Python绘图还在用Matplotlib？out了！发现一款手绘可视化神器！

今天，给大家介绍一个很酷的 Python 手绘风格可视化神包：cutecharts。

和 Matplotlib 、pyecharts 等常见的图表不同，使用这个包可以生成下面这种看起来像手绘的各种图表，在一些场景下使用效果可能会更好。

Python绘图还在用Matplotlib？out了！发现一款手绘可视化神器！_第1张图片

GitHub 地址：

https://github.com/chenjiandongx/cutecharts

怎么画出这些图表呢，很简单，一行命令先安装好该库：

pip install cutecharts

也可以使用源码安装的方式：

$ git clone https://github.com/chenjiandongx/cutecharts.git
$ cd cutecharts
$ pip install -r requirements.txt
$ python setup.py install

下面就介绍下每个图表如何绘制。

首先是一些图表共通的参数：

Commons

不同图表有着部分相同的方法。

__init__

Params                                          Desc
------                                          ----
title: Optional[str] = None                     图表标题
width: str = "800px"                            图表宽度
height: str = "600px"                           图表高度
assets_host: Optional[str] = None               引用资源 Host

render

Params                                          Desc
------                                          ----
dest: str = "render.html"                       渲染的文件路径
template_name: str = "basic_local.html"         渲染使用的模板，一般不需要修改

render_notebook

Params                                          Desc
------                                          ----
template_type: str = "basic"                    渲染使用的模板类型，一般不需要修改

load_javascript

加载 JS 依赖，在 JupyterLab 渲染时使用。

Bar（柱状图）

cutecharts.charts.Bar

API

cutecharts.charts.Bar.set_options

Params                                          Desc
------                                          ----
labels: Iterable                                X 坐标轴标签数据
x_label: str = ""                               X 坐标轴名称
y_label: str = ""                               Y 坐标轴名称
y_tick_count: int = 3                           Y 轴刻度分割段数
colors: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
font_family: Optional[str] = None               CSS font-family

cutecharts.charts.Bar.add_series

Params                                          Desc
------                                          ----
name: str                                       series 名称
data: Iterable                                  series 数据列表

Demo

Bar-基本示例

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()

Python绘图还在用Matplotlib？out了！发现一款手绘可视化神器！_第2张图片

img

Bar-调整颜色

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

Python绘图还在用Matplotlib？out了！发现一款手绘可视化神器！_第3张图片

img

Line（折线图）

cutecharts.charts.Line

API

cutecharts.charts.Line.set_options

Params                                          Desc
------                                          ----
labels: Iterable                                X 坐标轴标签数据
x_label: str = ""                               X 坐标轴名称
y_label: str = ""                               Y 坐标轴名称
y_tick_count: int = 3                           Y 轴刻度分割段数
legend_pos: str = "upLeft"                      图例位置，有 "upLeft", "upRight", "downLeft", "downRight" 可选
colors: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
font_family: Optional[str] = None               CSS font-family

cutecharts.charts.Line.add_series

Params                                          Desc
------                                          ----
name: str                                       series 名称
data: Iterable                                  series 数据列表

Demo

Line-基本示例

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()

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img

Line-Legend 位置

def line_legend():
    chart = Line("Line-Legend 位置")
    chart.set_options(labels=Faker.choose(), legend_pos="upRight")
    chart.add_series("series-A", Faker.values())
    chart.add_series("series-B", Faker.values())
    return chart

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Line-调整颜色

def line_tickcount_colors():
    chart = Line("Line-调整颜色")
    chart.set_options(labels=Faker.choose(), colors=Faker.colors, y_tick_count=8)
    chart.add_series("series-A", Faker.values())
    chart.add_series("series-B", Faker.values())
    return chart

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Pie（饼图）

cutecharts.charts.Pie

API

cutecharts.charts.Pie.set_options

Params                                          Desc
------                                          ----
labels: Iterable                                数据标签列表
inner_radius: float = 0.5                       Pie 图半径
legend_pos: str = "upLeft"                      图例位置，有 "upLeft", "upRight", "downLeft", "downRight" 可选
colors: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
font_family: Optional[str] = None               CSS font-family

cutecharts.charts.Pie.add_series

Params                                          Desc
------                                       ----
data: Iterable                                  series 数据列表

Demo

Pie-基本示例

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()

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img

Pie-Legend

def pie_legend_font():
    chart = Pie("Pie-Legend")
    chart.set_options(
        labels=Faker.choose(),
        legend_pos="downLeft",
        font_family='"Times New Roman",Georgia,Serif;',
    )
    chart.add_series(Faker.values())
    return chart

Python绘图还在用Matplotlib？out了！发现一款手绘可视化神器！_第8张图片

img

Pie-Radius

def pie_radius():
    chart = Pie("Pie-Radius")
    chart.set_options(
        labels=Faker.choose(),
        inner_radius=0,
    )
    chart.add_series(Faker.values())
    return chart

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Radar（雷达图）

cutecharts.charts.Radar

API

cutecharts.charts.Radar.set_options

Params                                          Desc
------                                          ----
labels: Iterable                                数据标签列表
is_show_label: bool = True                      是否显示标签
is_show_legend: bool = True                     是否显示图例
tick_count: int = 3                             坐标系分割刻度
legend_pos: str = "upLeft"                      图例位置，有 "upLeft", "upRight", "downLeft", "downRight" 可选
colors: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
font_family: Optional[str] = None               CSS font-family

cutecharts.charts.Radar.add_series

Params                                          Desc
------                                          ----
name: str                                       series 名称
data: Iterable                                  series 数据列表

Demo

Radar-基本示例

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()

Radar-颜色调整

def radar_legend_colors():
    chart = Radar("Radar-颜色调整")
    chart.set_options(labels=Faker.choose(), colors=Faker.colors, legend_pos="upRight")
    chart.add_series("series-A", Faker.values())
    chart.add_series("series-B", Faker.values())
    return chart

Scatter（散点图）

cutecharts.charts.Scatter

API

cutecharts.charts.Scatter.set_options

Params                                          Desc
------                                          ----
x_label: str = ""                               X 坐标轴名称
y_label: str = ""                               Y 坐标轴名称
x_tick_count: int = 3                           X 轴刻度分割段数
y_tick_count: int = 3                           Y 轴刻度分割段数
is_show_line: bool = False                      是否将散点连成线
dot_size: int = 1                               散点大小
time_format: Optional[str] = None               日期格式
legend_pos: str = "upLeft"                      图例位置，有 "upLeft", "upRight", "downLeft", "downRight" 可选
colors: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
font_family: Optional[str] = None               CSS font-family

cutecharts.charts.Scatter.add_series

Params                                          Desc
------                                          ----
name: str                                       series 名称
data: Iterable                                  series 数据列表，[(x1, y1), (x2, y2)]

Demo

Scatter-基本示例

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()

Python绘图还在用Matplotlib？out了！发现一款手绘可视化神器！_第12张图片

img

Scatter-散点大小

def scatter_dotsize_tickcount():
    chart = Scatter("Scatter-散点大小")
    chart.set_options(dot_size=2, y_tick_count=8)
    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

Python绘图还在用Matplotlib？out了！发现一款手绘可视化神器！_第13张图片

img

Scatter-散点连成线

def scatter_show_line():
    chart = Scatter("Scatter-散点连成线")
    chart.set_options(y_tick_count=8, is_show_line=True)
    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

Python绘图还在用Matplotlib？out了！发现一款手绘可视化神器！_第14张图片

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本文转自：https://github.com/chenjiandongx/cutecharts

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