【Python】吊打pyecharts,又一超级棒的开源可视化库

【Python】吊打pyecharts,又一超级棒的开源可视化库_第1张图片

今天给大家推荐的这个开源项目是一个非常棒的可视化库。

这个开源项目就是:PyG2Plot

首先介绍下 G2Plot,G2Plot是蚂蚁集团开源的一个基于图表分类学的可视分析图表库,内置 25+ 常见图表类型,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。

再说 PyG2Plot,它是 @AntV/G2Plot 在 Python3 上的封装,并且在数据结构上,完全不做任何二次封装,所以配置文档上完全可以参考 G2Plot 官方文档,从而降低自己维护成本,以及开发者的学习上手成本。

安装和使用都非常简单,如下:

1、安装

pip install pyg2plot

2、使用方法

渲染成 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. 渲染成 html 文件
line.render("plot.html")
# 2. 渲染成 html 字符串
line.render_html()

【Python】吊打pyecharts,又一超级棒的开源可视化库_第2张图片

在 Jupyter 中使用

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",
})

# 1. 渲染到 notebook
line.render_notebook()

# 2. 渲染到 jupyter lab
line.render_jupyter_lab()

目前 pyg2plot 只提供简单的一个 API:Plot,使用方法如下:

  1. Plot(plot_type: str): 获取 Plot 对应的类实例。

  2. plot.set_options(options: object): 给图表实例设置一个 G2Plot 图形的配置,文档可以直接参考 G2Plot 官网,未进行任何二次数据结构包装。

  3. 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。

  4. plot.render_notebook(env, **kwargs): 将图形渲染到 jupyter 的预览。

  5. plot.render_jupyter_lab(env, **kwargs): 将图形渲染到 jupyter lab 的预览。

  6. plot.render_html(env, **kwargs): 渲染出 HTML 字符串,同时可以传入 jinja2 env 和 kwargs 参数。

  7. plot.dump_js_options(env, **kwargs): 输出 Javascript 的 option 配置结构,同时可以传入 jinja2 env 和 kwargs 参数,可以用于 Server 中的 HTTP 结构返回数据结构。

3、支持图表

pyg2plot 支持很多类型的图表,非常好用,效果图如下:

【Python】吊打pyecharts,又一超级棒的开源可视化库_第3张图片

举几个例子,下面是分别是面积图、柱形图、双轴图,可以看到可视化效果是非常棒的。

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【Python】吊打pyecharts,又一超级棒的开源可视化库_第6张图片

更多图表样式的绘制可参考:https://github.com/hustcc/PyG2Plot/blob/main/docs/plot.md

4、技术原理

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,然后在调用 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。

  • 针对 HTML 生成,则直接使用正常的 html 模板,然后 script 引入 G2Plot 资源,生成 G2Plot 的 JavaScript 代码,渲染即可

  • 针对 Jupyter 环境,生成的的内容中比较特殊的时候,使用 requireJS 去加载 G2Plot 资源,后续的逻辑一致

这个原理可以理解是所有的语种封装 JavaScript 模块的统一做法。

所以对于 PyG2Plot,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 jinja2 这个模板引擎实现的

  • templates:提供了所有的 jinja2 模板文件,对于模板怎么用,jinja2 的文档是非常非常详细的

开源项目地址:https://github.com/hustcc/PyG2Plot

开源项目作者:hustcc


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