不用第三方库,也能用 Python 作图,效果还不错
一提到用 Python 作图,很多人第一个想到的库肯定是 Matplotlib ,功能强大,但是相应地安装所需要的依赖就多。有些开发者在自己的工作流中有简单作图的需求,但是又不希望引入依赖关系复杂的 Matplotlib,所以就有了 Chart。
Chart 是一个非常新的类库,上线 Github 仅有 10 多天的时间,Star 数也不多。不过我觉得比较有意思,大家可以阅读项目的源代码,学习如何自己开发绘图功能。
基本功能
Chart 目前仅支持三种图表类型:柱形图、散点图和直方图,图表数据点可以使用自定义的标记。该库的一个特点,在开头我们也提到了,就是没有任何的第三方依赖,完全是使用标准库中的库实现的。
柱形图
柱形图的创建,非常地简单,传入标签和具体的值等数据,即可快速实现。下面是作者给出的示例:
from chart import bar
x = [500, 200, 900, 400]
y = ['marc', 'mummify', 'chart', 'sausagelink']
bar(x, y)
柱形图默认的数据点标记图形,是 ▇
,但是也支持自定义。
marc: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇ mummify: ▇▇▇▇▇▇▇ chart: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇
sausagelink: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇
比如说,可以改成:?
from chart import bar
import pandas as pddf = pd.DataFrame({'artist': ['Tame Impala', 'Childish Gambino', 'The Knocks'],'listens': [8_456_831, 18_185_245, 2_556_448]
})
bar(df.listens, df.artist, width=20, label_width=11, mark='?')
----------------------------------------
Tame Impala: ?????????
Childish Ga: ???????????????????? The Knocks: ???
从上面的示例,还可以看出, bar
函数还接受 pandas 数据框的列数据
直方图
直方图也很简单,提供了 histogram
快捷函数。
from chart import histogram
x = [1, 2, 4, 3, 3, 1, 7, 9, 9, 1, 3, 2, 1, 2]
histogram(x)
-----------------------
▇
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▇
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▇ ▇
▇ ▇
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▇ ▇ ▇
▇ ▇ ▇
▇ ▇ ▇ ▇
散点图
from chart import scatter
x = range(0, 20)
y = range(0, 20)
scatter(x, y)• • • • • •• • • • •• • • • •• • ••
RangeScaler
以 bar
图形为例,我们看到 x 轴的值相差可能会非常大:[500,200,900,400]
,示例中最大有 700 的差值。在显示图表的时候,我们知道屏幕的范围是有限的,因此必须要限制柱形的最大高度。
给定数值范围后,就需要对 x 轴的值进行预处理,将所有的数据统一到同一个范围内,这也是整个库最为重要、最为核心的部分了。
from chart.preprocessing import RangeScalerrs = RangeScaler(out_range=(0, 10), round=False)
x = range(50, 59)
rs.fit_transform(x)
# output[0.0, 1.25, 2.5, 3.75, 5.0, 6.25, 7.5, 8.75, 10.0]
结语
开头提到,这个库的功能简单,没有任何依赖,因此代码量很少,非常适合大家阅读它的源代码。
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