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這期內容當中小編將會給大家帶來有關Python中PyG2Plot可視化庫如何使用,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
$ pip install pyg2plot
主要有 2 種使用方式(能力擴充中,歡迎提 issue)
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. render html file named plot.html line.render("plot.html") # 2. render html string line.render_html()
這種情況可以用于:
服務端 html 直出的場景
生成可交互可視化分享
Excel 等工具嵌入的場景
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", }) line.render_notebook()
在我們做數據分析教程的過程中,可以將我們的數據使用 PyG2Plot 進行可視化并預覽出來,十分方便!
> PyG2Plot 原理其實非常簡單,其中借鑒了 pyecharts 的實現,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構,所以封裝上比 pyecharts 簡潔非常非常多。
基本的原理,就是通過 Python 語法提供 API,然后再調用 render 的時候,生成最終的 G2Plot HTML 文本,而針對不同的環境,生成的 HTML 稍有區別。
所以核心文件是:
plot.py: 提供了 PyG2Plot 的幾乎全部 API
engine.py:提供了渲染 HTML 的能力,其實是基于 jinjia2 這個模板引擎實現的,基本內容很少
templates:提供了所有的 jinjia2 模板文件,對于模板怎么用,jinjia2 的文檔是非常非常詳細的
PyG2Plot 提供的 API 非常簡單,使用上:
# 1. import from pyg2plot import Plot # 2. use a plot line = Plot("Line") # 3. set_options use G2Plot line.set_options({ data, ... }) # 4. render line.render_notebook()
而這其中 set_options API 的參數,是完全沿用 G2Plot 的配置文檔,支持所有的圖表、功能、特性,概念和結構上不作任何修改。
上述就是小編為大家分享的Python中PyG2Plot可視化庫如何使用了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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