好玩有趣的手绘图形库——cutecharts
本文作者：陈 鼎，中南财经政法大学统计与数学学院
本文编辑：尚晨曦
技术总编：陈 鼎
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导 读
今天给大家介绍一个风格酷炫的Python手绘风格可视化库：
cutechartsMatplotlib 、seaborn等常用库不同，使用这个包可以生成类似于手绘画风的各种图表，十分可爱。首先，附上GitHub源码地址：
1https://github.com/chenjiandongx/cutecharts
要使用该可视化包，在命令提示符中输入以下代码即可：
1pip install cutecharts
二绘 图cutecharts目前可以绘制柱状图、折线图、饼状图与环形图、雷达图、散点图等多种图形，其项目结构与 pyecharts 基本保持一致，拥有 pyecharts 的所有核心功能，但整体更加小巧，代码更加精简。cutecharts源码采用继承，会把共性的代码抽取并存放到父类当中。下面是一些共同的参数：
__init__ | ||
|---|---|---|
| 参数 | 输入 | 描述 |
| title | Optional[str] = None | 图表标题 |
| width | str = "800px" | 图表宽度 |
| height | str = "600px" | 图表高度 |
| assets_host | Optional[str] = None | 引用资源 Host |
render | ||
|---|---|---|
| 参数 | 输入 | 描述 |
| dest | str = "render.html" | 图表存放文件路径 |
| template_name | str = "basic_local.html" | 渲染模板，一般不需要修改 |
柱状图
| cutecharts.charts.Bar.set_options | ||
|---|---|---|
| 参数 | 输入 | 描述 |
| labels | Iterable | X 坐标轴标签数据 |
| x_label | str | X 坐标轴名称 |
| y_label | str | Y 坐标轴名称 |
| y_tick_count | int | Y 轴刻度分割段数 |
| colors | Iterable | label的颜色数 |
| cutecharts.charts.Bar.add_series | ||
|---|---|---|
| 参数 | 输入 | 描述 |
| name | str | 数据名称 |
| data | Iterable | 数据列表 |
1from cutecharts.charts import Bar
2from cutecharts.components import Page
3from cutecharts.faker import Faker
4
5def bar_base() -> Bar:
6 chart = Bar("Bar-基本示例")
7 chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")
8 chart.add_series("series-A", Faker.values())
9 return chart
10
11bar_base().render()
运行上述代码，在python文件根目录下找到对应生成的图表。移动光标，可以看到不同动物对应的颜色与数据大小：折线图
| cutecharts.charts.Line.set_options | ||
|---|---|---|
| 参数 | 输入 | 描述 |
| labels | Iterable | X 坐标轴标签数据 |
| x_label | str | X 坐标轴名称 |
| y_label | str | Y 坐标轴名称 |
| y_tick_count | int | Y 轴刻度分割段数 |
| legend_pos | str | 图例位置，有 "upLeft", "upRight", "downLeft", "downRight" 可选 |
| colors | Iterable | label 颜色数组 |
| cutecharts.charts.Line.add_series | ||
|---|---|---|
| 参数 | 输入 | 描述 |
| name | str | 数据名称 |
| data | Iterable | 数据列表 |
下面是绘图案例：
1from cutecharts.charts import Line
2from cutecharts.components import Page
3from cutecharts.faker import Faker
4
5def line_base() -> Line:
6 chart = Line("Line-基本示例")
7 chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")
8 chart.add_series("series-A", Faker.values())
9 chart.add_series("series-B", Faker.values())
10 return chart
11line_base().render()
饼图&环形图
绘制饼图所需的API为cutecharts.charts.Pie。其主要方法与参数如下所示：
| cutecharts.charts.Pie.set_options | ||
|---|---|---|
| 参数 | 输入 | 描述 |
| labels | Iterable | 数据标签的列表 |
| inner_radius | float | 饼图半径 |
| legend_pos | str | 图例位置，有 "upLeft", "upRight", "downLeft", "downRight" 可选 |
| colors | Iterable | 颜色类别数组 |
| cutecharts.charts.Pie.add_series | ||
|---|---|---|
| 参数 | 输入 | 描述 |
| data | Iterable | 数据列表 |
下面是一个官方的demo：
1from cutecharts.charts import Pie
2from cutecharts.components import Page
3from cutecharts.faker import Faker
4
5def pie_base() -> Pie:
6 chart = Pie("Pie-基本示例")
7 chart.set_options(labels=Faker.choose())
8 chart.add_series(Faker.values())
9 return chart
10pie_base().render()
1def pie_radius():
2 chart = Pie("Pie-Radius")
3 chart.set_options(
4 labels=Faker.choose(),
5 inner_radius=0,
6 )
7 chart.add_series(Faker.values())
8 return chart
雷达图
绘制饼图所需的API为cutecharts.charts.Radar。其主要方法与参数如下所示：
| cutecharts.charts.Radar.set_options | ||
|---|---|---|
| 参数 | 输入 | 描述 |
| labels | Iterable | 数据标签列表 |
| is_show_label | bool | 是否显示标签 |
| is_show_legend | bool | 是否显示图例 |
| tick_count | int | 坐标系分割刻度 |
| legend_pos | str | 图例位置，有 "upLeft", "upRight", "downLeft", "downRight" 可选 |
| colors | Iterable | label 颜色数组 |
| cutecharts.charts.Radar.add_series | ||
|---|---|---|
| 参数 | 输入 | 描述 |
| name | str | 名称 |
| data | iterable | 数据列表 |
1from cutecharts.charts import Radar
2from cutecharts.components import Page
3from cutecharts.faker import Faker
4def radar_base() -> Radar:
5 chart = Radar("Radar-基本示例")
6 chart.set_options(labels=Faker.choose())
7 chart.add_series("series-A", Faker.values())
8 chart.add_series("series-B", Faker.values())
9 return chart
10radar_base().render()
散点图
绘制散点图的API为cutecharts.charts.Scatter。其主要方法与参数如下所示：
| cutecharts.charts.Scatter.set_options | ||
|---|---|---|
| 参数 | 输入 | 描述 |
| x_label | str | X 坐标轴名称 |
| y_label | str | Y 坐标轴名称 |
| x_tick_count | int | X 轴刻度分割段数 |
| y_tick_count | int | Y 轴刻度分割段数 |
| is_show_line | bool | 是否将散点连成线 |
| dot_size | int | 散点大小 |
| time_format | str | 日期格式 |
| legend_pos | str | 图例位置，有 "upLeft", "upRight", "downLeft", "downRight" 可选 |
| colors | iterable | label 颜色数组 |
| cutecharts.charts.Scatter.add_series | ||
|---|---|---|
| 参数 | 输入 | 描述 |
| name | str | 名称 |
| data | Iterable | 数据列表 |
下面是官方的散点图绘制案例：
1from cutecharts.charts import Scatter
2from cutecharts.components import Page
3from cutecharts.faker import Faker
4def scatter_base() -> Scatter:
5 chart = Scatter("Scatter-基本示例")
6 chart.set_options(x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")
7 chart.add_series(
8 "series-A", [(z[0], z[1]) for z in zip(Faker.values(), Faker.values())]
9 )
10 chart.add_series(
11 "series-B", [(z[0], z[1]) for z in zip(Faker.values(), Faker.values())]
12 )
13 return chart
14scatter_base().render()
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