Python 3/前端画图工具：Matplotlib，canvajs，pyecharts

之前我一直是用Matplotlib画图，写了挺多博客：

Python：matplotlib绘图时指定图像大小，放大图像
matplotlib绘制平滑的曲线
Matplotlib使用日期作为横坐标
matplotlib 设置坐标轴单位

Matplotlib画图示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
x = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
y = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
plt.title("商家A")
plt.bar(x, y)
plt.show()

结果如图所示：

怎么说呢，用Matplotlib画图很朴实。

现在前端发展太快了，感觉这种图太朴素了，不够炫酷。

我现在经常使用canvajs画图，官网：Beautiful HTML5 JavaScript Charts

代码如下：

        function draw() {var chart = new CanvasJS.Chart("chartContainer", {theme: "light2",title: {text: "商家A"},data: [{type: "bar",dataPoints: [ //array{label: "衬衫", y: 5},{label: "羊毛衫", y: 20},{label: "雪纺衫", y: 36},{label: "裤子", y: 10},{label: "高跟鞋", y: 75},{label: "袜子", y: 90},]}]});chart.render();}

效果如图所示：

从效果来看，明显炫酷多了。

最近发现了另外一个工具：pyecharts

这个工具是把echarts用Python进行操作，代码如下：

from pyecharts.charts import Bar
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
# render 会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件
# 也可以传入路径参数，如 bar.render("mycharts.html")
bar.render()

效果图如下：

感觉echarts没有canvajs好看。

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