[incubator-echarts-doc] branch master updated: tweak doc

[su...@apache.org]

This is an automated email from the ASF dual-hosted git repository.

sushuang pushed a commit to branch master
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/incubator-echarts-doc.git


The following commit(s) were added to refs/heads/master by this push:
     new afec204  tweak doc
afec204 is described below

commit afec204bbb7b5789d07ded55a7837df9fbf71732
Author: 100pah <su...@gmail.com>
AuthorDate: Sat Jun 27 00:11:17 2020 +0800

    tweak doc
---
 zh/tutorial/dataset.md | 30 ++++++++++++++++--------------
 1 file changed, 16 insertions(+), 14 deletions(-)

diff --git a/zh/tutorial/dataset.md b/zh/tutorial/dataset.md
index b9eeeb1..456aab5 100644
--- a/zh/tutorial/dataset.md
+++ b/zh/tutorial/dataset.md
@@ -38,9 +38,9 @@ option = {
 
 于是，ECharts 4 提供了 `数据集`（`dataset`）组件来单独声明数据，它带来了这些效果：
 
-+ 能够贴近这样的数据可视化常见思维方式：基于数据（`dataset` 组件来提供数据），指定数据到视觉的映射（由 [encode](option.html#series.encode) 属性来指定映射），形成图表。
-+ 数据和其他配置可以被分离开来，使用者相对便于进行单独管理，也省去了一些数据处理的步骤。
-+ 数据可以被多个系列或者组件复用，对于大数据，不必为每个系列创建一份。
++ 能够贴近这样的数据可视化常见思维方式：(I) 提供数据，(II) 指定数据到视觉的映射，从而形成图表。
++ 数据和其他配置可以被分离开来。数据常变，其他配置常不变。分开易于分别管理。
++ 数据可以被多个系列或者组件复用，对于大数据量的场景，不必为每个系列创建一份数据。
 + 支持更多的数据的常用格式，例如二维数组、对象数组等，一定程度上避免使用者为了数据格式而进行转换。
 
 
@@ -85,8 +85,10 @@ option = {
     legend: {},
     tooltip: {},
     dataset: {
-        // 这里指定了维度名的顺序，从而可以利用默认的维度到坐标轴的映射。
-        // 如果不指定 dimensions，也可以通过指定 series.encode 完成映射，参见后文。
+        // 用 dimensions 指定了维度的顺序。直角坐标系中，
+        // 默认把第一个维度映射到 X 轴上，第二个维度映射到 Y 轴上。
+        // 如果不指定 dimensions，也可以通过指定 series.encode
+        // 完成映射，参见后文。
         dimensions: ['product', '2015', '2016', '2017'],
         source: [
             {product: 'Matcha Latte', '2015': 43.3, '2016': 85.8, '2017': 93.7},
@@ -120,7 +122,7 @@ option = {
 
 
 
-## 按行还是按列做映射
+## 把数据集（ dataset ）的行或列映射为系列（series）
 
 
 有了数据表之后，使用者可以灵活得配置：数据如何对应到轴和图形系列。
@@ -226,7 +228,7 @@ var option2 = {
 + `'int'`: 如果设置成 `'int'`，在存储时候会使用 `TypedArray`，对性能优化有好处。
 
 
-## 数据到图形的映射（encode）
+## 数据到图形的映射（ series.encode ）
 
 了解了维度的概念后，我们就可以使用 [encode](option.html#series.encode) 来做映射。总体是这样的感觉：
 
@@ -267,9 +269,9 @@ var option = {
 ~[500x300](${galleryViewPath}doc-example/dataset-encode-simple0&edit=1&reset=1)
 
 
-`encode` 声明的基本结构如下，其中冒号左边是坐标系、标签等特定名称，如 `'x'`, `'y'`, `'tooltip'` 等，冒号右边是数据中的维度名（string 格式）或者维度的序号（number 格式，从 0 开始计数），可以指定一个或多个维度（使用数组）。通常情况下，下面各种信息不需要所有的都写，按需写即可。
+`series.encode` 声明的基本结构如下，其中冒号左边是坐标系、标签等特定名称，如 `'x'`, `'y'`, `'tooltip'` 等，冒号右边是数据中的维度名（string 格式）或者维度的序号（number 格式，从 0 开始计数），可以指定一个或多个维度（使用数组）。通常情况下，下面各种信息不需要所有的都写，按需写即可。
 
-下面是 encode 支持的属性：
+下面是 `series.encode` 支持的属性：
 
 ```js
 // 在任何坐标系和系列中，都支持：
@@ -315,7 +317,7 @@ encode: {
 }
 ```
 
-下面给出个更丰富的 `encode` 的示例：
+下面给出个更丰富的 `series.encode` 的示例：
 
 ~[800x600](${galleryViewPath}dataset-encode1&edit=1&reset=1)
 
@@ -327,9 +329,9 @@ encode: {
 ~[500x400](${galleryViewPath}dataset-encode0&edit=1&reset=1)
 
 
-## 默认的映射
+## 默认的 encode
 
-指的一提的是，ECharts 针对最常见直角坐标系中的图表（折线图、柱状图、散点图、K线图等）、饼图、漏斗图，给出了简单的默认的映射，从而不需要配置 `encode` 也可以出现图表（一旦给出了 `encode`，那么就不会采用默认映射）。默认的映射规则不易做得复杂，基本规则大体是：
+值得一提的是，当 `series.encode` 并没有指定时，ECharts 针对最常见直角坐标系中的图表（折线图、柱状图、散点图、K线图等）、饼图、漏斗图，会采用一些默认的映射规则。默认的映射规则比较简单，大体是：
 + 在坐标系中（如直角坐标系、极坐标系等）
     + 如果有类目轴（axis.type 为 'category'），则将第一列（行）映射到这个轴上，后续每一列（行）对应一个系列。
     + 如果没有类目轴，假如坐标系有两个轴（例如直角坐标系的 X Y 轴），则每两列对应一个系列，这两列分别映射到这两个轴上。
@@ -341,7 +343,7 @@ encode: {
 ~[800x400](${galleryViewPath}dataset-default&edit=1&reset=1)
 
 
-## 几个常见的映射设置方式
+## 几个常见的 series.encode 设置方式举例
 
 问：如何把第三列设置为 X 轴，第五列设置为 Y 轴？
 
@@ -475,7 +477,7 @@ dataset: [{
 ```
 
 
-## 多个 dataset 和他们的引用
+## 多个 dataset 以及如何引用他们
 
 可以同时定义多个 dataset。系列可以通过 [series.datasetIndex](option.html#series.datasetIndex) 来指定引用哪个 dataset。例如：
 


---------------------------------------------------------------------
To unsubscribe, e-mail: commits-unsubscribe@echarts.apache.org
For additional commands, e-mail: commits-help@echarts.apache.org