丰富的图表类型
ECharts 提供了常规的折线图，柱状图，散点图，饼图，K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图，热力图，线图，用于关系数据可视化的关系图，treemap，多维数据可视化的平行坐标，还有用于 BI 的漏斗图，仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。
你可以在下载界面下载包含所有图表的构建文件，如果只是需要其中一两个图表，又嫌包含所有图表的构建文件太大，也可以在在线构建中选择需要的图表类型后自定义构建。
多个坐标系的支持
ECharts 3 开始独立出了“坐标系”的概念，支持了直角坐标系（catesian，同 grid）、极坐标系（polar）、地理坐标系（geo）。图表可以跨坐标系存在，例如折、柱、散点等图可以放在直角坐标系上，也可以放在极坐标系上，甚至可以放在地理坐标系中。
下面是一个折线图在极坐标系上的例子
移动端的优化
流量珍贵的移动端需要图表库的体积尽量小。ECharts 和 ZRender 代码的重构，带来了核心部分体积的减小。ECharts 组件众多，并且后面会持续增加，我们提供了更细粒度的按需打包能力。最小体积缩小为 ECharts 2 的 40%。
移动端交互也做了优化，例如移动端小屏上适于用手指在坐标系中进行缩放、平移。 PC 端也可以用鼠标在图中进行缩放（用鼠标滚轮）、平移，如下图：
深度的交互式数据探索
交互是从数据中发掘信息的重要手段。“总览为先，缩放过滤按需查看细节”是数据可视化交互的基本需求。
ECharts 一直在交互的路上前进，我们提供了 legend visualMap dataZoom tooltip等组件以及图表附带的漫游，选取等操作提供了数据筛取、视图缩放、展示细节等能力。
ECharts 3 中，对这些组件进行了广泛增强，例如支持在数据的各种坐标轴、维度进行数据过滤、缩放，以及在更多的图中采用这些组件。比如下面这个例子
大数据量的展现
借助 Canvas 的能力，ECharts 在散点图中能够轻松展现上万甚至上十万的数据。下面的微博签到图中就展现了 100k+ 的签到数据
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