蚂蚁开源,又一超棒的 Python 开源可视化库(一)

上一篇 / 下一篇  2022-06-20 11:06:29

  PyG2Plot 可视化
  这个Python可视化新秀,在GitHub上是这样介绍的:
  PyG2Plot 是@AntV/G2Plot 在 Python3 上的封装。G2Plot 是一套简单、易用、并具备一定扩展能力和组合能力的统计图表库,基于图形语法理论搭建而成。
  不过研究PyG2Plot还得先从G2开始讲,它是蚂蚁金服开源一个基于图形语法,面向数据分析的统计图表引擎。后来又在其基础上,封装出业务上常用的统计图表库——G2Plot 。
  不过现在Python这么热,几乎每一个nb的前端可视化库,最终都会被用python开发一套生成相应html的库!它也不例外,封装出了Python可视化库——PyG2Plot。
  在GitHub上,也提供了一张示例图,我对右下角的散点图比较感兴趣。
  结果兴致勃勃地去看示例,这简直买家秀与卖家秀啊!
  我不管,我就要右边那个!
  自己动手,丰衣足食
  看来还是需要自己动手,那就先安装PyG2Plot库吧。
  pip install pyg2plot
  
  目前目前 pyg2plot 只提供简单的一个 API,只列出需要的参数
  · Plot
  Plot(plot_type: str): 获取 Plot 对应的类实例。
  plot.set_options(options: object): 给图表实例设置一个 G2Plot 图形的配置。
  plot.render(path, env, **kwargs): 渲染出一个 HTML 文件,同时可以传入文件的路径,以及 jinja2 env 和 kwargs 参数。
  plot.render_notebook(env, **kwargs): 将图形渲染到 jupyter 的预览。
  于是我们可以先导入Plot方法:
  from pyg2plot import Plot
  
  我们要画散点图:
  scatter = Plot("Scatter")

  下一步就是要获取数据和设置参数plot.set_options(),这里获取数据直接利用requset解析案例json,而参数让我在后面一一道来:
  import requests
  #请求地址
  url = "https://gw.alipayobjects.com/os/bmw-prod/0b37279d-1674-42b4-b285-29683747ad9a.json"
  #发送get请求
  a = requests.get(url)
  #获取返回的json数据,并赋值给data
  data = a.json()

  成功获取解析好的对象集合数据。
  下面是对着参数,一顿操作猛如虎:
  scatter.set_options(
  {
     'appendPadding': 30,
     'data': data,
     'xField': 'change in female rate',
     'yField': 'change in male rate',
     'sizeField': 'pop',
     'colorField': 'continent',
     'color': ['#ffd500', '#82cab2', '#193442', '#d18768','#7e827a'],
     'size': [4, 30],
     'shape': 'circle',
     'pointStyle':{'fillOpacity': 0.8,'stroke': '#bbb'},
     'xAxis':{'line':{'style':{'stroke': '#aaa'}},},
     'yAxis':{'line':{'style':{'stroke': '#aaa'}},},
     'quadrant':{
         'xBaseline': 0,
         'yBaseline': 0,
         'labels': [
         {'content': 'Male decrease,\nfemale increase'},
         {'content': 'Female decrease,\nmale increase'},
         {'content': 'Female & male decrease'},
         {'content': 'Female &\n male increase'}, ],},
  })

  如果在Jupyter notebook中预览的话,则执行下方语句:
  scatter.render_notebook()

  如果想渲染出完整的html的话,则执行下方语句:
  scatter.render("散点图.html")

  看一下成果吧。

TAG: 软件开发 Python

 

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