吊打Pyecharts，又一個Python繪圖庫！

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人生苦短，快學(xué)Python！

最近看了一篇文章《吊打Pyecharts，又一超級棒的開源可視化庫！》，可惜只是簡單介紹。于是乎我再把去年寫過的文章發(fā)一遍吧，正好很多新讀者應(yīng)該都沒看過??

我去年成功復(fù)現(xiàn)了其中一個示例圖片，還很精致。今天正好把完整過程分享給大家，看看這個新庫繪圖也可以這么漂亮！

Python可視化新秀

這個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 是一套簡單、易用、并具備一定擴(kuò)展能力和組合能力的統(tǒng)計圖表庫，基于圖形語法理論搭建而成。

不過研究PyG2Plot還得先從G2開始講，它是螞蟻金服開源一個基于圖形語法，面向數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計圖表引擎。后來又在其基礎(chǔ)上，封裝出業(yè)務(wù)上常用的統(tǒng)計圖表庫——G2Plot。

不過現(xiàn)在Python這么熱，幾乎每一個nb的前端可視化庫，最終都會被用python開發(fā)一套生成相應(yīng)html的庫！它也不例外，封裝出了Python可視化庫——PyG2Plot。

在GitHub上，也提供了一張示例圖，我對右下角的散點(diǎn)圖比較感興趣。

結(jié)果興致勃勃地去看示例，這簡直買家秀與賣家秀啊！

我不管，我就要右邊那個??

自己動手，豐衣足食

看來還是需要自己動手，那就先安裝PyG2Plot庫吧

pip?install?pyg2plot

目前目前 pyg2plot 只提供簡單的一個 API，只列出需要的參數(shù)

• Plot

1. Plot(plot_type: str): 獲取 Plot 對應(yīng)的類實(shí)例。
2. plot.set_options(options: object): 給圖表實(shí)例設(shè)置一個 G2Plot 圖形的配置。
3. plot.render(path, env, **kwargs): 渲染出一個 HTML 文件，同時可以傳入文件的路徑，以及 jinja2 env 和 kwargs 參數(shù)。
4. 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：

import?requests

#請求地址
url?=?"https://gw.alipayobjects.com/os/bmw-prod/0b37279d-1674-42b4-b285-29683747ad9a.json"

#發(fā)送get請求
a?=?requests.get(url)

#獲取返回的json數(shù)據(jù),并賦值給data
data?=?a.json()

成功獲取解析好的對象集合數(shù)據(jù)。

下面是對著參數(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)行下方語句

scatter.render_notebook()

如果想渲染出完整的html的話，則執(zhí)行下方語句

scatter.render("散點(diǎn)圖.html")

看一下成果吧

參數(shù)解析&完整代碼

各位看官，這塊可能比較無聊，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，加不加這個參數(shù)具體看下圖

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)源為對象集合，例如：[{ time: '1991'，value: 20 }, { time: '1992'，value: 20 }]。

③ xField和yField這兩個參數(shù)分別是橫/縱向的坐標(biāo)軸對應(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)大小對應(yīng)的字段名，我們用的pop（人口）字段。

⑤ 指定散點(diǎn)顏色對應(yīng)的字段名，我們用的continent（洲）字段。

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。

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：

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。

PyG2Plot 原理其實(shí)非常簡單，其中借鑒了 pyecharts 的實(shí)現(xiàn)，但是因為螞蟻金服的 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 簡潔非常非常多。

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