吊打 Pyecharts，這個(gè)新 Python 繪圖庫(kù)竟然這么漂亮！
人生苦短，快學(xué)Python！
最近看了一篇文章《一個(gè)牛逼的Python 可視化庫(kù)：PyG2Plot》，可惜只是簡(jiǎn)單介紹，并且只有一個(gè)簡(jiǎn)陋的官方示例。
經(jīng)過(guò)小五一番測(cè)試成功復(fù)現(xiàn)了其中一個(gè)示例圖片，還很精致。今天正好把完整過(guò)程分享給大家，看看這個(gè)新庫(kù)繪圖也可以這么漂亮！
Python可視化新秀
這個(gè)Python可視化新秀，在GitHub上是這樣介紹的：
PyG2Plot 是@AntV/G2Plot 在 Python3 上的封裝。G2Plot 是一套簡(jiǎn)單、易用、并具備一定擴(kuò)展能力和組合能力的統(tǒng)計(jì)圖表庫(kù)，基于圖形語(yǔ)法理論搭建而成。
不過(guò)研究PyG2Plot還得先從G2開(kāi)始講，它是螞蟻金服開(kāi)源一個(gè)基于圖形語(yǔ)法，面向數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)圖表引擎。后來(lái)又在其基礎(chǔ)上，封裝出業(yè)務(wù)上常用的統(tǒng)計(jì)圖表庫(kù)——G2Plot。
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不過(guò)現(xiàn)在Python這么熱，幾乎每一個(gè)nb的前端可視化庫(kù)，最終都會(huì)被用python開(kāi)發(fā)一套生成相應(yīng)html的庫(kù)！它也不例外，封裝出了Python可視化庫(kù)——PyG2Plot。
在GitHub上，也提供了一張示例圖，我對(duì)右下角的散點(diǎn)圖比較感興趣。
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結(jié)果興致勃勃地去看示例，這簡(jiǎn)直買(mǎi)家秀與賣(mài)家秀??！
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我不管，我就要右邊那個(gè)
自己動(dòng)手，豐衣足食
看來(lái)還是需要自己動(dòng)手，那就先安裝PyG2Plot庫(kù)吧
pip install pyg2plot
目前目前 pyg2plot 只提供簡(jiǎn)單的一個(gè) API，只列出需要的參數(shù)
- Plot
- Plot(plot_type: str): 獲取 Plot 對(duì)應(yīng)的類實(shí)例。
- plot.set_options(options: object): 給圖表實(shí)例設(shè)置一個(gè) G2Plot 圖形的配置。
- plot.render(path, env, **kwargs): 渲染出一個(gè) HTML 文件，同時(shí)可以傳入文件的路徑，以及 jinja2 env 和 kwargs 參數(shù)。
- plot.render_notebook(env, **kwargs): 將圖形渲染到 jupyter 的預(yù)覽。
于是我們可以先導(dǎo)入Plot方法
from pyg2plot import Plot
我們要畫(huà)散點(diǎn)圖
scatter = Plot("Scatter")下一步就是要獲取數(shù)據(jù)和設(shè)置參數(shù)plot.set_options()，這里獲取數(shù)據(jù)直接利用requset解析案例json，而參數(shù)讓我在后面一一道來(lái)：
import requests
#請(qǐng)求地址
url = "https://gw.alipayobjects.com/os/bmw-prod/0b37279d-1674-42b4-b285-29683747ad9a.json"
#發(fā)送get請(qǐng)求
a = requests.get(url)
#獲取返回的json數(shù)據(jù),并賦值給data
data = a.json()
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成功獲取解析好的對(duì)象集合數(shù)據(jù)。
下面是對(duì)著參數(shù)，一頓操作猛如虎：
scatter.set_options(
{
'appendPadding': 30,
'data': data,
'xField': 'change in female rate',
'yField': 'change in male rate',
'sizeField': 'pop',
'colorField': 'continent',
'color': ['#ffd500', '#82cab2', '#193442', '#d18768','#7e827a'],
'size': [4, 30],
'shape': 'circle',
'pointStyle':{'fillOpacity': 0.8,'stroke': '#bbb'},
'xAxis':{'line':{'style':{'stroke': '#aaa'}},},
'yAxis':{'line':{'style':{'stroke': '#aaa'}},},
'quadrant':{
'xBaseline': 0,
'yBaseline': 0,
'labels': [
{'content': 'Male decrease,\nfemale increase'},
{'content': 'Female decrease,\nmale increase'},
{'content': 'Female & male decrease'},
{'content': 'Female &\n male increase'}, ],},
})
如果在Jupyter notebook中預(yù)覽的話，則執(zhí)行下方語(yǔ)句
scatter.render_notebook()
如果想渲染出完整的html的話，則執(zhí)行下方語(yǔ)句
scatter.render("散點(diǎn)圖.html")看一下成果吧
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參數(shù)解析&完整代碼
各位看官，這塊可能比較無(wú)聊，可以直接劃到文末或者點(diǎn)擊收藏。
主要還是詳解一下剛才scatter.set_options()里的參數(shù)，方便大家后續(xù)自己改造！
分成幾個(gè)部分一點(diǎn)一點(diǎn)解釋：
參數(shù)解釋 一
'appendPadding': 30, #①
'data': data, #②
'xField': 'change in female rate', #③
'yField': 'change in male rate',
① 圖表在上右下左的間距，加不加這個(gè)參數(shù)具體看下圖
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② 設(shè)置圖表數(shù)據(jù)源（其中data在前面已經(jīng)賦值了），這里的數(shù)據(jù)源為對(duì)象集合，例如：[{ time: '1991'，value: 20 }, { time: '1992'，value: 20 }]。
③ xField和yField這兩個(gè)參數(shù)分別是橫/縱向的坐標(biāo)軸對(duì)應(yīng)的字段。
參數(shù)解釋 二
'sizeField': 'pop', #④
'colorField': 'continent', #⑤
'color': ['#ffd500', '#82cab2', '#193442', '#d18768','#7e827a'], #⑥
'size': [4, 30], #⑦
'shape': 'circle', #⑧
④ 指定散點(diǎn)大小對(duì)應(yīng)的字段名，我們用的pop（人口）字段。
⑤ 指定散點(diǎn)顏色對(duì)應(yīng)的字段名，我們用的continent（洲）字段。
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⑥ 設(shè)置散點(diǎn)的顏色，指定了系列色值。
⑦ 設(shè)置散點(diǎn)的大小，可以指定大小數(shù)組 [minSize, maxSize]
⑧ 設(shè)置點(diǎn)的形狀，比如cicle、square
參數(shù)解釋 三
'pointStyle':{'fillOpacity': 0.8,'stroke': '#bbb'}, #⑨
'xAxis':{'line':{'style':{'stroke': '#aaa'}},}, #⑩
'yAxis':{'line':{'style':{'stroke': '#aaa'}},},⑨ pointStyle是指折線樣式，不過(guò)在散點(diǎn)圖里，指的是散點(diǎn)的描邊。另外fillOpacity是設(shè)置透明度，stroke是設(shè)置描邊顏色。
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⑩ 這里只是設(shè)置了坐標(biāo)軸線的顏色。
參數(shù)解釋 四
'quadrant':{
'xBaseline': 0,
'yBaseline': 0,
'labels': [
{'content': 'Male decrease,\nfemale increase'},
{'content': 'Female decrease,\nmale increase'},
{'content': 'Female & male decrease'},
{'content': 'Female &\n male increase'}, ],},quadrant是四象限組件，具體細(xì)分配置如下：
細(xì)分配置 | 功能描述 |
xBaseline | x 方向上的象限分割基準(zhǔn)線，默認(rèn)為 0 |
yBaseline | y 方向上的象限分割基準(zhǔn)線，默認(rèn)為 0 |
labels | 象限文本配置 |
PyG2Plot的介紹文檔還不完善，上文中的很多參數(shù)是摸索的，大家作為參考就好。
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PyG2Plot 原理其實(shí)非常簡(jiǎn)單，其中借鑒了 pyecharts 的實(shí)現(xiàn)，但是因?yàn)槲浵伣鸱?G2Plot 完全基于可視分析理論的配置式結(jié)構(gòu)，所以封裝上比 pyecharts 簡(jiǎn)潔非常非常多。
完整代碼
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