Sec Hotspot 首页  收藏本站  技术博客  RSS
统计信息
已收录文章数量:6510 篇
已收录公众号数量:89 个
本站文章为爬虫采集,如有侵权请告知
已收录微信公众号
网信中国 区块链大本营 白说区块链 区块链投资家 区块链官微 区块链铅笔Blockchain HACK学习呀 二道情报贩子 合天智汇 小白帽学习之路 小米安全中心 弥天安全实验室 SAINTSEC SecPulse安全脉搏 TideSec安全团队 360安全卫士 游侠安全网 计算机与网络安全 安全祖师爷 安全学习那些事 腾讯安全联合实验室 黑客技术与网络安全 安全圈 腾讯御见威胁情报中心 Python开发者 Python之禅 编程派 Python那些事 Python程序员 安全威胁情报 吾爱破解论坛 行长叠报 安在 i春秋 嘶吼专业版 E安全 MottoIN 网信防务 网安杂谈 数说安全 互联网安全内参 漏洞战争 安全分析与研究 邑安全 ChaMd5安全团队 天融信阿尔法实验室 安全牛 SecWiki 安全学术圈 信安之路 漏洞感知 浅黑科技 Secquan圈子社区 奇安信集团 奇安信 CERT 国舜股份 雷神众测 盘古实验室 美团安全应急响应中心 瓜子安全应急响应中心 顺丰安全应急响应中心 蚂蚁金服安全响应中心 携程安全应急响应中心 滴滴安全应急响应中心 字节跳动安全中心 百度安全应急响应中心 腾讯安全应急响应中心 网易安全应急响应中心 OPPO安全应急响应中心 京东安全应急响应中心 Bypass CNNVD安全动态 安恒应急响应中心 天融信每日安全简报 奇安信威胁情报中心 看雪学院 黑白之道 水滴安全实验室 安全客 木星安全实验室 云鼎实验室 绿盟科技安全预警 白帽汇 深信服千里目安全实验室 腾讯玄武实验室 长亭安全课堂 FreeBuf 绿盟科技 nmask
Python 绘图还在用 Matplotlib?发现一款手绘可视化神器!
本文来自公众号:Python开发者   2019.11.27 19:50:42

(给 Python开发者 加星标,提升Python技能

转自:高级农民工

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。

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()


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


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()


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


img


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


img


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()


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


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


img


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()


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


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


img


推荐阅读

(点击标题可跳转阅读)


Python 绘图库 Matplotlib 入门教程

高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

基于 matplotlib 的 2D/3D 抽象网格和能量曲线绘制程序



觉得本文对你有帮助?请分享给更多人

关注「Python开发者」加星标,提升Python技能

好文章,我 在看 ❤️