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常规的可视化图见多了?那就来看看具有创造力的非主流库

时间:2020-10-07 21:28:50      阅读:26      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:数据   ase   rom   art   html   绘图   ret   功能   安装方法   

前言

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

众所周知,JS 在交互以及视觉效果方面具有很强的优势。Python 是一种表达语言,并在数据科学领域备受喜爱。这两种技术优势的结合产生了 cutecharts。它的项目结构与 pyecharts 相同,支持 pyecharts 的所有核心功能,同时更轻巧,整体上也更简洁。

在 Python 绘图库中,Pyecharts、Matplotlib、Seaborn 早已名声在外,但在创造力方面,cutecharts 绝对不输任何一款绘图库!

安装方法

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 

 

图例展示

1、柱形图

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-调整颜色")
    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)

 

结果展示

技术图片

 

技术图片

 

2、线性图

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)

 

结果展示

技术图片

 

3、饼图

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)

 

结果展示

技术图片

 

4、雷达图

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)

 

结果展示

技术图片

 

5、散点图

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()

 

结果展示

技术图片

 

结论

通过上述 5 个图,我们可以看出这些图的风格与Pyecharts、Matplotlib、Seaborn 库的画图风格有点不一样吧,喜欢这种非主流的风格的小伙伴可以尝试一下哦

以上文章来源于Python学习与数据挖掘,作者 喜欢就关注呀

常规的可视化图见多了?那就来看看具有创造力的非主流库

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原文地址:https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/13777190.html

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