这篇文章主要介绍了Python手绘可视化工具cutecharts使用实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
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
一行命令先安装好该库:
pip install cutecharts
柱状图
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()
折线图
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()
饼图
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()
雷达图
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()
散点图
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()
觉得不错就赶紧去尝尝鲜!
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持python博客。
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