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用图形和图表将数据可视化使其更容易被理解，在不同编程语言中，我们可以使用数据可视化库来轻松生成干净漂亮的图表。
在本教程中，我们将学习如何使用go-echarts库在 Golang 中绘制数据。
在 GitHub 上，它有超过 4k 颗星，使其成为 Go 中生成图表的最受欢迎的库之一。
我们将学习如何设置和安装这个包，然后逐步介绍如何创建不同的图表，包括条形图、折线图、饼图和文字云。
go-echarts包括多种自定义选项，比如多个 UI 主题，你可以用它来进一步改善你的数据可视化的外观和感觉。go-echarts有优秀的文档，并提供了一个干净和全面的 API。
本机上，Go 并不提供创建可定制的可视化的能力，但go-echarts提供了对多种数据输入格式和移动优化的支持。
要设置我们的项目并安装 go-echarts，请运行下面的代码。
mkdir learn_chartscd learn_charts
go mod init learn_chartsgo get -u github.com/go-echarts/go-echarts/...
touch main.go
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现在，在你喜欢的编辑器中打开main.go文件，让我们开始吧!
柱状图
首先，让我们介绍一下如何创建柱状图，这是最常见和最广泛使用的图表类型之一。
当你想显示各组之间的分布或比较时，条形图是理想的选择。
我将使用随机数据制作柱状图，并探索不同的选项来定制它。
首先，写一个函数来为我们的条形图创建随机样本数据：
package mainimport ( "math/rand" "os"
"github.com/go-echarts/go-echarts/v2/opts")// generate random data for bar chartfunc generateBarItems() []opts.BarData { items := make([]opts.BarData, 0) for i := 0; i < 6; i++ { items = append(items, opts.BarData{Value: rand.Intn(500)}) } return items}
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现在，开始创建我们的柱状图。
为此，将初始化一个新的柱状图并设置全局选项，如标题和图例。
然后，使用AddSeries()方法和generateBarItems()函数向我们的实例中填充数据。
最后，将把图表渲染成一个 HTML 文件。
另外，你也可以使用 HTTP 服务器渲染你的图表：
func createBarChart() { // create a new bar instance bar := charts.NewBar()
// Set global options bar.SetGlobalOptions(charts.WithTitleOpts(opts.Title{ Title: "Bar chart in Go", Subtitle: "This is fun to use!", }))
// Put data into instance bar.SetXAxis([]string{"Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun"}). AddSeries("Category A", generateBarItems()). AddSeries("Category B", generateBarItems()) f, _ := os.Create("bar.html") _ = bar.Render(f)}
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通过上面的命令，应该创建一个名为bar.html的文件。
在浏览器中打开它，你应该看到你的第一个柱状图，你可以随意添加你喜欢的自定义样式。
折线图
数据科学家经常使用折线图来跟踪一段时间内的变化。
在我们的例子中，我们将用随机数据创建一个折线图，比较两个随机类别。
首先，让我们为图表生成我们的随机数据：
package main
import ( "math/rand" "os"
"github.com/go-echarts/go-echarts/v2/opts")
// generate random data for line chartfunc generateLineItems() []opts.LineData { items := make([]opts.LineData, 0) for i := 0; i < 7; i++ { items = append(items, opts.LineData{Value: rand.Intn(500)}) } return items}
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现在，准备创建一个折线图。
为此，将为我们的折线图初始化一个新的实例，就像我们为柱状图所做的那样。
然后，需要将把数据填充到我们的实例中，并将我们的图表渲染成一个 HTML 文件：
func createLineChart() { // create a new line instance line := charts.NewLine()
// set some global options like Title/Legend/ToolTip or anything else line.SetGlobalOptions( charts.WithInitializationOpts(opts.Initialization{ Theme: types.ThemeInfographic }), charts.WithTitleOpts(opts.Title{ Title: "Line chart in Go", Subtitle: "This is fun to use!", }) )
// Put data into instance line.SetXAxis([]string{"Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"}). AddSeries("Category A", generateLineItems()). AddSeries("Category B", generateLineItems()). SetSeriesOptions(charts.WithLineChartOpts(opts.LineChart{Smooth: true})) f, _ := os.Create("line.html") _ = line.Render(f)}
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在浏览器中打开line.html，你会看到一个类似下面的图表：
饼图
饼图可以说是在你比较一个整体的一部分时的最佳选择。
在我们的例子中，我们将用随机数据创建一个饼图来显示一个学生的销售分数分布。
让我们写一个小函数来为饼图创建随机数据样本：
package main
import ( "math/rand" "os"
"github.com/go-echarts/go-echarts/v2/opts")
// generate random data for pie chartfunc generatePieItems() []opts.PieData { subjects := []string{"Maths", "English", "Science", "Computers", "History", "Geography"} items := make([]opts.PieData, 0) for i := 0; i < 6; i++ { items = append(items, opts.PieData{ Name: subjects[i], Value: rand.Intn(500)}) } return items}
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现在，需要创建一个实例并添加自定义。
我们将添加额外的标签选项，并为我们的饼图设置一个半径，可以随意改变这些选项：
func createPieChart() { // create a new pie instance pie := charts.NewPie() pie.SetGlobalOptions( charts.WithTitleOpts( opts.Title{ Title: "Pie chart in Go", Subtitle: "This is fun to use!", }, ), ) pie.SetSeriesOptions() pie.AddSeries("Monthly revenue", generatePieItems()). SetSeriesOptions( charts.WithPieChartOpts( opts.PieChart{ Radius: 200, }, ), charts.WithLabelOpts( opts.Label{ Show: true, Formatter: "{b}: {c}", }, ), ) f, _ := os.Create("pie.html") _ = pie.Render(f)}
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在浏览器中打开pie.html，可以看到下面这样的饼状图：
词云
词语云通过用较大的字体突出显示数据集中最常使用的词语。
在我们的例子中，我们将用关于加密货币流行度的随机数据创建一个词云。
让我们写一个函数来为我们的词云创建随机数据样本：
package main
import ( "math/rand" "os"
"github.com/go-echarts/go-echarts/v2/opts")
var wordCloudData = map[string]interface{}{ "Bitcoin": 10000, "Ethereum": 8000, "Cardano": 5000, "Polygon": 4000, "Polkadot": 3000, "Chainlink": 2500, "Solana": 2000, "Ripple": 1500, "Decentraland": 1000, "Tron": 800, "Sandbox": 500, "Litecoin": 200,}
// generate random data for word cloudfunc generateWordCloudData(data map[string]interface{}) (items []opts.WordCloudData) { items = make([]opts.WordCloudData, 0) for k, v := range data { items = append(items, opts.WordCloudData{Name: k, Value: v}) } return}
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现在，我们需要创建一个实例并添加自定义选项。
首先，我们使用charts.WithTitleOpts()定义标题和副标题，然后我们向我们的词云图表实例添加数据：
func createWordCloud() { wc := charts.NewWordCloud() wc.SetGlobalOptions( charts.WithTitleOpts(opts.Title{ Title: "Popular Cryptocurrencies", Subtitle: "Spot your favourite coins", })) wc.AddSeries("wordcloud", generateWordCloudData(wordCloudData)). SetSeriesOptions( charts.WithWorldCloudChartOpts( opts.WordCloudChart{ SizeRange: []float32{40, 80}, Shape: "cardioid", }), ) f, _ := os.Create("word_cloud.html") _ = wc.Render(f)}
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在你的浏览器中打开word_cloud.html，可以看到像下面这样的单词云：
在上面的词云中，最经常命名的加密货币以最大的字体出现。
结语
在这篇文章中，我们使用go-echarts库练习了一种更好的在 Go 可视化数据的方法。
go-echarts提供了更多类型的图表，如热图、散点图和箱形图，按照我们上面的方法，这些图表很容易建立和填充。
除此之外，你也可以考虑使用以下库来构建 Go 中的图表：
go chart: Go 的基本图表库 (3k stars)
Glot：建立在gnuplot之上的绘图库（350 starts）
PTerm:用于在控制台中绘制图表的 Go 模块（2k stars）
希望你在本教程中能学到一些新东西。
大家好，我是 Jackpop！我花费了半个月的时间把这几年来收集的各种技术干货整理到一起，其中内容包括但不限于 Python、机器学习、深度学习、计算机视觉、推荐系统、Linux、工程化、Java，内容多达 5T+，获取方式：https://pan.baidu.com/s/1eks7CUyjbWQ3A7O9cmYljA（提取码：0000）
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