dataZoom[i]
dataZoom 组件用于区域缩放，达到能自由关注细节的数据信息，或者概览数据整体，或者去除离群点的影响。
以下是目前支持的几种 dataZoom 组件：
如下例子：
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dataZoom 与数轴间的关系
dataZoom 主要是对数轴（axis）进行操作（控制数轴的显示范围，或称窗口（window））。
可以通过 dataZoom.xAxisIndex 或 dataZoom.yAxisIndex 或 dataZoom.radiusAxisIndex 或 dataZoom.angleAxisIndex 来指定 dataZoom 控制哪个或哪些数轴。
dataZoom 组件可同时存在多个，起到共同控制的作用。如果多个 dataZoom 组件共同控制同一个数轴，他们会自动联动。
dataZoom 组件如何影响轴和数据
dataZoom 的运行原理是通过数据过滤以及在内部设置轴的显示窗口来达到数据窗口缩放的效果。
数据过滤模式（
dataZoom.filterMode
）的设置不同，效果也不同。
可选值为：
-
'filter'：当前数据窗口外的数据，被过滤掉。即会影响其他轴的数据范围。每个数据项，只要有一个维度在数据窗口外，整个数据项就会被过滤掉。
-
'weakFilter'：当前数据窗口外的数据，被过滤掉。即会影响其他轴的数据范围。每个数据项，只有当全部维度都在数据窗口同侧外部，整个数据项才会被过滤掉。
-
'empty'：当前数据窗口外的数据，被设置为空。即不会影响其他轴的数据范围。
-
'none': 不过滤数据，只改变数轴范围。
如何设置，由用户根据场景和需求自己决定。经验来说：
-
当『只有 X 轴或只有 Y 轴受 dataZoom 组件控制』时，常使用 filterMode: 'filter'，这样能使另一个轴自适应过滤后的数值范围。
-
当『X 轴和Y 轴分别受 dataZoom 组件控制』时：
-
如果 X 轴和 Y 轴是『同等地位的、不应互相影响的』，比如在『双数值轴散点图』中，那么两个轴可都设为 fiterMode: 'empty'。
-
如果 X 轴为主，Y 轴为辅，比如在『柱状图』中，需要『拖动 dataZoomX 改变 X 轴过滤柱子时，Y 轴的范围也自适应剩余柱子的高度』，『拖动 dataZoomY 改变 Y 轴过滤柱子时，X 轴范围不受影响』，那么就 X轴设为 fiterMode: 'filter'，Y 轴设为 fiterMode: 'empty'，即主轴 'filter'，辅轴 'empty'。
下面是个具体例子：
option = {
dataZoom: [
{
id: 'dataZoomX',
type: 'slider',
xAxisIndex: [0],
filterMode: 'filter'
},
{
id: 'dataZoomY',
type: 'slider',
yAxisIndex: [0],
filterMode: 'empty'
}
],
xAxis: {type: 'value'},
yAxis: {type: 'value'},
series{
type: 'bar',
data: [
// 第一列对应 X 轴，第二列对应 Y 轴。
[12, 24, 36],
[90, 80, 70],
[3, 9, 27],
[1, 11, 111]
]
}
}
上例中，dataZoomX 的 filterMode 设置为 'filter'。于是，假设当用户拖拽 dataZoomX（不去动 dataZoomY）导致其 valueWindow 变为 [2, 50] 时，dataZoomX 对 series.data 的第一列进行遍历，窗口外的整项去掉，最终得到的 series.data 为：
[ // 第一列对应 X 轴，第二列对应 Y 轴。 [12, 24, 36], // [90, 80, 70] 整项被过滤掉，因为 90 在 dataWindow 之外。 [3, 9, 27] // [1, 11, 111] 整项被过滤掉，因为 1 在 dataWindow 之外。]
过滤前，series.data 中对应 Y 轴的值有 24、80、9、11，过滤后，只剩下 24 和 9，那么 Y 轴的显示范围就会自动改变以适应剩下的这两个值的显示（如果 Y 轴没有被设置 min、max 固定其显示范围的话）。
所以，filterMode: 'filter' 的效果是：过滤数据后使另外的轴也能自动适应当前数据的范围。
再从头来，上例中 dataZoomY 的 filterMode 设置为 'empty'。于是，假设当用户拖拽 dataZoomY（不去动 dataZoomX）导致其 dataWindow 变为 [10, 60] 时，dataZoomY 对 series.data 的第二列进行遍历，窗口外的值被设置为 empty （即替换为 NaN，这样设置为空的项，其所对应柱形，在 X 轴还有占位，只是不显示出来）。最终得到的 series.data 为：
[
// 第一列对应 X 轴，第二列对应 Y 轴。
[12, 24, 36],
[90, NaN, 70], // 设置为 empty (NaN)
[3, NaN, 27], // 设置为 empty (NaN)
[1, 11, 111]
]
这时，series.data 中对应于 X 轴的值仍然全部保留不受影响，为 12、90、3、1。那么用户对 dataZoomY 的拖拽操作不会影响到 X 轴的范围。这样的效果，对于离群点（outlier）过滤功能，比较清晰。
如下面的例子：
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另外，如果在任一个数轴上设置了 min、max（如设置 yAxis: {min: 0, max: 400}），那么这个数轴无论如何也不会被其他数轴的 dataZoom 行为影响了。
dataZoom 数据窗口的设置
dataZoom 的数据窗口范围的设置，目前支持两种形式：
注意：当使用百分比形式指定 dataZoom 范围时，且处于如下场景（或类似场景）中，dataZoom 的结果是和 dataZoom 组件的定义顺序相关的。
option = {
dataZoom: [
{
id: 'dataZoomX',
type: 'slider',
xAxisIndex: [0],
filterMode: 'filter', // 设定为 'filter' 从而 X 的窗口变化会影响 Y 的范围。
start: 30,
end: 70
},
{
id: 'dataZoomY',
type: 'slider',
yAxisIndex: [0],
filterMode: 'empty',
start: 20,
end: 80
}
],
xAxis: {
type: 'value'
},
yAxis: {
type: 'value'
// yAxis 中并没有使用 min、max 来显示限定轴的显示范围。
},
series{
type: 'bar',
data: [
// 第一列对应 X 轴，第二列对应 Y 轴。
[12, 24, 36],
[90, 80, 70],
[3, 9, 27],
[1, 11, 111]
]
}
}
我们对上例中 dataZoomY 的 start: 20, end: 80 所表示意思做出如下的解释：
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如果 yAxis.min、yAxis.max 进行了直接设置：那么 dataZoomY 的 start: 20, end: 80 表示 yAxis.min ~ yAxis.max 的 20% 到 80%。
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如果 yAxis.min、yAxis.max 没有设置：
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如果 dataZoomX 设置为 filterMode: 'empty'：那么 dataZoomY 的 start: 20, end: 80 表示 series.data 中 dataMinY ~ dataMaxY（即上例中的 9 ~ 80）的 20% 到 80%。
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如果 dataZoomX 设置为 filterMode: 'filter'：那么，因为 dataZoomX 定义 dataZoomY 组件之前，所以 dataZoomX 的 start: 30, end: 70 表示全部数据的 30% 到 70%，而 dataZoomY 组件的 start: 20, end: 80 表示经过 dataZoomX 过滤处理后，所得数据集的 20% 到 80%。
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如果需要改变这种处理顺序，那么改变 dataZoomX 和 dataZoomY 在 option 中的出现顺序即可。
