G2 是蚂蚁金服开源一个基于图形语法,面向数据分析的统计图表引擎。G2Plot 是在 G2 基础上,屏蔽复杂概念的前提下,保留 G2 强大图形能力,封装出业务上常用的统计图表库。
G2Plot 是一个基于配置、体验优雅、面向数据分析的统计图表库,帮助开发者以最小成本绘制高质量统计图表。
那么对于很多 Python 语言环境的同学,如何使用 G2Plot 在进行数据分析之后的可视化呢?也就是
如何将 G2Plot 和 Python 结合起来?这里给出的就是基于 G2Plot 封装出 PyG2Plot,欢迎帮我充一下 Star。
**
如何使用
$ pip install pyg2plot
主要有 2 种使用方式(能力扩充中,欢迎提 issue)
1. 渲染出完整的 HTML
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()
这种情况可以用于:
- 服务端 html 直出的场景
- 生成可交互可视化分享
- Excel 等工具嵌入的场景
2. 在 Jupyter notebook 中预览
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()
在我们做数据分析教程的过程中,可以将我们的数据使用 PyG2Plot 进行可视化并预览出来,十分方便!
开发原理
PyG2Plot 原理其实非常简单,其中借鉴了 pyecharts 的实现,但是因为蚂蚁金服的 G2Plot 完全基于可视分析理论的配置式结构,所以封装上比 pyecharts 简洁非常非常多。
基本的原理,就是通过 Python 语法提供 API,然后再调用 render 的时候,生成最终的 G2Plot HTML 文本,而针对不同的环境,生成的 HTML 稍有区别。
所以核心文件是:
- plot.py: 提供了 PyG2Plot 的几乎全部 API
- engine.py:提供了渲染 HTML 的能力,其实是基于 jinjia2 这个模板引擎实现的,基本内容很少
- templates:提供了所有的 jinjia2 模板文件,对于模板怎么用,jinjia2 的文档是非常非常详细的
使用文档
PyG2Plot 提供的 API 非常简单,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()
而这其中 set_options API 的参数,是完全沿用 G2Plot 的配置文档,支持所有的图表、功能、特性,概念和结构上不作任何修改。
最后
欢迎给个 Star "_blank" href="https://github.com/antvis/G2Plot" rel="external nofollow" >AntV G2Plot
最后有任何的特性支持和 bug 反馈,欢迎 issue 或者 PR。
以上就是python 可视化库PyG2Plot的使用的详细内容,更多关于python 可视化库PyG2Plot的资料请关注其它相关文章!
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 凤飞飞《我们的主题曲》飞跃制作[正版原抓WAV+CUE]
- 刘嘉亮《亮情歌2》[WAV+CUE][1G]
- 红馆40·谭咏麟《歌者恋歌浓情30年演唱会》3CD[低速原抓WAV+CUE][1.8G]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[320K/MP3][193.25MB]
- 【轻音乐】曼托凡尼乐团《精选辑》2CD.1998[FLAC+CUE整轨]
- 邝美云《心中有爱》1989年香港DMIJP版1MTO东芝首版[WAV+CUE]
- 群星《情叹-发烧女声DSD》天籁女声发烧碟[WAV+CUE]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[FLAC/分轨][748.03MB]
- 理想混蛋《Origin Sessions》[320K/MP3][37.47MB]
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[320K/MP3][78.78MB]
- 群星《情叹-发烧男声DSD》最值得珍藏的完美男声[WAV+CUE]
- 群星《国韵飘香·贵妃醉酒HQCD黑胶王》2CD[WAV]
- 卫兰《DAUGHTER》【低速原抓WAV+CUE】
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[FLAC/分轨][398.22MB]
- ZWEI《迟暮的花 (Explicit)》[320K/MP3][57.16MB]