MIT大神写给女神的Q版Python画图库—Cutecharts

画图不好看？不可爱？不萌？本文二哥教大家来进行Q版绘图。
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还记得那是一个月黑风高的晚上，一位女同事让我给他讲解数据分析结果的时候，我默默的用python画了下面这张图。

依稀记得女同事看了之后，立刻转身离去，并留下了一句”哼，臭屌丝“，留下懵逼的我凌乱在风中。

凌乱的我对这张图左看、右看、上看、下看，终于明白在不懂技术的妹子眼中，这种正经的图表简直就是屌丝的象征。为了避免下一次同样的事情发生，我翻遍了Python的可视化库，终于找到了一个能够征服妹子的可视化库——cutecharts。

cutecharts是由麻省理工学院的大神们改写的一款萌萌哒的可视化工具，下面就来看一下如何用萌萌哒的图表征服你心爱的妹子。

cutecharts安装

pip install cutecharts

共用函数

__init__()

说明

初始化函数

参数

title: Optionalstr = None 图表标题
width: str = “800px” 图表宽度
height: str = “600px” 图表高度
assets_host: Optionalstr = None 引用资源 Host

render()

说明

用于生成HTML文件

参数

dest: str = “render.html” 渲染的文件路径
template_name: str = “basic_local.html” 渲染使用的模板，一般不需要修改

render_notebook()

说明

用于在notebook中展示图表

参数

template_type: str = “basic” 渲染使用的模板类型，一般不需要修改

load_javascript()

加载 JS 依赖，在 JupyterLab 渲染时使用。

柱状图的使用

函数：cutecharts.charts.Bar

设置项：cutecharts.charts.Bar.set_options

参数（设置项）

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 = 3 Y 轴刻度分割段数
colors: OptionalIterable = None label 颜色数组
font_family: Optionalstr = None CSS font-family

数据添加：cutecharts.charts.Bar.add_series

参数（设置项）

name: str series 名称
data: Iterable series 数据列表

基本示例

注：在cutecharts.faker中存在了很多示例数据，我们直接使用即可。

from cutecharts.charts import Bar
from cutecharts.components import Page
from cutecharts.faker import Fakerdef bar_base():chart = Bar("Bar-基本示例")chart.set_options(labels=Faker.choose(),x_label="I'm xlabel",y_label="I'm ylabel")chart.add_series("series-A", Faker.values())return chart# 生成HTML文件
bar_base().render()
# 生成notebook显示
bar_base().render_notebook()

结果

折线图的使用

函数：cutecharts.charts.Line

设置项：cutecharts.charts.Line.set_options

参数（设置项）

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 = 3 Y 轴刻度分割段数
legend_pos: str = “upLeft” 图例位置，有 “upLeft”, “upRight”,“downLeft”, “downRight” 可选
colors: OptionalIterable = None label 颜色数组
font_family: Optionalstr = None CSS font-family

数据添加：cutecharts.charts.Line.add_series

参数（数据添加）

name: str series 名称
data: Iterable series 数据列表

基本示例

from cutecharts.charts import Line
from cutecharts.components import Page
from cutecharts.faker import Fakerdef line_base() -> Line:chart = Line("Line-基本示例")chart.set_options(labels=Faker.choose(),x_label="I'm xlabel",y_label="I'm ylabel",legend_pos="upRight")chart.add_series("series-A", Faker.values())chart.add_series("series-B", Faker.values())return chart# 生成HTML文件
line_base().render()
# 生成notebook显示
line_base().render_notebook()

结果

饼图的使用

函数：cutecharts.charts.Pie

设置项：cutecharts.charts.Pie.set_options

参数（设置项）

labels: Iterable 数据标签列表
inner_radius: float = 0.5 Pie 图半径
legend_pos: str = “upLeft” 图例位置，有 “upLeft”, “upRight”, “downLeft”, “downRight” 可选
colors: OptionalIterable = None label 颜色数组
font_family: Optionalstr = None CSS font-family

数据添加：cutecharts.charts.Pie.add_series

参数（数据添加）

data: Iterable series 数据列表

基本示例

from cutecharts.charts import Pie
from cutecharts.components import Page
from cutecharts.faker import Fakerdef pie_base() -> Pie:chart = Pie("Pie-基本示例")chart.set_options(labels=Faker.choose())chart.add_series(Faker.values())return chart# 生成HTML文件
pie_base().render()
# 生成notebook显示
pie_base().render_notebook()

结果

实心饼图示例

def pie_radius():chart = Pie("Pie-Radius")chart.set_options(labels=Faker.choose(),inner_radius=0,)chart.add_series(Faker.values())return chart# 生成HTML文件
pie_radius().render()
# 生成notebook显示
pie_radius().render_notebook()

结果

雷达图的使用

函数：cutecharts.charts.Radar

设置项：cutecharts.charts.Radar.set_options

参数（设置项）

labels: Iterable 数据标签列表
is_show_label: bool = True 是否显示标签
is_show_legend: bool = True 是否显示图例
tick_count: int = 3 坐标系分割刻度
legend_pos: str = “upLeft” 图例位置，有 “upLeft”, “upRight”, “downLeft”, “downRight” 可选
colors: OptionalIterable = None label 颜色数组
font_family: Optionalstr = None CSS font-family

数据添加：cutecharts.charts.Radar.add_series

参数（数据添加）

name: str series 名称
data: Iterable series 数据列表

基本示例

from cutecharts.charts import Radar
from cutecharts.components import Page
from cutecharts.faker import Fakerdef radar_base() -> Radar:chart = Radar("Radar-基本示例")chart.set_options(labels=Faker.choose())chart.add_series("series-A", Faker.values())chart.add_series("series-B", Faker.values())return chart# 生成HTML文件
radar_base().render()
# 生成notebook显示
radar_base().render_notebook()

结果

散点图的使用

函数：cutecharts.charts.Scatter

设置项：cutecharts.charts.Scatter.set_options

参数（设置项）

x_label: str = “” X 坐标轴名称
y_label: str = “” Y 坐标轴名称
x_tick_count: int = 3 X 轴刻度分割段数
y_tick_count: int = 3 Y 轴刻度分割段数
is_show_line: bool = False 是否将散点连成线
dot_size: int = 1 散点大小
time_format: Optionalstr = None 日期格式
legend_pos: str = “upLeft” 图例位置，有 “upLeft”, “upRight”, “downLeft”, “downRight” 可选
colors: OptionalIterable = None label 颜色数组
font_family: Optionalstr = None CSS font-family

数据添加：cutecharts.charts.Scatter.add_series

参数（数据添加）

name: str series 名称
data: Iterable series 数据列表，(x1, y1), (x2, y2)

基本示例

from cutecharts.charts import Scatter
from cutecharts.components import Page
from cutecharts.faker import Fakerdef scatter_base() -> Scatter:chart = Scatter("Scatter-基本示例")chart.set_options(x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")chart.add_series("series-A",[(z[0], z[1])for z in zip(Faker.values(), Faker.values())])chart.add_series("series-B",[(z[0], z[1])for z in zip(Faker.values(), Faker.values())])return chart# 生成HTML文件
scatter_base().render()
# 生成notebook显示
scatter_base().render_notebook()

结果

总结

cutecharts的功能虽然比不上pyecharts那么强大，但是这些基本的图表已经可以满足我们大部分的需求了，各位还等什么！为了你心中的女神！做一个文艺范的“程序猿”，快动起来吧～