常規的視覺化圖見多了?那就來看看具有創造力的非主流庫
阿新 • • 發佈:2020-10-07
前言
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眾所周知,JS 在互動以及視覺效果方面具有很強的優勢。Python 是一種表達語言,並在資料科學領域備受喜愛。這兩種技術優勢的結合產生了 cutecharts。它的專案結構與 pyecharts 相同,支援 pyecharts 的所有核心功能,同時更輕巧,整體上也更簡潔。
在 Python 繪相簿中,Pyecharts、Matplotlib、Seaborn 早已名聲在外,但在創造力方面,cutecharts 絕對不輸任何一款繪相簿!
安裝方法
pip install cutecharts 或 git clone https://github.com/cutecharts/cutecharts.py.git cd cutecharts.py pip install -r requirements.txt python setup.py install
圖例展示
1、柱形圖
from cutecharts.charts import Bar from cutecharts.components import Page from cutecharts.faker import Faker def bar_base() -> Bar: chart = Bar("Bar-基本示例") chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel") chart.add_series("series-A", Faker.values()) return chart bar_base().render() def bar_tickcount_colors(): chart = Bar("Bar-調整顏色") chart.set_options(labels=Faker.choose(), y_tick_count=10, colors=Faker.colors) chart.add_series("series-A", Faker.values()) return chart page = Page() page.add(bar_base(), bar_tickcount_colors()) page.render('temp02.html')
結果展示
2、線性圖
from cutecharts.charts import Line from cutecharts.components import Page from cutecharts.faker import Faker def line_base() -> Line: chart = Line("Line-基本示例") chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel") chart.add_series("series-A", Faker.values()) chart.add_series("series-B", Faker.values()) return chart line_base().render('temp03.html')
結果展示
3、餅圖
from cutecharts.charts import Pie from cutecharts.components import Page from cutecharts.faker import Faker def pie_base() -> Pie: chart = Pie("Pie-基本示例") chart.set_options(labels=Faker.choose()) chart.add_series(Faker.values()) return chart pie_base().render('temp05.html')
結果展示
4、雷達圖
from cutecharts.charts import Radar from cutecharts.components import Page from cutecharts.faker import Faker def radar_base() -> Radar: chart = Radar("Radar-基本示例") chart.set_options(labels=Faker.choose()) chart.add_series("series-A", Faker.values()) chart.add_series("series-B", Faker.values()) return chart radar_base().render('temp06.html')
結果展示
5、散點圖
from cutecharts.charts import Scatter from cutecharts.components import Page from cutecharts.faker import Faker def scatter_base() -> Scatter: chart = Scatter("Scatter-基本示例") chart.set_options(x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel") chart.add_series( "series-A", [(z[0], z[1]) for z in zip(Faker.values(), Faker.values())] ) chart.add_series( "series-B", [(z[0], z[1]) for z in zip(Faker.values(), Faker.values())] ) return chart scatter_base().render()
結果展示
結論
通過上述 5 個圖,我們可以看出這些圖的風格與Pyecharts、Matplotlib、Seaborn 庫的畫圖風格有點不一樣吧,喜歡這種非主流的風格的小夥伴可以嘗試一下哦
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