PyG2Plot 原理其实非常简单,其中借鉴了 pyecharts 的实现,但是因为蚂蚁金服的 G2Plot 完全基于可视分析理论的配置式结构,所以封装上比 pyecharts 简洁非常非常多。
基本的原理,就是通过 Python 语法提供 API,然后再调用 render 的时候,生成最终的 G2Plot HTML 文本,而针对不同的环境,生成的 HTML 稍有区别。
知识点扩展:
python中pyg2plot如何使用
1、渲染出完整的 HTML
这种情况可以用于:
服务端 html 直出的场景
生成可交互可视化分享
Excel 等工具嵌入的场景
from pyg2plot import Plot line = Plot("Line") line.set_options({ "data": [ { "year": "1991", "value": 3 }, { "year": "1992", "value": 4 }, { "year": "1993", "value": 3.5 }, { "year": "1994", "value": 5 }, { "year": "1995", "value": 4.9 }, { "year": "1996", "value": 6 }, { "year": "1997", "value": 7 }, { "year": "1998", "value": 9 }, { "year": "1999", "value": 13 }, ], "xField": "year", "yField": "value", }) # 1. render html file named plot.html line.render("plot.html") # 2. render html string line.render_html()
2、在 Jupyter notebook 中预览
from pyg2plot import Plot line = Plot("Line") line.set_options({ "height": 400, # set a default height in jupyter preview "data": [ { "year": "1991", "value": 3 }, { "year": "1992", "value": 4 }, { "year": "1993", "value": 3.5 }, { "year": "1994", "value": 5 }, { "year": "1995", "value": 4.9 }, { "year": "1996", "value": 6 }, { "year": "1997", "value": 7 }, { "year": "1998", "value": 9 }, { "year": "1999", "value": 13 }, ], "xField": "year", "yField": "value", }) line.render_notebook()
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