用pyecharts绘制如下的并行多图

以下是使用pyecharts绘制并行多图的示例代码：

from pyecharts.charts import Parallel
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.faker import Faker

data = [
    [1, 91, 45, 125, 0.82, 34],
    [2, 65, 27, 78, 0.86, 45],
    [3, 83, 60, 84, 1.09, 73],
    [4, 109, 81, 121, 1.28, 68],
    [5, 106, 77, 114, 1.07, 55],
    [6, 109, 81, 121, 1.28, 68],
    [7, 106, 77, 114, 1.07, 55],
    [8, 91, 48, 83, 1.05, 40],
    [9, 92, 45, 83, 0.98, 41],
    [10, 111, 56, 88, 1.09, 57],
    [11, 109, 68, 100, 1.14, 51],
    [12, 106, 52, 83, 1.01, 41],
    [13, 109, 79, 120, 1.07, 60],
    [14, 106, 77, 114, 1.07, 55],
    [15, 89, 60, 80, 0.87, 38],
]

schema = ["data", "AQI", "PM2.5", "PM10", "CO", "NO2"]

parallel = (
    Parallel()
    .add_schema(schema)
    .add("parallel", data)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Parallel-多维度数据"))
)
parallel.render_notebook()

其中，`data`是一个二维列表，每一行代表一个数据记录，每列分别为维度数据，例如第一行代表的是data=1，AQI=91，PM2.5=45，PM10=125，CO=0.82，NO2=34。`schema`是一个维度列表，每个元素表示一个维度的名称。在绘制的时候，我们使用`Parallel()`创建一个并行坐标系，然后使用`add_schema()`添加维度数据，使用`add()`添加数据，最后使用`set_global_opts()`设置全局参数，包括标题等。最后可以使用`.render_notebook()`进行绘制并展示在Jupyter Notebook中。