吊打 Pyecharts，這個新 Python 繪圖庫竟然這麼漂亮！
一起養成寫作習慣！這是我參與「掘金日新計劃 · 4 月更文挑戰」的第27天，點擊查看活動詳情。
最近看了一篇文章《一個牛逼的Python 可視化庫：PyG2Plot》，可惜只是簡單介紹，並且只有一個簡陋的官方示例。
經過一番測試成功復現了其中一個示例圖片，還很精緻。今天正好把完整過程分享給大家，看看這個新庫繪圖也可以這麼漂亮！
Python可視化新秀
這個Python可視化新秀，在GitHub上是這樣介紹的：
🎨 PyG2Plot 是
@AntV/G2Plot在 Python3 上的封裝。G2Plot 是一套簡單、易用、並具備一定擴展能力和組合能力的統計圖表庫，基於圖形語法理論搭建而成。
不過研究PyG2Plot還得先從G2開始講，它是螞蟻金服開源一個基於圖形語法，面向數據分析的統計圖表引擎。後來又在其基礎上，封裝出業務上常用的統計圖表庫——G2Plot。
不過現在Python這麼熱，幾乎每一個nb的前端可視化庫，最終都會被用python開發一套生成相應html的庫！它也不例外，封裝出了Python可視化庫——PyG2Plot。
在GitHub上，也提供了一張示例圖，我對右下角的散點圖比較感興趣。
結果興致勃勃地去看示例，這簡直買家秀與賣家秀啊！
我不管，我就要右邊那個👉
自己動手，豐衣足食
看來還是需要自己動手，那就先安裝PyG2Plot庫吧
pip install pyg2plot
目前目前 pyg2plot 只提供簡單的一個 API，只列出需要的參數
-
Plot
-
Plot(plot_type: str) : 獲取
Plot對應的類實例。 - plot.set_options(options: object) : 給圖表實例設置一個 G2Plot 圖形的配置。
- plot.render(path, env, kwargs) : 渲染出一個 HTML 文件，同時可以傳入文件的路徑，以及 jinja2 env 和 kwargs 參數。
- plot.render_notebook(env, kwargs) : 將圖形渲染到 jupyter 的預覽。
於是我們可以先導入Plot方法
from pyg2plot import Plot
我們要畫散點圖
scatter = Plot("Scatter")
下一步就是要獲取數據和設置參數plot.set_options()，這裏獲取數據直接利用requset解析案例json，而參數讓我在後面一一道來：
``` import requests
請求地址
url = "https://gw.alipayobjects.com/os/bmw-prod/0b37279d-1674-42b4-b285-29683747ad9a.json"
發送get請求
a = requests.get(url)
獲取返回的json數據,並賦值給data
data = a.json() ```
成功獲取解析好的對象集合數據。
下面是對着參數，一頓操作猛如虎：
scatter.set_options(
{
'appendPadding': 30,
'data': data,
'xField': 'change in female rate',
'yField': 'change in male rate',
'sizeField': 'pop',
'colorField': 'continent',
'color': ['#ffd500', '#82cab2', '#193442', '#d18768','#7e827a'],
'size': [4, 30],
'shape': 'circle',
'pointStyle':{'fillOpacity': 0.8,'stroke': '#bbb'},
'xAxis':{'line':{'style':{'stroke': '#aaa'}},},
'yAxis':{'line':{'style':{'stroke': '#aaa'}},},
'quadrant':{
'xBaseline': 0,
'yBaseline': 0,
'labels': [
{'content': 'Male decrease,\nfemale increase'},
{'content': 'Female decrease,\nmale increase'},
{'content': 'Female & male decrease'},
{'content': 'Female &\n male increase'}, ],},
})
如果在Jupyter notebook中預覽的話，則執行下方語句
scatter.render_notebook()
如果想渲染出完整的html的話，則執行下方語句
scatter.render("散點圖.html")
看一下成果吧
參數解析&完整代碼
各位看官，這塊可能比較無聊，可以直接劃到文末或者點擊收藏。
主要還是詳解一下剛才scatter.set_options()裏的參數，方便大家後續自己改造！
分成幾個部分一點一點解釋：
參數解釋 一
'appendPadding': 30, #①
'data': data, #②
'xField': 'change in female rate', #③
'yField': 'change in male rate',
① 圖表在上右下左的間距，加不加這個參數具體看下圖
② 設置圖表數據源（其中data在前面已經賦值了），這裏的數據源為對象集合，例如：[{ time: '1991'，value: 20 }, { time: '1992'，value: 20 }]。
③ xField和yField這兩個參數分別是橫/縱向的座標軸對應的字段。
參數解釋 二
'sizeField': 'pop', #④
'colorField': 'continent', #⑤
'color': ['#ffd500', '#82cab2', '#193442', '#d18768','#7e827a'], #⑥
'size': [4, 30], #⑦
'shape': 'circle', #⑧
④ 指定散點大小對應的字段名，我們用的pop（人口）字段。
⑤ 指定散點顏色對應的字段名，我們用的continent（洲）字段。
⑥ 設置散點的顏色，指定了系列色值。
⑦ 設置散點的大小，可以指定大小數組 [minSize, maxSize]
⑧ 設置點的形狀，比如cicle、square
參數解釋 三
'pointStyle':{'fillOpacity': 0.8,'stroke': '#bbb'}, #⑨
'xAxis':{'line':{'style':{'stroke': '#aaa'}},}, #⑩
'yAxis':{'line':{'style':{'stroke': '#aaa'}},},
⑨ pointStyle是指折線樣式，不過在散點圖裏，指的是散點的描邊。另外fillOpacity是設置透明度，stroke是設置描邊顏色。
⑩ 這裏只是設置了座標軸線的顏色。
參數解釋 四
'quadrant':{
'xBaseline': 0,
'yBaseline': 0,
'labels': [
{'content': 'Male decrease,\nfemale increase'},
{'content': 'Female decrease,\nmale increase'},
{'content': 'Female & male decrease'},
{'content': 'Female &\n male increase'}, ],},
quadrant是四象限組件，具體細分配置如下：
| 細分配置 | 功能描述 | | --------- | ------------------- | | xBaseline | x 方向上的象限分割基準線，默認為 0 | | yBaseline | y 方向上的象限分割基準線，默認為 0 | | labels | 象限文本配置 |
PyG2Plot的介紹文檔還不完善，上文中的很多參數是摸索的，大家作為參考就好。
PyG2Plot 原理其實非常簡單，其中借鑑了 pyecharts 的實現，但是因為螞蟻金服的 G2Plot 完全基於可視分析理論的配置式結構，所以封裝上比 pyecharts 簡潔非常非常多。
如果有小夥伴對本文代碼感興趣，在公眾號後台回覆“pyg2plot” ，即可獲取全部代碼！
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