使用 ECharts 插件绘制炫酷图表

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本文作者：pxxyyz

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ECharts使用

• 安装hexo-tag-echarts插件

$ npm install hexo-tag-echarts --save

• 注意：ECharts官网教程-5 分钟上手 ECharts里的npm install echarts --save并不适合hexo博客，这种安装方式无效，请安装hexo-tag-echarts插件。

• 添加如下js文件

// 通过jsDelivr的CDN引入echarts
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@4.8.0/dist/echarts.min.js"></script>
// 使用GL里的各种组件时需要添加，否则可不需要
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts-gl@1.1.1/dist/echarts-gl.min.js"></script>

• 在markdown文件下添加echarts，格式如下

<script>
...
</script>

{% echarts 400 '85%' %}
...
{% endecharts %}

• <script>中添加定义的变量和函数，若无设定则可删掉<script></script>
• {% echarts 400 '85%' %}和{% endecharts %}之间添加echarts的option 。
  • 参数400指定图表展示的高度为400px，85%则指定图表展示的宽度为85%，如不写明这两项参数则默认值为高度400px，宽度81%。
  • title：标题组件，包含主标题和副标题。
  • legend：图例组件。
  • tooltip：提示框组件。
  • toolbox：工具栏。内置有导出图片，数据视图，动态类型切换，数据区域缩放，重置五个工具。
  • xAxis、yAxis：直角坐标系 grid 中的 x 轴、y轴。
  • series：系列列表。每个系列通过type决定自己的图表类型。
    • series-line：折线/面积图
    • series-bar：柱状/条形图
    • series-pie：饼图
    • series-scatter：散点图
    • series-radar：雷达图
    • series-tree：树图
    • series-boxplot：箱形图
    • series-candlestick：K线图
    • series-heatmap：热力图
    • series-graph：关系图
• 多个图表的数据和函数可能会冲突，请注意！
• 直接在html中直接绘制，然后用<iframe></iframe>展示效果更佳。关于hexo的html文件渲染问题，可以参考Fluid+自定义html，主要是去掉head部分的说明。
• 在html绘图ECharts的格式如下：

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@4.8.0/dist/echarts.min.js"></script>
<!-- 为 ECharts 准备一个具备大小（宽高）的 DOM -->
<div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
<script type="text/javascript">
  // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
  var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
  // 指定图表的配置项和数据
  var option = {
    ...
  };
  // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
  myChart.setOption(option);
  // 刷新调整
  window.onresize = function () {
    myChart.resize();
  }
</script>

• 部分echart需要引入其他js，如bmap、jquery等，请自行添加。
• 使用百度地图的api需要申请密钥(ak)，使用格式如下，注意替换FAKE_AK。

<script type="text/javascript" src="https://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=FAKE_AK"></script>
<script type="text/javascript" src="https://api.map.baidu.com/getscript?v=2.0&ak=FAKE_AK"></script>

实例

下面给出一些echarts官方实例，大多数都可以交互。

折线图Line

• Stacked area chart

• Area Pieces

• Rainfall

• Line Easing Visualizing

柱状图Bar

• 柱状图动画延迟

• 柱状图框选

• 极坐标系下的堆叠柱状图

饼图Pie

• Texture on Pie Chart

地理坐标/地图GEO/Map

• Air Quality - Baidu Map

可进入页面查看

K 线图Candlestick

• Candlestick Brush

可进入页面查看

雷达图Radar

• Proportion of Browsers

关系图Graph

• Graph Webkit Dep

可进入页面查看

树图Tree

• Multiple Trees

日历坐标系Calendar

• Calendar Heatmap Horizontal

3D

• Bar3D - Simplex Noise

可进入页面查看

• Surface Wave

pyecharts

\[ \text{py} + \text{echarts} = \text{pyecharts} \]

是什么

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了^[2]。

怎么用--py或jupyter

• pip 安装

$ pip install pyecharts -U

• 生成 HTML

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

# V1 版本开始支持链式调用
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
    .add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
    .add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
)
bar.render()

# 不习惯链式调用的开发者依旧可以单独调用方法
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
bar.render()

• Demo：pyecharts 画廊^[3]

参考

1. echarts 官网 ↩︎
2. pyecharts仓库 ↩︎
3. pyecharts 画廊 ↩︎