Python中PyG2Plot可视化库怎么使用

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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 Plotline = 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.htmlline.render("plot.html")# 2. render html stringline.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 Plotline = 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. importfrom pyg2plot import Plot# 2. use a plotline = Plot("Line")# 3. set_options use G2Plotline.set_options({ data, ... })# 4. renderline.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。

感谢各位的阅读，以上就是"Python中PyG2Plot可视化库怎么使用"的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python中PyG2Plot可视化库怎么使用这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！