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导读：折线图是一种基础图表，适合表示数据的变化趋势，常用于时间序列数据的表示。

作者：王大伟

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

在正式学习之前，先来了解一个ECharts官网提供的很好用的功能。该功能可以实时显示代码的效果，使用方法说明如下。

首先，打开ECharts官网，在“实例”菜单中选择任意一个图，如图4-1所示。

https://echarts.apache.org/exampl-es/zh/editor.html?c=area-stack

▲图4-1 ECharts实例

可以看到，左边显示的是option，也就是ECharts的具体配置，右边是对应的可视化图。当我们改变左边的代码时，右边的可视化也会实时改变。当左边的代码有误时，右边则不会显示可视化，如图4-2所示。

▲图4-2 ECharts代码有误时的界面

大家应该已经发现了，可视化设置的大部分参数都在option中，这样可以帮我们省去很多额外的工作，方便快速调试。当我们调试出满意的可视化时，将option加入框架中即可。本文演示的代码和可视化结果图都是基于这个在线工具实现的。

01 基础折线图

在ECharts中，绘制折线图需要将series中的type设置为line，代码如下所示：

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值序列长度需要和xAxis中的data值序列长度一致，x轴和y轴分别为类别（星期）和数值，可视化效果如图4-3所示。

▲图4-3 基础折线图

当我们在series中加入参数smooth: true后，可以得到较为光滑的折线（曲线）。代码如下所示：

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
    }]
};

可视化结果如图4-4所示。

▲图4-4 基础折线图（曲线）

02 多条折线图

至此我们就学会了如何绘制单条折线图，当然我们还会遇到绘制多条折线图的情况，如图4-5所示。

▲图4-5 多条折线图

此时我们在上面单条折线图的代码中做少量修改即可，具体代码如下：

option = {
    xAxis: {
        type: 'category',
        data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
    },
    yAxis: {
        type: 'value'
    },
    legend: {
        data: ['A产品销量', 'B产品销量','C产品销量'],
        left: 'right'
},
    series: [{
        name:'A产品销量',
        data: [550, 232, 311, 764, 1090, 830, 500],
        type: 'line',
        smooth: true
    },
    {
        name:'B产品销量',
        data: [420, 162, 121, 474, 720, 640, 230],
        type: 'line',
        smooth: true
    },
    {
        name:'C产品销量',
        data: [850, 432, 501, 934, 1190, 930, 600],
        type: 'line',
        smooth: true
    }]
};

通过观察可以发现，series中并列了三个字典结构，分别存放A~C产品的数据，我们加入了legend图例，目的是为了区分A～C产品的数据。需要注意的是，A～C产品数据的name字段内容需要和legend中的内容一一对应。

03 堆叠折线图

有时候，我们需要使用堆叠折线图来反映不同项的累加情况，此时可以通过在ECharts的series的每项数据中加入stack和areaStyle参数实现，可视化结果如图4-6所示。

▲图4-6 堆叠折线图

具体实现代码如下：

option = {
    xAxis: {
        type: 'category',
        data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
    },
    yAxis: {
        type: 'value'
    },
    legend: {
        data: ['A产品销量', 'B产品销量','C产品销量'],
        left: 'right'
    },
    series: [{
        name:'A产品销量',
        data: [550, 232, 311, 764, 1090, 830, 500],
        type: 'line',
        smooth: true,
        stack: '总量',
        areaStyle: {}
    },
    {
        name:'B产品销量',
        data: [420, 162, 121, 474, 720, 640, 230],
        type: 'line',
        smooth: true,
        stack: '总量',
        areaStyle: {}
    },
    {
        name:'C产品销量',
        data: [850, 432, 501, 934, 1190, 930, 600],
        type: 'line',
        smooth: true,
        stack: '总量',
        areaStyle: {}
    }]
};

其中，areaStyle用于对区域填充色彩，如果没有该参数，区域将不会有填充色，感兴趣的读者可以删除该参数看看效果。堆叠的顺序自上到下和数据的顺序相反，例如代码数据中的顺序是ABC，可视化图中自上到下的顺序是CBA。

为了方便辨识堆叠总量数据信息，可以在最上层的数据中加入label参数，同时加入tooltip方便查阅数据，修改后的代码如下：

option = {
    xAxis: {
        type: 'category',
        data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
    },
    yAxis: {
        type: 'value'
    },
    legend: {
        data: ['A产品销量', 'B产品销量','C产品销量'],
        left: 'right'
},
    tooltip: {
        trigger: 'axis',
        axisPointer: {
            type: 'cross',
            label: {
                backgroundColor: '#6a7985'
            }
        }
    },
    series: [{
        name:'A产品销量',
        data: [550, 232, 311, 764, 1090, 830, 500],
        type: 'line',
        smooth: true,
        stack: '总量',
        areaStyle: {}
    },
    {
        name:'B产品销量',
        data: [420, 162, 121, 474, 720, 640, 230],
        type: 'line',
        smooth: true,
        stack: '总量',
        areaStyle: {}
    },
    {
        name:'C产品销量',
        data: [850, 432, 501, 934, 1190, 930, 600],
        type: 'line',
        smooth: true,
        stack: '总量',
        label: {
                normal: {
                    show: true,
                    position: 'top'
                }
            },
        areaStyle: {}
    }]
};

可视化结果如图4-7所示。

▲图4-7 堆叠柱状图优化版

关于作者：王大伟，毕业于华东理工大学，硕士学历，目前就职于平安金融壹账通，从事数据挖掘算法工作，擅长ECharts、Python、自然语言处理、数据分析挖掘、机器学习。曾获微软最有价值专家（MVP）荣誉称号。

本文摘编自《ECharts数据可视化：入门、实战与进阶》，经出版方授权发布。

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