化趋势。
对比关系： 通过不同颜色的填充，面积图可以直观地比较多个数据系列之间的差异。
强调面积： 面积图通过填充下方区域，强调了每个数据点所占的面积，使得数据的量级更加直观。
易于理解： 与折线图相比，面积图更加美观，且更易于把握整体趋势。

应用场景

生产线监控： 实时监测生产线上各个工作环节的状态，包括设备运行情况、生产过程参数等，帮助管理人员优化生产计划和调整生产策略。
工艺控制： 监控和控制各种复杂工艺的运行，如化工生产、汽车制造等，确保工艺稳定运行并满足质量标准。
设备维护： 追踪设备的运行状况和维护信息，预测设备的故障和维修需求，帮助有效安排维护计划和减少生产停机时间。
能源管理： 在工业项目中也被广泛用于能源管理，实时监测主要能源设备的运行效率和消耗情况，优化能源利用和节能降耗。

雷达图

雷达图通过从中心点向外辐射的轴来展示数据，每个轴代表一个不同的变量，数据点在轴上的位置表示该变量的值。雷达图特别适合于展示和比较多个维度的数据，如性能指标、设备状态、资源分配等。

特点

多维度展示能力强： 能够同时展示多个变量的数据，直观地反映对象在多个维度上的表现。
易于比较： 当有多组数据时，通过将它们绘制在同一张雷达图中，可以很容易地比较不同对象在各个维度上的差异。
直观的图形形状传达信息： 雷达图的多边形形状能够直观地传达对象的综合特征，如面积较大且形状较为规则，通常表示对象在多个维度上的表现较为均衡且优秀。
数据标准化要求高： 由于不同变量的取值范围和单位可能不同，为了使雷达图能够准确地展示数据，通常需要对数据进行标准化处理。

折线图

折线图通过连接一系列数据点来展示数据随时间或其他序列变量的变化趋势。折线图的主要作用是清晰地展示数据的动态变化，帮助用户快速识别数据的上升、下降、波动或稳定等趋势。

特点

趋势展示： 折线图最显著的特点就是能够直观地展示数据随时间变化的趋势。无论是短期的波动还是长期的趋势，折线图都能清晰地呈现出来。
比较分析： 当折线图上有多条线时，可以很容易地比较不同数据系列之间的变化趋势和差异。
数据点标记： 折线图上的每个数据点都可以标记，以突出显示特定的数据值，如最高点、最低点或异常值。
平滑或直线连接： 折线图可以通过直线连接数据点，也可以使用曲线来平滑连接，以更好地展示数据的连续性。

应用场景

温度监控： 在工业生产或环境监测中，折线图可以用来实时展示温度的变化，帮助操作员监控和调节温度。
能源消耗： 在能源管理系统中，折线图可以展示电力、水、天然气等能源的消耗趋势，以优化能源使用。
生产监控： 在生产线上，折线图可以用来监控产量、效率或其他关键性能指标的变化，以提高生产效率和质量。
库存管理： 在物流和供应链管理中，折线图可以展示库存水平的变化，帮助管理人员及时补充库存。
设备状态监测： 在设备维护中，折线图可以展示设备的运行参数，如速度、压力等，以预测设备故障和维护需求。
环境监测： 在环境监测中，折线图可以展示空气质量、水质等环境指标的变化，以评估环境状况。

堆叠折线图

堆叠折线图可以同时观察多个数据系列的趋势和每个系列对总体的贡献。这种图表特别适合于展示各部分随时间变化的累积效果，以及各部分之间的相对重要性。

特点

多数据系列展示： 可以同时展示多个数据系列，每个系列用不同的颜色表示。
趋势分析： 通过堆叠的方式，可以清晰地看到每个数据系列随时间的变化趋势。
总量与部分的关系： 通过堆叠的高度，可以直观地看出总量的变化，以及每个部分对总量的贡献。
比较分析： 可以比较不同数据系列之间的相对大小和变化趋势。

应用场景

能源消耗分析： 在能源管理中，堆叠折线图可以用来展示不同能源类型（如电力、天然气、水）随时间的消耗量，以及它们对总能源消耗的贡献。
生产监控： 在生产线监控中，可以用来展示不同生产阶段的产量或效率变化，以及对总产量或效率的影响。
环境监测： 在环境监测中，可以用来展示不同污染源（如工业排放、交通排放）对总污染物浓度的贡献。

柱状图

柱状图通过垂直或水平的柱子来展示数据，每个柱子的长度或高度与其所代表的数据值成正比。柱状图的主要作用是直观地展示不同类别的数据量，以及它们之间的比较。

特点

直观比较： 柱状图可以直观地比较不同类别之间的数据量，尤其是当类别较多时，柱状图的比较效果尤为明显。
易于理解： 柱状图的表现形式简单直观，即使是非专业人士也能快速理解图表所传达的信息。
灵活布局： 柱状图可以水平或垂直布局，根据数据的特点和展示的需求灵活选择。
支持分组和堆叠： 柱状图可以进行分组（并列显示）或堆叠（叠加显示），以展示不同类别的数据量及其总和。

应用场景

设备监控： 监控不同设备的运行状态，如温度、压力、流量等，通过柱状图可以直观地比较不同设备的性能。
产量统计： 统计不同生产线或不同产品的产量，通过柱状图可以直观地比较不同生产线或产品的生产效率。
能源消耗： 统计不同时间段或不同设备的能源消耗量，通过柱状图可以直观地比较不同时间段或设备的能源使用情况。
质量控制： 统计不同批次产品的合格率或不合格率，通过柱状图可以直观地比较不同批次的质量情况。

堆叠柱状图

堆叠柱状图可以同时观察多个数据系列的总量以及每个系列对总量的贡献。这种图表特别适合于展示各部分随时间变化的累积效果，以及各部分之间的相对重要性。

特点

总量与部分的关系： 通过堆叠的方式，可以直观地展示总量的变化，以及每个部分对总量的贡献。
多数据系列展示： 可以同时展示多个数据系列，每个系列用不同的颜色表示。
易于比较： 通过不同颜色的堆叠，可以容易地比较不同数据系列之间的相对大小和变化趋势。
数据的分层展示： 每个柱子的不同颜色层代表不同的数据系列，可以清晰地看出每个系列在总量中所占的比例。

应用场景

能源消耗分析： 在能源管理中，堆叠柱状图可以用来展示不同能源类型（如电力、天然气、水）在不同时间段的消耗量，以及它们对总能源消耗的贡献。
生产监控： 在生产线监控中，可以用来展示不同生产阶段的产量或效率变化，以及对总产量或效率的影响。
环境监测： 在环境监测中，可以用来展示不同污染源对总污染物浓度的贡献，或者不同时间段内环境指标的变化。

条形图

通过打开X-Y轴反转参数，可以将柱状图转换成条形图，两者之间可以自由切换。

堆叠条形图

通过打开X-Y轴反转参数，可以将堆叠柱状图转换成堆叠条形图，两者之间可以自由切换。

饼状图

饼状图能够直观地展示不同类别数据在总量中的相对大小。饼状图通过将一个圆形分割成多个扇形区域，每个扇形区域的大小表示该类别数据所占的比例。这种图表特别适合于展示分类数据的相对比例，尤其是在不同部分之间存在明显的大小差异时，更能凸显数据的特点。

特点

直观展示比例： 饼状图可以直观地展示每个类别在总量中所占的比例。
易于理解： 即使是非专业人士也能轻松理解饼状图所传达的信息。
数据量适中： 饼状图适用于展示少量数据，数据量过多会使图表过于复杂，难以清晰表达数据。
视觉化效果好： 饼状图的圆形设计可以清晰地表达数据的占比关系。

应用场景

能源消耗分析： 展示不同能源类型在总消耗中的占比。
生产监控： 展示不同产品或生产线在总产量中的占比。
质量控制： 展示不同质量问题在总缺陷中的比例。
设备维护： 展示不同设备或部件在总维护成本中的占比。
环境监测： 展示不同污染源在总污染物中的占比。

环状图

状图通过图形化的方式展示数据的流动和处理过程。每个节点代表系统中的一个组件或设备，连接的箭头则表示数据的流向。

特点

直观性： 环状图以直观的方式展示复杂的系统结构，易于理解。
动态更新： 可与SCADA系统实时数据集成，动态更新状态。
决策支持： 帮助操作员和管理层作出更快的决策，提高响应速度。

应用场景

监控： 通过环状图，可以实时查看系统中各个部分的状态，便于操作员进行监控。
故障诊断： 环状图有助于识别数据流中的异常点，便于快速定位和解决故障。
优化流程： 通过分析数据流动，可以识别瓶颈和优化机会，从而提高系统效率。

玫瑰图

玫瑰图是一种极坐标图，通常用于显示不同方向上的数据频率或强度。其形状类似于花瓣，适合展示与方向相关的现象，如风速、流量等。

特点

直观性： 易于理解的数据表现形式，能够快速传达信息。
综合性： 能够在一个图中同时展示多个方向的数据，有助于全面分析。
适应性强： 适合多种类型的数据分析，包括风速、流量、温度等。

应用场景

方向性分析： 用于显示不同方向上的数据分布情况，例如风向频率、设备负荷等。
趋势识别： 帮助分析周期性变化，识别高峰和低谷时段，便于预测和优化操作。
性能监测： 可用于监控设备性能，识别运行中的不平衡或异常。

漏斗图

漏斗图通常呈现为一个倒三角形的结构，显示在不同阶段（如输入、处理和输出）中的数据量或通过率。顶部宽，底部狭，形象地表示流程中的损失或转化情况。

特点

可视化清晰： 简单明了的结构，使得各阶段的转化情况一目了然。
问题识别： 通过可视化，可以快速定位流程中的问题或低效环节。
动态监控： 可以与SCADA系统实时数据集成，动态更新，反映实时状态。

应用场景

流程监控： 用于追踪在各个阶段的数据流动，帮助识别流程中的瓶颈或流失点。
效率分析： 分析数据在各阶段的转化率，评估整体系统效率和性能。
决策支持： 提供直观的反馈，帮助操作员和管理层做出基于数据的决策。

折柱混合图

折柱混合图通过柱状图展示离散数据（如某一时间段内的值），同时用折线图显示连续数据的趋势（如变化率或总和）。这种组合使得用户能够更全面地分析数据。

特点

综合性： 能够同时展示不同类型的数据，帮助用户全面分析。
直观性： 易于理解和解释的数据展示形式，便于向团队或管理层汇报。
灵活性： 适用于多种场景，可以根据需要调整展示的数据和时间范围。

应用场景

数据对比： 适合同时比较多个数据集，帮助识别不同数据之间的关系。
趋势分析： 清晰展示数据随时间变化的趋势，便于预测未来表现。
性能监测： 可用于监控系统各项指标的变化，帮助判断系统的运行状态。

表格

表格以行和列的形式组织数据，每一行代表一个记录或数据点，每一列代表不同的属性或指标。通过这种结构化的布局，用户能够清晰地查看和比较多个数据项。

特点

易于理解： 结构化的格式使得数据更易于阅读和解释。
高效查阅： 操作员可以快速查找特定数据，提升工作效率。
灵活性： 可以根据需要调整和定制列的内容，以适应不同的监控需求。

应用场景

数据记录： 用于存储实时数据、历史数据、报警信息等，便于随时查阅。
监控状态： 展示设备状态、运行参数、传感器读数等关键信息，帮助操作员快速掌握系统状况。
故障分析： 提供详细的故障记录和事件日志，便于后续分析和处理。

组成部分

行： 每行通常代表一个独立的记录，如某个设备的状态或某个时间点的数据。
列： 每列表示一个特定的属性或数据类型，例如时间戳、设备名称、当前值、状态、报警等级等。