手把手教你用ECharts畫折線圖
在正式學習之前，先來了解一個ECharts官網(wǎng)提供的很好用的功能。該功能可以實時顯示代碼的效果，使用方法說明如下。
首先，打開ECharts官網(wǎng)，在“實例”菜單中選擇任意一個圖，如圖4-1所示。
https://echarts.apache.org/exampl-es/zh/editor.html?c=area-stack
▲圖4-1 ECharts實例
可以看到，左邊顯示的是option，也就是ECharts的具體配置，右邊是對應的可視化圖。當我們改變左邊的代碼時，右邊的可視化也會實時改變。當左邊的代碼有誤時，右邊則不會顯示可視化，如圖4-2所示。
▲圖4-2 ECharts代碼有誤時的界面
大家應該已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，可視化設置的大部分參數(shù)都在option中，這樣可以幫我們省去很多額外的工作，方便快速調(diào)試。當我們調(diào)試出滿意的可視化時，將option加入框架中即可。本文演示的代碼和可視化結(jié)果圖都是基于這個在線工具實現(xiàn)的。
01 基礎(chǔ)折線圖
在ECharts中，繪制折線圖需要將series中的type設置為line，代碼如下所示：
- option = {
- xAxis: {
- type: 'category',
- data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
- },
- yAxis: {
- type: 'value'
- },
- series: [{
- data: [450, 232, 301, 734, 1090, 830, 500],
- type: 'line'
- }]
- };
其中，series中的data值序列長度需要和xAxis中的data值序列長度一致，x軸和y軸分別為類別（星期）和數(shù)值，可視化效果如圖4-3所示。
▲圖4-3 基礎(chǔ)折線圖
當我們在series中加入?yún)?shù)smooth: true后，可以得到較為光滑的折線（曲線）。代碼如下所示：
- option = {
- xAxis: {
- type: 'category',
- data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
- },
- yAxis: {
- type: 'value'
- },
- series: [{
- data: [450, 232, 301, 734, 1090, 830, 500],
- type: 'line',
- smooth: true
- }]
- };
可視化結(jié)果如圖4-4所示。
▲圖4-4 基礎(chǔ)折線圖（曲線）
02 多條折線圖
至此我們就學會了如何繪制單條折線圖，當然我們還會遇到繪制多條折線圖的情況，如圖4-5所示。
▲圖4-5 多條折線圖
此時我們在上面單條折線圖的代碼中做少量修改即可，具體代碼如下：
- option = {
- xAxis: {
- type: 'category',
- data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
- },
- yAxis: {
- type: 'value'
- },
- legend: {
- data: ['A產(chǎn)品銷量', 'B產(chǎn)品銷量','C產(chǎn)品銷量'],
- left: 'right'
- },
- series: [{
- name:'A產(chǎn)品銷量',
- data: [550, 232, 311, 764, 1090, 830, 500],
- type: 'line',
- smooth: true
- },
- {
- name:'B產(chǎn)品銷量',
- data: [420, 162, 121, 474, 720, 640, 230],
- type: 'line',
- smooth: true
- },
- {
- name:'C產(chǎn)品銷量',
- data: [850, 432, 501, 934, 1190, 930, 600],
- type: 'line',
- smooth: true
- }]
- };
通過觀察可以發(fā)現(xiàn)，series中并列了三個字典結(jié)構(gòu)，分別存放A~C產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，我們加入了legend圖例，目的是為了區(qū)分A～C產(chǎn)品的數(shù)據(jù)。需要注意的是，A～C產(chǎn)品數(shù)據(jù)的name字段內(nèi)容需要和legend中的內(nèi)容一一對應。
03 堆疊折線圖
有時候，我們需要使用堆疊折線圖來反映不同項的累加情況，此時可以通過在ECharts的series的每項數(shù)據(jù)中加入stack和areaStyle參數(shù)實現(xiàn)，可視化結(jié)果如圖4-6所示。
▲圖4-6 堆疊折線圖
具體實現(xiàn)代碼如下：
- option = {
- xAxis: {
- type: 'category',
- data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
- },
- yAxis: {
- type: 'value'
- },
- legend: {
- data: ['A產(chǎn)品銷量', 'B產(chǎn)品銷量','C產(chǎn)品銷量'],
- left: 'right'
- },
- series: [{
- name:'A產(chǎn)品銷量',
- data: [550, 232, 311, 764, 1090, 830, 500],
- type: 'line',
- smooth: true,
- stack: '總量',
- areaStyle: {}
- },
- {
- name:'B產(chǎn)品銷量',
- data: [420, 162, 121, 474, 720, 640, 230],
- type: 'line',
- smooth: true,
- stack: '總量',
- areaStyle: {}
- },
- {
- name:'C產(chǎn)品銷量',
- data: [850, 432, 501, 934, 1190, 930, 600],
- type: 'line',
- smooth: true,
- stack: '總量',
- areaStyle: {}
- }]
- };
其中，areaStyle用于對區(qū)域填充色彩，如果沒有該參數(shù)，區(qū)域?qū)⒉粫刑畛渖信d趣的讀者可以刪除該參數(shù)看看效果。堆疊的順序自上到下和數(shù)據(jù)的順序相反，例如代碼數(shù)據(jù)中的順序是ABC，可視化圖中自上到下的順序是CBA。
為了方便辨識堆疊總量數(shù)據(jù)信息，可以在最上層的數(shù)據(jù)中加入label參數(shù)，同時加入tooltip方便查閱數(shù)據(jù)，修改后的代碼如下：
- option = {
- xAxis: {
- type: 'category',
- data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
- },
- yAxis: {
- type: 'value'
- },
- legend: {
- data: ['A產(chǎn)品銷量', 'B產(chǎn)品銷量','C產(chǎn)品銷量'],
- left: 'right'
- },
- tooltip: {
- trigger: 'axis',
- axisPointer: {
- type: 'cross',
- label: {
- backgroundColor: '#6a7985'
- }
- }
- },
- series: [{
- name:'A產(chǎn)品銷量',
- data: [550, 232, 311, 764, 1090, 830, 500],
- type: 'line',
- smooth: true,
- stack: '總量',
- areaStyle: {}
- },
- {
- name:'B產(chǎn)品銷量',
- data: [420, 162, 121, 474, 720, 640, 230],
- type: 'line',
- smooth: true,
- stack: '總量',
- areaStyle: {}
- },
- {
- name:'C產(chǎn)品銷量',
- data: [850, 432, 501, 934, 1190, 930, 600],
- type: 'line',
- smooth: true,
- stack: '總量',
- label: {
- normal: {
- show: true,
- position: 'top'
- }
- },
- areaStyle: {}
- }]
- };
可視化結(jié)果如圖4-7所示。
▲圖4-7 堆疊柱狀圖優(yōu)化版
關(guān)于作者：王大偉，畢業(yè)于華東理工大學，碩士學歷，目前就職于平安金融壹賬通，從事數(shù)據(jù)挖掘算法工作，擅長ECharts、Python、自然語言處理、數(shù)據(jù)分析挖掘、機器學習。曾獲微軟最有價值專家（MVP）榮譽稱號。
本文摘編自《ECharts數(shù)據(jù)可視化：入門、實戰(zhàn)與進階》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。
