python 可视化库PyG2Plot的使用

G2 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。G2Plot 是在 G2 基础上,屏蔽复杂概念的前提下,保留 G2 强大图形能力,封装出业务上常用的统计图表库。

G2Plot 是一个基于配置、体验优雅、面向数据分析的统计图表库,帮助开发者以最小成本绘制高质量统计图表。

那么对于很多 Python 语言环境的同学,如何使用 G2Plot 在进行数据分析之后的可视化呢?也就是
如何将 G2Plot 和 Python 结合起来?这里给出的就是基于 G2Plot 封装出 PyG2Plot,欢迎帮我充一下 Star。
**

如何使用

$ pip install pyg2plot

主要有 2 种使用方式(能力扩充中,欢迎提 issue)

1. 渲染出完整的 HTML

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

2. 在 Jupyter notebook 中预览

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!

开发原理

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

使用文档

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。

最后

欢迎给个 Star 🙇‍♂️

最后有任何的特性支持和 bug 反馈,欢迎 issue 或者 PR。

以上就是python 可视化库PyG2Plot的使用的详细内容,更多关于python 可视化库PyG2Plot的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Python 可视化神器Plotly详解

    文 | 潮汐 来源:Python 技术「ID: pythonall」 学习Python是做数分析的最基础的一步,数据分析离不开数据可视化.Python第三方库中我们最常用的可视化库是 pandas,matplotlib,pyecharts, 当然还有 Tableau,另外最近在学习过程中发现另一款可视化神器-Plotly,它是一款用来做数据分析和可视化的在线平台,功能非常强大, 可以在线绘制很多图形比如条形图.散点图.饼图.直方图等等.除此之外,它还支持在线编辑,以及多种语言 python.ja

  • 关于python tushare Tkinter构建的简单股票可视化查询系统(Beta v0.13)

    前言: 这次比上次新添了公司信息内容跟一个股票基本面指标选项卡,股票基本面指标选项卡用的是matplotlib写的,采用plt.subplot2grid()子图写的,没写主图,在此期间遇到了无法标题中文话,一写就乱码,用过网上很多解决方法,目前也是无解,先记录,后面有时间再解决,如果你有解决方法请务必赐教,实在这个问题卡了我一天多了,如果单单是只用matplotlib输出图形,乱码问题网上的很多方法也是能够解决,我也不清楚究竟是我写的代码哪里跟中文显示冲突了,一时间代码也开始有点乱了,后面估计会

  • 地图可视化神器kepler.gl python接口的使用方法

    1 简介 kepler.gl作为开源地理空间数据可视化神器,也一直处于活跃的迭代开发状态下.而在前不久,kepler.gl正式发布了其2.4.0版本,下面我们就来对其重要的新特性进行介绍: 2 kepler.gl 2.4.0重要新特性 2.1 增量时间窗口 在这次更新中,为时间序列数据的可视化新增了增量时间窗口功能,在上一个版本2.3.2中,当我们的数据集带有时间类型字段时,在添加对应的Filters之后,显示出的时间窗口是这个样子的: 而在2.4.0版本中,时间窗口如图所示: 在如下图一样从默

  • Python数据可视化常用4大绘图库原理详解

    今天我们就用一篇文章,带大家梳理matplotlib.seaborn.plotly.pyecharts的绘图原理,让大家学起来不再那么费劲! 1. matplotlib绘图原理 关于matplotlib更详细的绘图说明,大家可以参考下面这篇文章,相信你看了以后一定学得会. matplotlib绘图原理:http://suo.im/678FCo 1)绘图原理说明 通过我自己的学习和理解,我将matplotlib绘图原理高度总结为如下几步: 导库;创建figure画布对象;获取对应位置的axes坐标

  • Python绘图实现台风路径可视化代码实例

    台风是重大灾害性天气,台风引起的直接灾害通常由三方面造成,狂风.暴雨.风暴潮,除此以外台风的这些灾害极易诱发城市内涝.房屋倒塌.山洪.泥石流等次生灾害.正因如此,台风在科研和业务工作中是研究的重点.希望这次台风路径可视化可以给予大家一点点帮助. 台风路径的获取 中国气象局(CMA) 中国气象局(CMA)的台风最佳路径数据集(BST),BST是之后对历史台风路径进行校正后发布的,其经纬度.强度.气压具有更高的可靠性,但是时间分辨率为6小时,部分3小时,这一点不如观测数据.下载地址: http://

  • 详解python实现可视化的MD5、sha256哈希加密小工具

    本文主要介绍了详解python实现可视化的MD5.sha256哈希加密小工具,分享给大家,具体如下: 效果图: 刚启动的状态 输入文本.触发加密按钮后支持复制 超过十条不全量显示 代码 import hashlib import tkinter as tk #窗口控制 windowss=tk.Tk() windowss.title('Python_md5')#窗口title,并非第一行 windowss.geometry('820x550') windowss.resizable(width=T

  • python-地图可视化组件folium的操作

    folium是python的一个用来绘制地图,并在地图上打点,画圈,做颜色标记的工具类.简单易学,和pandas可以很好的融合,是居家必备良品. 一 基本功能演示 import folium import webbrowser m=folium.Map(location=[40.009867,116.485994],zoom_start=10) # 绘制地图,确定聚焦点 folium.Marker([40.2,116.7],popup='<b>浮标上面的那个文字</b>').add

  • Python爬取股票信息,并可视化数据的示例

    前言 截止2019年年底我国股票投资者数量为15975.24万户, 如此多的股民热衷于炒股,首先抛开炒股技术不说, 那么多股票数据是不是非常难找, 找到之后是不是看着密密麻麻的数据是不是头都大了? 今天带大家爬取雪球平台的股票数据, 并且实现数据可视化 先看下效果图 基本环境配置 python 3.6 pycharm requests csv time 目标地址 https://xueqiu.com/hq 爬虫代码 请求网页 import requests url = 'https://xueq

  • Python爬取数据并实现可视化代码解析

    这次主要是爬了京东上一双鞋的相关评论:将数据保存到excel中并可视化展示相应的信息 主要的python代码如下: 文件1 #将excel中的数据进行读取分析 import openpyxl import matplotlib.pyplot as pit #数据统计用的 wk=openpyxl.load_workbook('销售数据.xlsx') sheet=wk.active #获取活动表 #获取最大行数和最大列数 rows=sheet.max_row cols=sheet.max_colum

  • Python可视化工具如何实现动态图表

    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 以下文章来源于菜J学Python ,作者J哥 前言 这次呢,我想讲讲地图可视化的内容,以前我也写过用Python的内置库绘制地图,但总感觉不够美观.如何才能在短时间内制作漂亮的可视化地图呢,我觉得Python+可视化工具是不错的选择. 以下动态可视化地图就是J哥亲手绘制,展现了一段时间内广州市企事业单位在网上商城采购商品的分布及随时间的变化. 接下来,将手把手教你如何绘制这个动态

  • python可视化 matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色

    python matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色 colorbar(draw colorbar without any mapple/plot) 自定义colorbar可以画出任何自己想要的colorbar,自由自在.不受约束,不依赖于任何已有的图(plot/mappable).这里使用的是mpl.colorbar.ColorbarBase类,而colorbar类必须依赖于已有的图. 参数可以参考下面的描述->matplotlib: class matplotlib.co

随机推荐