继Pyecharts之后,蚂蚁又开源一款国产可视化利器

继Pyecharts之后,蚂蚁又开源一款国产可视化利器,第1张

继Pyecharts之后,蚂蚁又开源一款国产可视化利器

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

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/5658628.html

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