这期内容当中小编将会给大家带来有关Python中PyG2Plot可视化库如何使用,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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$ pip install pyg2plot
主要有 2 种使用方式(能力扩充中,欢迎提 issue)
from pyg2plot import Plot line = Plot("Line") line.set_options({ "data": [ { "year": "1991", "value": 3 }, { "year": "1992", "value": 4 }, { "year": "1993", "value": 3.5 }, { "year": "1994", "value": 5 }, { "year": "1995", "value": 4.9 }, { "year": "1996", "value": 6 }, { "year": "1997", "value": 7 }, { "year": "1998", "value": 9 }, { "year": "1999", "value": 13 }, ], "xField": "year", "yField": "value", }) # 1. render html file named plot.html line.render("plot.html") # 2. render html string line.render_html()
这种情况可以用于:
服务端 html 直出的场景
生成可交互可视化分享
Excel 等工具嵌入的场景
from pyg2plot import Plot line = Plot("Line") line.set_options({ "height": 400, # set a default height in jupyter preview "data": [ { "year": "1991", "value": 3 }, { "year": "1992", "value": 4 }, { "year": "1993", "value": 3.5 }, { "year": "1994", "value": 5 }, { "year": "1995", "value": 4.9 }, { "year": "1996", "value": 6 }, { "year": "1997", "value": 7 }, { "year": "1998", "value": 9 }, { "year": "1999", "value": 13 }, ], "xField": "year", "yField": "value", }) line.render_notebook()
在我们做数据分析教程的过程中,可以将我们的数据使用 PyG2Plot 进行可视化并预览出来,十分方便!
> PyG2Plot 原理其实非常简单,其中借鉴了 pyecharts 的实现,但是因为蚂蚁金服的 G2Plot 完全基于可视分析理论的配置式结构,所以封装上比 pyecharts 简洁非常非常多。
基本的原理,就是通过 Python 语法提供 API,然后再调用 render 的时候,生成最终的 G2Plot HTML 文本,而针对不同的环境,生成的 HTML 稍有区别。
所以核心文件是:
plot.py: 提供了 PyG2Plot 的几乎全部 API
engine.py:提供了渲染 HTML 的能力,其实是基于 jinjia2 这个模板引擎实现的,基本内容很少
templates:提供了所有的 jinjia2 模板文件,对于模板怎么用,jinjia2 的文档是非常非常详细的
PyG2Plot 提供的 API 非常简单,使用上:
# 1. import from pyg2plot import Plot # 2. use a plot line = Plot("Line") # 3. set_options use G2Plot line.set_options({ data, ... }) # 4. render line.render_notebook()
而这其中 set_options API 的参数,是完全沿用 G2Plot 的配置文档,支持所有的图表、功能、特性,概念和结构上不作任何修改。
上述就是小编为大家分享的Python中PyG2Plot可视化库如何使用了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。