|   | 
| /* | 
| * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one | 
| * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file | 
| * distributed with this work for additional information | 
| * regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file | 
| * to you under the Apache License, Version 2.0 (the | 
| * "License"); you may not use this file except in compliance | 
| * with the License.  You may obtain a copy of the License at | 
| * | 
| *   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 | 
| * | 
| * Unless required by applicable law or agreed to in writing, | 
| * software distributed under the License is distributed on an | 
| * "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY | 
| * KIND, either express or implied.  See the License for the | 
| * specific language governing permissions and limitations | 
| * under the License. | 
| */ | 
|   | 
|   | 
| /** | 
|  * AUTO-GENERATED FILE. DO NOT MODIFY. | 
|  */ | 
|   | 
| /* | 
| * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one | 
| * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file | 
| * distributed with this work for additional information | 
| * regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file | 
| * to you under the Apache License, Version 2.0 (the | 
| * "License"); you may not use this file except in compliance | 
| * with the License.  You may obtain a copy of the License at | 
| * | 
| *   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 | 
| * | 
| * Unless required by applicable law or agreed to in writing, | 
| * software distributed under the License is distributed on an | 
| * "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY | 
| * KIND, either express or implied.  See the License for the | 
| * specific language governing permissions and limitations | 
| * under the License. | 
| */ | 
| import { makeInner, getDataItemValue, queryReferringComponents, SINGLE_REFERRING } from '../../util/model.js'; | 
| import { createHashMap, each, isArray, isString, isObject, isTypedArray } from 'zrender/lib/core/util.js'; | 
| import { SOURCE_FORMAT_ORIGINAL, SOURCE_FORMAT_ARRAY_ROWS, SOURCE_FORMAT_OBJECT_ROWS, SERIES_LAYOUT_BY_ROW, SOURCE_FORMAT_KEYED_COLUMNS } from '../../util/types.js'; | 
| // The result of `guessOrdinal`. | 
| export var BE_ORDINAL = { | 
|   Must: 1, | 
|   Might: 2, | 
|   Not: 3 // Other cases | 
| }; | 
| var innerGlobalModel = makeInner(); | 
| /** | 
|  * MUST be called before mergeOption of all series. | 
|  */ | 
| export function resetSourceDefaulter(ecModel) { | 
|   // `datasetMap` is used to make default encode. | 
|   innerGlobalModel(ecModel).datasetMap = createHashMap(); | 
| } | 
| /** | 
|  * [The strategy of the arrengment of data dimensions for dataset]: | 
|  * "value way": all axes are non-category axes. So series one by one take | 
|  *     several (the number is coordSysDims.length) dimensions from dataset. | 
|  *     The result of data arrengment of data dimensions like: | 
|  *     | ser0_x | ser0_y | ser1_x | ser1_y | ser2_x | ser2_y | | 
|  * "category way": at least one axis is category axis. So the the first data | 
|  *     dimension is always mapped to the first category axis and shared by | 
|  *     all of the series. The other data dimensions are taken by series like | 
|  *     "value way" does. | 
|  *     The result of data arrengment of data dimensions like: | 
|  *     | ser_shared_x | ser0_y | ser1_y | ser2_y | | 
|  * | 
|  * @return encode Never be `null/undefined`. | 
|  */ | 
| export function makeSeriesEncodeForAxisCoordSys(coordDimensions, seriesModel, source) { | 
|   var encode = {}; | 
|   var datasetModel = querySeriesUpstreamDatasetModel(seriesModel); | 
|   // Currently only make default when using dataset, util more reqirements occur. | 
|   if (!datasetModel || !coordDimensions) { | 
|     return encode; | 
|   } | 
|   var encodeItemName = []; | 
|   var encodeSeriesName = []; | 
|   var ecModel = seriesModel.ecModel; | 
|   var datasetMap = innerGlobalModel(ecModel).datasetMap; | 
|   var key = datasetModel.uid + '_' + source.seriesLayoutBy; | 
|   var baseCategoryDimIndex; | 
|   var categoryWayValueDimStart; | 
|   coordDimensions = coordDimensions.slice(); | 
|   each(coordDimensions, function (coordDimInfoLoose, coordDimIdx) { | 
|     var coordDimInfo = isObject(coordDimInfoLoose) ? coordDimInfoLoose : coordDimensions[coordDimIdx] = { | 
|       name: coordDimInfoLoose | 
|     }; | 
|     if (coordDimInfo.type === 'ordinal' && baseCategoryDimIndex == null) { | 
|       baseCategoryDimIndex = coordDimIdx; | 
|       categoryWayValueDimStart = getDataDimCountOnCoordDim(coordDimInfo); | 
|     } | 
|     encode[coordDimInfo.name] = []; | 
|   }); | 
|   var datasetRecord = datasetMap.get(key) || datasetMap.set(key, { | 
|     categoryWayDim: categoryWayValueDimStart, | 
|     valueWayDim: 0 | 
|   }); | 
|   // TODO | 
|   // Auto detect first time axis and do arrangement. | 
|   each(coordDimensions, function (coordDimInfo, coordDimIdx) { | 
|     var coordDimName = coordDimInfo.name; | 
|     var count = getDataDimCountOnCoordDim(coordDimInfo); | 
|     // In value way. | 
|     if (baseCategoryDimIndex == null) { | 
|       var start = datasetRecord.valueWayDim; | 
|       pushDim(encode[coordDimName], start, count); | 
|       pushDim(encodeSeriesName, start, count); | 
|       datasetRecord.valueWayDim += count; | 
|       // ??? TODO give a better default series name rule? | 
|       // especially when encode x y specified. | 
|       // consider: when multiple series share one dimension | 
|       // category axis, series name should better use | 
|       // the other dimension name. On the other hand, use | 
|       // both dimensions name. | 
|     } | 
|     // In category way, the first category axis. | 
|     else if (baseCategoryDimIndex === coordDimIdx) { | 
|       pushDim(encode[coordDimName], 0, count); | 
|       pushDim(encodeItemName, 0, count); | 
|     } | 
|     // In category way, the other axis. | 
|     else { | 
|       var start = datasetRecord.categoryWayDim; | 
|       pushDim(encode[coordDimName], start, count); | 
|       pushDim(encodeSeriesName, start, count); | 
|       datasetRecord.categoryWayDim += count; | 
|     } | 
|   }); | 
|   function pushDim(dimIdxArr, idxFrom, idxCount) { | 
|     for (var i = 0; i < idxCount; i++) { | 
|       dimIdxArr.push(idxFrom + i); | 
|     } | 
|   } | 
|   function getDataDimCountOnCoordDim(coordDimInfo) { | 
|     var dimsDef = coordDimInfo.dimsDef; | 
|     return dimsDef ? dimsDef.length : 1; | 
|   } | 
|   encodeItemName.length && (encode.itemName = encodeItemName); | 
|   encodeSeriesName.length && (encode.seriesName = encodeSeriesName); | 
|   return encode; | 
| } | 
| /** | 
|  * Work for data like [{name: ..., value: ...}, ...]. | 
|  * | 
|  * @return encode Never be `null/undefined`. | 
|  */ | 
| export function makeSeriesEncodeForNameBased(seriesModel, source, dimCount) { | 
|   var encode = {}; | 
|   var datasetModel = querySeriesUpstreamDatasetModel(seriesModel); | 
|   // Currently only make default when using dataset, util more reqirements occur. | 
|   if (!datasetModel) { | 
|     return encode; | 
|   } | 
|   var sourceFormat = source.sourceFormat; | 
|   var dimensionsDefine = source.dimensionsDefine; | 
|   var potentialNameDimIndex; | 
|   if (sourceFormat === SOURCE_FORMAT_OBJECT_ROWS || sourceFormat === SOURCE_FORMAT_KEYED_COLUMNS) { | 
|     each(dimensionsDefine, function (dim, idx) { | 
|       if ((isObject(dim) ? dim.name : dim) === 'name') { | 
|         potentialNameDimIndex = idx; | 
|       } | 
|     }); | 
|   } | 
|   var idxResult = function () { | 
|     var idxRes0 = {}; | 
|     var idxRes1 = {}; | 
|     var guessRecords = []; | 
|     // 5 is an experience value. | 
|     for (var i = 0, len = Math.min(5, dimCount); i < len; i++) { | 
|       var guessResult = doGuessOrdinal(source.data, sourceFormat, source.seriesLayoutBy, dimensionsDefine, source.startIndex, i); | 
|       guessRecords.push(guessResult); | 
|       var isPureNumber = guessResult === BE_ORDINAL.Not; | 
|       // [Strategy of idxRes0]: find the first BE_ORDINAL.Not as the value dim, | 
|       // and then find a name dim with the priority: | 
|       // "BE_ORDINAL.Might|BE_ORDINAL.Must" > "other dim" > "the value dim itself". | 
|       if (isPureNumber && idxRes0.v == null && i !== potentialNameDimIndex) { | 
|         idxRes0.v = i; | 
|       } | 
|       if (idxRes0.n == null || idxRes0.n === idxRes0.v || !isPureNumber && guessRecords[idxRes0.n] === BE_ORDINAL.Not) { | 
|         idxRes0.n = i; | 
|       } | 
|       if (fulfilled(idxRes0) && guessRecords[idxRes0.n] !== BE_ORDINAL.Not) { | 
|         return idxRes0; | 
|       } | 
|       // [Strategy of idxRes1]: if idxRes0 not satisfied (that is, no BE_ORDINAL.Not), | 
|       // find the first BE_ORDINAL.Might as the value dim, | 
|       // and then find a name dim with the priority: | 
|       // "other dim" > "the value dim itself". | 
|       // That is for backward compat: number-like (e.g., `'3'`, `'55'`) can be | 
|       // treated as number. | 
|       if (!isPureNumber) { | 
|         if (guessResult === BE_ORDINAL.Might && idxRes1.v == null && i !== potentialNameDimIndex) { | 
|           idxRes1.v = i; | 
|         } | 
|         if (idxRes1.n == null || idxRes1.n === idxRes1.v) { | 
|           idxRes1.n = i; | 
|         } | 
|       } | 
|     } | 
|     function fulfilled(idxResult) { | 
|       return idxResult.v != null && idxResult.n != null; | 
|     } | 
|     return fulfilled(idxRes0) ? idxRes0 : fulfilled(idxRes1) ? idxRes1 : null; | 
|   }(); | 
|   if (idxResult) { | 
|     encode.value = [idxResult.v]; | 
|     // `potentialNameDimIndex` has highest priority. | 
|     var nameDimIndex = potentialNameDimIndex != null ? potentialNameDimIndex : idxResult.n; | 
|     // By default, label uses itemName in charts. | 
|     // So we don't set encodeLabel here. | 
|     encode.itemName = [nameDimIndex]; | 
|     encode.seriesName = [nameDimIndex]; | 
|   } | 
|   return encode; | 
| } | 
| /** | 
|  * @return If return null/undefined, indicate that should not use datasetModel. | 
|  */ | 
| export function querySeriesUpstreamDatasetModel(seriesModel) { | 
|   // Caution: consider the scenario: | 
|   // A dataset is declared and a series is not expected to use the dataset, | 
|   // and at the beginning `setOption({series: { noData })` (just prepare other | 
|   // option but no data), then `setOption({series: {data: [...]}); In this case, | 
|   // the user should set an empty array to avoid that dataset is used by default. | 
|   var thisData = seriesModel.get('data', true); | 
|   if (!thisData) { | 
|     return queryReferringComponents(seriesModel.ecModel, 'dataset', { | 
|       index: seriesModel.get('datasetIndex', true), | 
|       id: seriesModel.get('datasetId', true) | 
|     }, SINGLE_REFERRING).models[0]; | 
|   } | 
| } | 
| /** | 
|  * @return Always return an array event empty. | 
|  */ | 
| export function queryDatasetUpstreamDatasetModels(datasetModel) { | 
|   // Only these attributes declared, we by default reference to `datasetIndex: 0`. | 
|   // Otherwise, no reference. | 
|   if (!datasetModel.get('transform', true) && !datasetModel.get('fromTransformResult', true)) { | 
|     return []; | 
|   } | 
|   return queryReferringComponents(datasetModel.ecModel, 'dataset', { | 
|     index: datasetModel.get('fromDatasetIndex', true), | 
|     id: datasetModel.get('fromDatasetId', true) | 
|   }, SINGLE_REFERRING).models; | 
| } | 
| /** | 
|  * The rule should not be complex, otherwise user might not | 
|  * be able to known where the data is wrong. | 
|  * The code is ugly, but how to make it neat? | 
|  */ | 
| export function guessOrdinal(source, dimIndex) { | 
|   return doGuessOrdinal(source.data, source.sourceFormat, source.seriesLayoutBy, source.dimensionsDefine, source.startIndex, dimIndex); | 
| } | 
| // dimIndex may be overflow source data. | 
| // return {BE_ORDINAL} | 
| function doGuessOrdinal(data, sourceFormat, seriesLayoutBy, dimensionsDefine, startIndex, dimIndex) { | 
|   var result; | 
|   // Experience value. | 
|   var maxLoop = 5; | 
|   if (isTypedArray(data)) { | 
|     return BE_ORDINAL.Not; | 
|   } | 
|   // When sourceType is 'objectRows' or 'keyedColumns', dimensionsDefine | 
|   // always exists in source. | 
|   var dimName; | 
|   var dimType; | 
|   if (dimensionsDefine) { | 
|     var dimDefItem = dimensionsDefine[dimIndex]; | 
|     if (isObject(dimDefItem)) { | 
|       dimName = dimDefItem.name; | 
|       dimType = dimDefItem.type; | 
|     } else if (isString(dimDefItem)) { | 
|       dimName = dimDefItem; | 
|     } | 
|   } | 
|   if (dimType != null) { | 
|     return dimType === 'ordinal' ? BE_ORDINAL.Must : BE_ORDINAL.Not; | 
|   } | 
|   if (sourceFormat === SOURCE_FORMAT_ARRAY_ROWS) { | 
|     var dataArrayRows = data; | 
|     if (seriesLayoutBy === SERIES_LAYOUT_BY_ROW) { | 
|       var sample = dataArrayRows[dimIndex]; | 
|       for (var i = 0; i < (sample || []).length && i < maxLoop; i++) { | 
|         if ((result = detectValue(sample[startIndex + i])) != null) { | 
|           return result; | 
|         } | 
|       } | 
|     } else { | 
|       for (var i = 0; i < dataArrayRows.length && i < maxLoop; i++) { | 
|         var row = dataArrayRows[startIndex + i]; | 
|         if (row && (result = detectValue(row[dimIndex])) != null) { | 
|           return result; | 
|         } | 
|       } | 
|     } | 
|   } else if (sourceFormat === SOURCE_FORMAT_OBJECT_ROWS) { | 
|     var dataObjectRows = data; | 
|     if (!dimName) { | 
|       return BE_ORDINAL.Not; | 
|     } | 
|     for (var i = 0; i < dataObjectRows.length && i < maxLoop; i++) { | 
|       var item = dataObjectRows[i]; | 
|       if (item && (result = detectValue(item[dimName])) != null) { | 
|         return result; | 
|       } | 
|     } | 
|   } else if (sourceFormat === SOURCE_FORMAT_KEYED_COLUMNS) { | 
|     var dataKeyedColumns = data; | 
|     if (!dimName) { | 
|       return BE_ORDINAL.Not; | 
|     } | 
|     var sample = dataKeyedColumns[dimName]; | 
|     if (!sample || isTypedArray(sample)) { | 
|       return BE_ORDINAL.Not; | 
|     } | 
|     for (var i = 0; i < sample.length && i < maxLoop; i++) { | 
|       if ((result = detectValue(sample[i])) != null) { | 
|         return result; | 
|       } | 
|     } | 
|   } else if (sourceFormat === SOURCE_FORMAT_ORIGINAL) { | 
|     var dataOriginal = data; | 
|     for (var i = 0; i < dataOriginal.length && i < maxLoop; i++) { | 
|       var item = dataOriginal[i]; | 
|       var val = getDataItemValue(item); | 
|       if (!isArray(val)) { | 
|         return BE_ORDINAL.Not; | 
|       } | 
|       if ((result = detectValue(val[dimIndex])) != null) { | 
|         return result; | 
|       } | 
|     } | 
|   } | 
|   function detectValue(val) { | 
|     var beStr = isString(val); | 
|     // Consider usage convenience, '1', '2' will be treated as "number". | 
|     // `Number('')` (or any whitespace) is `0`. | 
|     if (val != null && Number.isFinite(Number(val)) && val !== '') { | 
|       return beStr ? BE_ORDINAL.Might : BE_ORDINAL.Not; | 
|     } else if (beStr && val !== '-') { | 
|       return BE_ORDINAL.Must; | 
|     } | 
|   } | 
|   return BE_ORDINAL.Not; | 
| } |