一个小众但很好用的数据可视化利器：Pygal矢量库

数据STUDIO

发布于 2022-05-24 13:56:41

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发布于 2022-05-24 13:56:41

本文中，云朵君将和大家一起学习一个经常被忽视的但很好用的数据可视化矢量库是：Pygal。Pygal提供了各种各样的图表，我们可以使用它们来可视化数据，确切地说，Pygal中有14种图表类别，比如柱状图、柱状图、饼状图、树形图、雷达图等等。

当使用Python可视化数据时，大多数数据科学家会选择使用著名的Matplotlib、Seaborn或Bokeh。Matplotlib 以其强大的功能而闻名，Seaborn 以其易用性而闻名，Bokeh 以其交互性而闻名，Plotly 以其协作而闻名，其实Pygal也很惊艳，Pygal允许用户创建漂亮的交互式图，这些图可以以最佳的分辨率转换成svg，以便使用Flask或Django打印或显示在网页上。

Pygal是制作漂亮的即用图表的优选绘图库，它只需要编写很少的代码。每种表格都被打包成一个类函数（如：pygal.Histogram()制作柱状图， pygal.Box() 制作箱型图），并且它有各种色彩默认风格。如果想要更多掌控，你可以配置各种图表元素——包括大小、标题、标签和渲染。

Pygal有如下优势

它有三个独立的地图包，这样可保持模块的小尺寸和易于用户使用。
它为大多数图形提供了交互性，这些图形提供数据探索、过滤某些特性、放大/缩小等功能。
它经过了优化，具有丰富的支持和活跃的社区，允许用户创建和使用SVG图像。
它提供三个主要概念——数据、布局和图形对象，使用这些概念，可以轻松地解决多个复杂的可视化问题。

安装

一般会在jupyter notebook 使用该矢量库，实时查看绘图结果，也能实时交互。

!pip install pygal 
import pygal

接下来具体欣赏下这14种图表绘制案例！

01 折线图

使用 pygal 自带的不同折线图，绘制起来很简单。

导入 pygal 库，然后创建一个图表类型的对象。例如，在一个简单的折线图中，使用 pygal.Line() 或 pygal 作为水平线 pygal.HorizontalLine()。

普通折线图

Line_Chart = pygal.Line() 
Line_Chart.title = ' Line Chart' 
Line_Chart.x_labels = map(str, range(2005, 2016)) 
Line_Chart.add('A', [None, None, 0, 16.1, 22, 30, 36.9, 45.1, 46.1, 42.33, 37.11]) 
Line_Chart.add('B', [None, None, None, None, None, None, 0, 3.5, 10.1, 23.1, 35.2]) 
Line_Chart.add('C', [85.1, 84.1, 84.1, 74.1, 64, 58.0, 54.1, 44.3, 36.9, 26.5, 20.4]) 
Line_Chart.add('D', [14.1, 15.8, 15.1, 8.8, 8, 10.1, 8.4, 5.1, 6.6, 6.1, 7.4]) 
Line_Chart.render_to_file('Line_Chart.svg')

水平折线图

Line_Chart = pygal.HorizontalLine() 
Line_Chart.title = 'Horizontal Line Bar' 
Line_Chart.x_labels = map(str, range(20005, 2016)) 
Line_Chart.add() 
Line_Chart.range = [0, 100] 
Line_Chart.render_to_file('Line_Chart_hori.svg')lin

堆叠折线图

相同的图表，但具有堆叠值和填充渲染。

Line_Chart = pygal.StackedLine(fill=True) 
Line_Chart.title = 'Stacked line Chart'
Line_Chart.x_labels = map(str, range(2005, 2016))
Line_Chart.add() line

时间折线

对于与时间相关的图，只需格式化标签或使用xy 图表的一种变体。

from datetime import datetime, timedelta
date_chart = pygal.Line(x_label_rotation=20)
date_chart.x_labels = map(lambda d: d.strftime('%Y-%m-%d'), [
 datetime(2013, 1, 2),
 datetime(2013, 1, 12),
 datetime(2013, 2, 2),
 datetime(2013, 2, 22)])
date_chart.add("Visits", [300, 412, 823, 672])
date_chart.render()

02 条形图

使用 pygal 自带的不同条形图，绘制它们简单易行。

导入 pygal 库后创建一个图表类型的对象。例如，在一个简单的条形图中，使用 pygal。Bar() 或 pygal 用于水平条 pygal.HorizontalLine()。

普通条形图

Bar_Chart = pygal.Bar() 
Bar_Chart.title = ' Bar Graph ' 
Bar_Chart.x_labels = map(str, range(2005, 2016)) 
Bar_Chart.add('A', [None, None, 0, 16.1, 22, 30, 36.9, 45.1, 46.1, 42.33, 37.11]) 
Bar_Chart.add('B', [None, None, None, None, None, None, 0, 3.5, 10.1, 23.1, 35.2]) 
Bar_Chart.add('C', [85.1, 84.1, 84.1, 74.1, 64, 58.0, 54.1, 44.3, 36.9, 26.5, 20.4]) 
Bar_Chart.add('D', [14.1, 15.8, 15.1, 8.8, 8, 10.1, 8.4, 5.1, 6.6, 6.1, 7.4]) 
Bar_Chart.render_to_file('Bar_Chart.svg')

水平条形图

Bar_Chart = pygal.HorizontalBar() 
Bar_Chart.title = 'Horizontal Bar Graph' 
Bar_Chart.x_labels = map(str, range(2005, 2016)) 
Bar_Chart.add()

堆叠条形图

Bar_Chart = pygal.StackedBar() 
Bar_Chart.title = 'Stacked bar Graph' 
Bar_Chart.x_labels = map(str, range(2006, 2017)) 
Bar_Chart.add()

03 直方图

直方图是一种特殊的柱状图，每个柱状图有三个值:纵坐标高度、横坐标开始和横坐标结束。

hist = pygal.Histogram()
hist.add('Wide bars', [(5, 0, 10), (4, 5, 13), (2, 0, 15)])
hist.add('Narrow bars',  [(10, 1, 2), (12, 4, 4.5), (8, 11, 13)])
hist.render()

04 XY平面图

可以借助内置方法在 XY 平面上设计图表。在下面画出余弦。

from math import cos   
XY_chart = pygal.XY()   
XY_chart.title = 'XY Chart'   
XY_chart.add('x = cos(y)', [(cos(x / 20.), x / 20.) for x in range(-40, 40, 4)])   
XY_chart.add('y = cos(x)', [(x / 20., cos(x / 20.)) for x in range(-40, 40, 4 )])   
XY_chart.add('x = 1', [(2, -4), (2, 4)])   
XY_chart.add('x = -1', [(-1, -4), (- 1, 4)])   
XY_chart.add('y = 1', [(-4, 1), (4, 1)])   
XY_chart.add('y = -1', [(-4, -1) , (4, -1)])

对于散点图，禁用 XY 对象中的stroke。

XY_chart = pygal.XY(stroke=False)   
XY_chart.title = 'XY Scatter Plot' 
XY_chart.add()

05 饼图

pygal 中不同类型的饼图有半饼图、甜甜圈或多系列饼图。

普通饼图

Pie_Chart = pygal.Pie() 
Pie_Chart.title = 'PIE Chart' 
Pie_Chart.add('C', 19.1) 
Pie_Chart.add('A', 36.1) 
Pie_Chart.add('B', 36.2) 
Pie_Chart.add('D', 4.4) 
Pie_Chart.add('E', 2.5) 
Pie_Chart.render_to_file('PC.svg')

甜甜圈图

可以指定内半径来获得甜甜圈。

Pie_Chart = pygal.Pie(inner_radius=.4) 
Pie_Chart.title = 'PIE Chart :Donut'

半饼图

Pie_Chart = pygal.Pie(half_pie=True) 
Pie_Chart.title = 'PIE Chart: Half Donut'

多系列饼图

pie_chart = pygal.Pie()
pie_chart.title = 'Browser usage by version in February 2012 (in %)'
pie_chart.add('IE', [5.7, 10.2, 2.6, 1])
pie_chart.add('Firefox', [.6, 16.8, 7.4, 2.2, 1.2, 1, 1, 1.1, 4.3, 1])
pie_chart.add('Chrome', [.3, .9, 17.1, 15.3, .6, .5, 1.6])
pie_chart.add('Safari', [4.4, .1])
pie_chart.add('Opera', [.1, 1.6, .1, .5])
pie_chart.render()

06 雷达图

雷达图非常适合比较两组或更多组的多个特征或特性，Pygal 可以非常轻松地绘制 Kiviat 图。

Radar_Chart = pygal.Radar() 
Radar_Chart.title = 'Radar' 
Radar_Chart.x_labels = ['R', 'D', 'C', 'X', 'E', 'H', 'S', 'N' ] 
Radar_Chart.add('B', [6392, 8211, 7521, 7228, 12434, 1640, 2143, 8637]) 
Radar_Chart.add('A', [7474, 8089, 11701, 2631, 6351, 1042, 3697, 9410]) 
Radar_Chart.add('D', [3471, 2932, 4103, 5219, 5811, 1818, 9011, 4668]) 
Radar_Chart.add('C', [41, 42, 58, 78, 143, 126, 31, 132]) 
Radar_Chart.render_to_file('Radar.svg')

07 箱线图

箱线图基于五个因素提供有关数据分布的高级概念：最小值、最大值、中值、第一四分位数 (Q1) 和第三四分位数 (Q3)。pygal 中默认情况，可以绘制一个以胡须为数据集极值的箱形图，该箱形图从 Q1 到 Q3，中间的线表示给定特征的中值。

基本箱线图

box_plot = pygal.Box()
box_plot.title = 'V8 benchmark results'
box_plot.add('Chrome', [6395, 8212, 7520, 7218, 12464, 1660, 2123, 8607])
box_plot.add('Firefox', [7473, 8099, 11700, 2651, 6361, 1044, 3797, 9450])
box_plot.add('Opera', [3472, 2933, 4203, 5229, 5810, 1828, 9013, 4669])
box_plot.add('IE', [43, 41, 59, 79, 144, 136, 34, 102])
box_plot.render()

1.5 四分位距

与上述相同，除了胡须是第一个四分位数减去四分位数范围的 1.5 倍和第三个四分位数加上四分位数范围的 1.5 倍。

box_plot = pygal.Box(box_mode="1.5IQR")

图基

胡须是下四分位数的 1.5 IQR 范围内的最低基准，而仍在上四分位数 1.5 IQR 范围内的最高基准。异常值也显示出来。

box_plot = pygal.Box(box_mode="tukey")

标准差

晶须在这里由数据的标准偏差定义。

box_plot = pygal.Box(box_mode="stdev")

总体标准差

晶须在这里由数据的总体标准偏差定义。

box_plot = pygal.Box(box_mode="pstdev")

08 点图

一个简单的点图或条形图由在图表上绘制为点的数据点组成。检查特定的数据趋势或聚类模式很有帮助。Pygal 提供了在正数据点和负数据点上绘制类似打孔卡的图表的选项。

Dot_Chart = pygal.Dot(x_label_rotation=35) 
Dot_Chart.title = 'Dot Chart' 
Dot_Chart.x_labels = ['Ri', 'De', 'Cr', 'Ra', 'Ea', 'Re', 'Sp' , 'Na'] 
Dot_Chart.add('B', [6396, 8222, 7530, 7217, 12364, 1661, 2223, 8617]) 
Dot_Chart.add('A', [7471, 8091, 11701, 2631, 6362, 1043, 3787, 9440]) 
Dot_Chart.add('D', [3471, 2931, 4201, 5221, 5811, 1821, 9011, 4662]) 
Dot_Chart.add('C', [45, 42, 56, 73, 142, 131, 31, 101]) 
Dot_Chart.render_to_file('Dot.svg')

还支持负值，将点绘制为空。

dot_chart = pygal.Dot(x_label_rotation=30)
dot_chart.add('Normal', [10, 50, 76, 80, 25])
dot_chart.add('With negatives', [0, -34, -29, 39, -75])
dot_chart.render()

09 漏斗

漏斗图是代表任何会议或流程阶段的好方法。

Funnel_Chart = pygal.Funnel() 
Funnel_Chart.title = 'Funnel Chart' 
Funnel_Chart.x_labels = ['Ri', 'De', 'Cr', 'Ra', 'Ea', 'Re', 'Sp', 'Na '] 
Funnel_Chart.add('Opera', [3478, 2833, 4233, 5329, 5910, 1838, 9023, 4679]) 
Funnel_Chart.add('A', [7471, 8091, 11701, 2641, 6362, 1042, 3787 , 9440]) 
Funnel_Chart.add('B', [6391, 8211, 7521, 7211, 12463, 1661, 2124, 8609]) 
Funnel_Chart.render_to_file('Funnel.svg')

10 实心仪表图

实心仪表图表是用于现实世界仪表或仪表板的最流行的角度仪表图表，因为它们可以一目了然地可视化范围内的数字。

gauge = pygal.SolidGauge(inner_radius=0.70)
percent_formatter = lambda x: '{:.10g}%'.format(x)
dollar_formatter = lambda x: '{:.10g}$'.format(x)
gauge.value_formatter = percent_formatter

gauge.add('Series 1', [{'value': 225000, 'max_value': 1275000}],
          formatter=dollar_formatter)
gauge.add('Series 2', [{'value': 110, 'max_value': 100}])
gauge.add('Series 3', [{'value': 3}])
gauge.add(
    'Series 4', [
        {'value': 51, 'max_value': 100},
        {'value': 12, 'max_value': 100}])
gauge.add('Series 5', [{'value': 79, 'max_value': 100}])
gauge.add('Series 6', 99)
gauge.add('Series 7', [{'value': 100, 'max_value': 100}])
gauge.render()

gauge = pygal.SolidGauge(
    half_pie=True, inner_radius=0.70,
    style=pygal.style.styles['default'](value_font_size=10 "'default'"))

11 仪表图

仪表图是一种最常用于具有定量上下文的单个数据值的图，它跟踪 KPI 的进度。

Gauge_chart = pygal.Gauge(human_readable=True) 
Gauge_chart.title = 'Gauge Plot' 
Gauge_chart.range = [0, 15000] 
Gauge_chart.add('X', 8219) 
Gauge_chart.add('Y', 8091) 
Gauge_chart.add ('Z', 2953) 
Gauge_chart.add('V', 42) 
Gauge_chart.render_to_file('Gauge.svg')

12 金字塔

人口金字塔。

ages = [(364381, ...), (346205,  ...),
      (0, ...), (0, ...),
      (0, ...), (0, ...),
      (0, ...), (0, ...)]

types = ['Males single', 'Females single',
         'Males married', 'Females married',
         'Males widowed', 'Females widowed',
         'Males divorced', 'Females divorced']

pyramid_chart = pygal.Pyramid(human_readable=True, legend_at_bottom=True)
pyramid_chart.title = 'England population by age in 2010 (source: ons.gov.uk)'
pyramid_chart.x_labels = map(lambda x: str(x) if not x % 5 else '', range(90))
for type, age in zip(types, ages):
    pyramid_chart.add(type, age)
pyramid_chart.render()

13 树状图

树形图是一种基本图表，它提供数据的分层视图并经常显示销售数据。

treemap = pygal.Treemap()
treemap.title = 'Binary TreeMap'
treemap.add('A', [2, 1, 12, 4, 2, 1, 1, 3, 12, 3, 4, None, 9])
treemap.add('B', [4, 2, 5, 10, 3, 4, 2, 7, 4, -10, None, 8, 3, 1])
treemap.add('C', [3, 8, 3, 3, 5, 3, 3, 5, 4, 12])
treemap.add('D', [23, 18])
treemap.add('E', [1, 2, 1, 2, 3, 3, 1, 2, 3,
      4, 3, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1])
treemap.add('F', [31])
treemap.add('G', [5, 9.3, 8.1, 12, 4, 3, 2])
treemap.add('H', [12, 3, 3])
treemap.render()

14 地图

地图显示不同地区或国家之间的符号表示和关系。Pygal 提供了绘制世界地图、法国地图和瑞士地图的选项。地图现在单独打包以保持 pygal 包的体积小，下面是根你的项目安装和配置它们的链接。https://www.pygal.org/en/stable/documentation/types/maps/index.html

如世界地图插件可以通过以下方式安装。

pip install pygal_maps_world

绘制各大洲地图。

supra = pygal.maps.world.SupranationalWorld()
supra.add('Asia', [('asia', 1)])
supra.add('Europe', [('europe', 1)])
supra.add('Africa', [('africa', 1)])
supra.add('North america', [('north_america', 1)])
supra.add('South america', [('south_america', 1)])
supra.add('Oceania', [('oceania', 1)])
supra.add('Antartica', [('antartica', 1)])
supra.render()

一些附加功能

除了不同风格的图表外，它还提供了一些我们将在下面讨论的额外功能。

样式

Pygal 为用户提供了不同的选项来设置图形和图表的样式。有内置样式可以更改图表的颜色模式，例如霓虹灯、红色、蓝色、绿松石色、深绿色、Light Solarized 等。您还可以导入自定义 CSS 样式以在图表中使用。

图表配置

它提供更改图表配置的选项，例如更改标题、x 标签、y 标签、大小调整、图例、轴、数据等等。

嵌入网页

它提供了为保存的 SVG 图表设置 URL 条目的选项，以便在 HTML 代码中放置标签。

参考资料

[1]

样式: https://www.pygal.org/en/stable/documentation/styles.html

[2]

图表配置: https://www.pygal.org/en/stable/documentation/configuration/chart.html

[3]

嵌入网页: https://www.pygal.org/en/stable/documentation/web.html

[4]

参考: https://www.pygal.org/en/stable/documentation/index.html

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原始发表：2022-04-07，如有侵权请联系?cloudcommunity@tencent.com 删除

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