畫各種軟件工程圖對於程序猿來說是家常便飯。比較簡單的結構圖、流程圖、數據流圖、類圖、柱狀圖之類的用Visio、XMind、PowerPoint、Excel也就算了，再複雜一點的，如決策樹之類的圖，用"億圖"之類的軟件也可以將就。更多時候畫出既能完美表達思路又線條優美的圖卻是難上加難。
最近看了一篇ceph大神的博客，用桑基圖描述crush(一種分佈式文件系統的副本分佈策略)，既形象又優美，那麼怎麼才能畫出這種圖呢？
原文地址: http://www.zphj1987.com/2019/03/08/ceph-pg-crush-fast-check/#more
答案：用代碼畫，雖然有時候會費點勁兒，但有更大的發揮空間。
安裝配置
環境介紹
主要軟件：
- anaconda2019.03
- jupyter notebook
- pyecharts
- Linux/Mac/Windows
主要思路：用python的pyecharts畫圖
搭建python的運行環境，本文選擇使用anaconda。
anaconda官網：https://www.anaconda.com/distribution/
對於Mac和Windows一鍵安裝即可，在安裝時注意把註冊環境變量的選項勾上。打開命令終端後的使用過程各平臺都相同。
不過作爲一款服務軟件，自然首選安裝在服務器上，因此，本文以Centos7爲例，介紹安裝和使用過程。
安裝anaconda
# 安裝依賴包
yum install -y wget tar zip unzip curl bzip2
# 下載安裝包
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
# 安裝
bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
安裝過程中按"空格"跳過聲明信息，按提示輸入"yes"和"安裝目錄"後，繼續安裝步驟，安裝過程即可順利完成。安裝完成後，開啓一個新的shell終端窗口進行後續操作。
配置操作系統
注：爲了方便演示才進行如此配置，生產環境請勿執行以下命令。
# 關閉防火牆
systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service
systemctl stop iptables
setenforcing 0
安裝jupyter notebook
conda install jupyter
配置jupyter
# 生成配置文件
jupyter notebook --generate-config
# 設置登錄密碼
jupyter notebook password
設置密碼時連續輸入兩次密碼即可。
安裝圖形庫
pip install pyecharts
畫圖
啓動jupyter notebook
jupyter notebook --allow-root --ip=0.0.0.0 --port=8888
用代碼畫圖
訪問地址：“http://SERVER_IP:8888”，
密碼：上面步驟中設置的密碼
詳細步驟如下圖：
代碼：
nodes = [
{'name': 'category1'},
{'name': 'category2'},
{'name': 'category3'},
{'name': 'category4'},
{'name': 'category5'},
{'name': 'category6'},
]
#nodes需要把桑基圖中出現的名稱全部設置進去，並且要保證links中的名稱與name相同
links = [
{'source': 'category1', 'target': 'category2', 'value': 10},
{'source': 'category2', 'target': 'category3', 'value': 15},
{'source': 'category3', 'target': 'category4', 'value': 20},
{'source': 'category5', 'target': 'category6', 'value': 25}
]
#links代表節點關係，source表示起點，target表示終點，需要將節點關係全部輸入進去，value表示節點長度
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Page, Sankey
sankey = Sankey() #可以設置大小和圖標名稱
sankey.add(
'sankey', #名稱
nodes, #輸入節點，如果導入json數據，nodes=json['nodes]
links, #輸入關係,nodes=json['links']
linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity=0.2, curve=0.5, color="source", width=1600),
label_opts=opts.LabelOpts(position="right", is_show=True, color='red'),
node_gap=20
)
sankey.render()
結語
pyecharts不僅僅可以畫桑基圖，python也不止有pyecharts一種圖形庫，因此用python畫圖有很大的發揮空間。尤其是畫數學模型相關的圖，更是手到擒來。如下：
給大家留一個練習題，下面這張分型圖近些年比較火，那麼它是如何畫的？
代碼：
import numpy as np
from PIL import Image
from numba import jit
MAXITERS = 200
RADIUS = 100
@jit
def color(z, i):
v = np.log2(i+1-np.log2(np.log2(abs(z))))/5
if v < 1.0:
return v**4, v**2.5, v
else:
v = max(0, 2-v)
return v, v**1.5, v**3
@jit
def iterate(c):
z = 0j
for i in range(MAXITERS):
if z.real*z.real +z.imag*z.imag > RADIUS:
return color(z, i)
z = z*z + c
return 0, 0, 0
def main(xmin, xmax, ymin, ymax, width, height):
x = np.linspace(xmin, xmax, width)
y = np.linspace(ymax, ymin, height)
z = x[None, :] +y[:, None]*1j
red, green, blue = np.asarray(np.frompyfunc(iterate, 1, 3)(z)).astype(np.float)
img = np.dstack((red, green, blue))
Image.fromarray(np.uint8(img*255)).save('mandelbrot.png')
main(-2.1, 0.8, -1.16, 1.16, 1200, 960)
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