【python可视化系列】python数据可视化利器--pyecharts

　　学可视化就跟学弹吉他一样，刚开始你会觉得自己弹出来的是噪音，也就有了在使用python可视化的时候，总说，我擦，为啥别人画的图那么溜：
　　
　　【python可视化系列】python数据可视化利器--pyecharts
　　
　　echarts官网
　　
　　一、前言
　　
　　echarts是什么？下面是来自官方的介绍：
　　
　　ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，Echarts 是百度开源的一个数据可视化纯Javascript(JS) 库。主要用于数据可视化，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。
　　
　　支持折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）、雷达图（填充雷达图）、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等12类图表，同时提供标题，详情气泡、图例、值域、数据区域、时间轴、工具箱等7个可交互组件，支持多图表、组件的联动和混搭展现。
　　
　　二、用法及安装
　　
　　使用echarts还是需要一定的前端知识，这里介绍一个python包–pyecharts，利用几行代码轻松生成echarts风格的图表。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。
　　
　　1、安装：
　　
　　pip install pyecharts
　　
　　2、通用配置项
　　
　　xyAxis：直角坐标系中的 x、y 轴(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
　　
　　dataZoom：dataZoom 组件 用于区域缩放，从而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。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)
　　
　　legend：图例组件。图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
　　
　　label：图形上的文本标签，可用于说明图形的一些数据信息，比如值，名称等。
　　
　　lineStyle：带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)
　　
　　grid3D：3D笛卡尔坐标系组配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
　　
　　axis3D：3D 笛卡尔坐标系 X，Y，Z 轴配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
　　
　　visualMap：是视觉映射组件，用于进行『视觉编码』，也就是将数据映射到视觉元素（视觉通道）
　　
　　markLine&markPoint：图形标记组件，用于标记指定的特殊数据，又标记线和标记点两种。（Bar、Line、Kline）
　　
　　tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容
　　
　　3、图表详细
　　
　　Bar（柱状图/条形图）
　　
　　Bar3D（3D 柱状图）
　　
　　Boxplot（箱形图）
　　
　　EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
　　
　　Funnel（漏斗图）
　　
　　Gauge（仪表盘）
　　
　　Geo（地理坐标系）
　　
　　Graph（关系图）

file = open(sys.argv[1])

row = 1

while True:
# 读取一行内容
text = file.readline()

#searchObj www.huarenyl.cn= re.search( r'[a-zA-Z0-9]*\.log', text, re.M|re.I)
pattern =www.michenggw.com/ re.compile(r'[a-zA-Z0-9]*\.log') # 查找数字
searchObj =www.yigouyule2.cn pattern.findall(text)
#str1 = searchObj.group(www.dasheng178.com)

if searchObj:
#print (searchObj)

str = [["/home/spv/log/",sys.argv[2],sys.argv[3],sys.argv[4]]]
str[0][0] += searchObj[0]
print("str:%s" % str[0][0])
for col in range(0,4):
table.write( row, col, str[0][col] )
bookfile.save("data.xls")

　　
　　HeatMap（热力图）
　　
　　Kline（K线图）
　　
　　Line（折线/面积图）
　　
　　Line3D（3D 折线图）
　　
　　Liquid（水球图）
　　
　　Map（地图）
　　
　　Parallel（平行坐标系）
　　
　　Pie（饼图）
　　
　　Polar（极坐标系）
　　
　　Radar（雷达图）
　　
　　Sankey（桑基图）
　　
　　Scatter（散点图）
　　
　　Scatter3D（3D 散点图）
　　
　　ThemeRiver（主题河流图）
　　
　　WordCloud（词云图）
　　
　　用户自定义
　　
　　Grid 类：并行显示多张图
　　
　　Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上
　　
　　Page 类：同一网页按顺序展示多图
　　
　　Timeline 类：提供时间线轮播多张图