续前篇中国人自己的可视化利器:Pyecharts,本期分享另一个国人可视化工具PyG2Plot。
介绍之前,梳理下G2、G2Plot、PyG2Plot三者关系,
G2:一套由蚂蚁集团数据可视化团队(AntV)开发,基于图层图形语法(the grammar of graphics,同ggplot2底层语法)的可视化底层高交互引擎;
G2Plot:基于G2封装,力求开箱即用、易于配置、具有良好交互体验的Javascript统计图表库;
PyG2Plot:基于 G2Plot 封装的Python统计图表库,借鉴Pyecharts图表实现形式,但比Pyecharts更简练。
总之,G2Plot之于PyG2Plot就如同Pyecharts之于Echarts。
安装
pip install pyg2plot快速上手
由于PyG2Plot 是完全基于G2Plot的封装,并且在数据结构上,完全不做任何二次封装,所以配置文档上完全可以参考 G2Plot 官方文档。
下面用几个案例来说明如何参考G2Plot官方文档,使用PyG2Plot,
案例一、桑基图
G2Plot地址:https://antv-g2plot.gitee.io/zh/examples/relation-plots/sankey#energy
将上图绘图数据和核心代码照抄到PyG2Plot中即可实现相同功能
#导入pyg2plot from pyg2plot import Plot # 获取上文G2Plot代码中的json数据,存入data import requests data = requests.get( "https://gw.alipayobjects.com/os/bmw-prod/fa3414cc-75ed-47b4-8306-f2ffe8c40127.json" ).json() # 指定绘图类别Sankey sankey = Plot("Sankey") #下面set_options的{}中的代码完全照搬自G2Plot,关键字添加''即可, sankey.set_options({ 'height':500, 'data': data, 'sourceField': 'source', 'targetField': 'target', 'weightField': 'value', 'edgeStyle': { 'fill': '#ccc', 'fillOpacity': 0.4, }, }) # 图像渲染 sankey.render_notebook()
重点参数都位于set_options()中,更多个性化设置参考G2Plot2文档:https://antv-g2plot.gitee.io/zh/examples/relation-plots/sankey#energy
个人感觉文档比Pyecharts的文档更适合人看,API中罗列所有参数详细说明,设计指引中详细说明该图表的使用场景、数据要求及设计建议,因为G2Plot2目前还处于开发状态,有的图表设计指引为空。
以修改color参数为例,API中检索color,
传入色号,
效果图,
案例二、弦图
G2Plot地址:https://antv-g2plot.gitee.io/zh/examples/relation-plots/chord#chord-population
PyG2Plot中实现和案例一一样,直接贴上PyG2Plot实现代码,
from pyg2plot import Plot data = [ { 'source': '北京', 'target': '天津', 'value': 30 }, { 'source': '北京', 'target': '上海', 'value': 80 }, { 'source': '北京', 'target': '河北', 'value': 46 }, { 'source': '北京', 'target': '辽宁', 'value': 49 }, { 'source': '北京', 'target': '黑龙江', 'value': 69 }, { 'source': '北京', 'target': '吉林', 'value': 19 }, { 'source': '天津', 'target': '河北', 'value': 62 }, { 'source': '天津', 'target': '辽宁', 'value': 82 }, { 'source': '天津', 'target': '上海', 'value': 16 }, { 'source': '上海', 'target': '黑龙江', 'value': 16 }, { 'source': '河北', 'target': '黑龙江', 'value': 76 }, { 'source': '河北', 'target': '内蒙古', 'value': 24 }, { 'source': '内蒙古',' target': '北京', 'value': 32 }, ] chord = Plot("Chord") chord.set_options({ 'height':400, 'data': data, 'sourceField': 'source', 'targetField': 'target', 'weightField': 'value', 'theme': { 'colors10': ['#FF6B3B', '#626681', '#FFC100', '#9FB40F', '#76523B', '#DAD5B5', '#0E8E89', '#E19348', '#F383A2', '#247FEA'] } }) chord.render_notebook()
案例三、面积图
G2Plot地址:https://antv-g2plot.gitee.io/zh/examples/area/stacked#basic-slider
PyG2Plot实现代码,
from pyg2plot import Plot import requests data = requests.get( "https://gw.alipayobjects.com/os/bmw-prod/b21e7336-0b3e-486c-9070-612ede49284e.json" ).json() area = Plot("Area") area.set_options({ 'height': 500, 'width': 300, 'data': data, 'xField': 'date', 'yField': 'value', 'seriesField': 'country', 'slider': { 'start': 0.1, 'end': 0.9, }, }) area.render_notebook()
更多案例
G2Plot包含大量案例,理论上PyG2Plot都可用,
总结
G2Plot还处于开发中,未来可期;
G2Plot在地理图表方面很欠缺,官网几乎没有示例,看到的小伙伴可以私信一下~;
和Pyechart/Echarts相比,PyG2Plot还是太稚嫩,所以,所以,再见Pyechart、吊打Pyecharts芸芸还为时过早
进一步学习
https://github.com/hustcc/PyG2Plot
https://github.com/antvis/G2Plot
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