数据可视化艺术：使用cutecharts轻松创建各种图表 - 不止于python

词穷了～

上篇文章写了如何使用matplotlib绘制一些基本的图表，这篇写一下如何使用cutecharts来绘制图表以及绘制图表时支持的参数。 cutecharts是一个简单而强大的Python库，它可以轻松创建各种类型的图表，包括折线图、饼图、柱状图、散点图和雷达图。它与matplotlib不同的是，可以生成手绘样式的图表，可以让你的PPT或分析更生动，看起来不那么干巴。可以直接导出html分享给别人

安装

1	pip install cutecharts

折线图（Line Chart）

折线图通常用于显示数据随时间变化的趋势。

折线图示例代码

# -*- coding: utf-8 -*-  
# @Author: Mehaei  
# @Date:   2023-09-18 22:23:15  
# @Last Modified by:   Mehaei  
# @Last Modified time: 2023-09-18 22:23:17  
from cutecharts.charts import Line  
  
# 创建折线图  
chart = Line("22-23上半年销售额")  
chart.set_options(labels=["一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月"], x_label="月份", y_label="销售额")  
chart.add_series("22年销售额", [150, 220, 300, 280, 400, 460])  
chart.add_series("23年销售额", [220, 250, 280, 300, 450, 510])  
  
# 渲染为html, 使用浏览器打开  
chart.render("line_chart.html")

折线图 `set_options` 支持参数

labels: X 坐标轴标签数据
x_label: X 坐标轴名称
y_label: Y 坐标轴名称
ytickcount: Y 轴刻度分割段数
legend_pos: 图例位置，有 “upLeft”, “upRight”, “downLeft”, “downRight” 可选
colors: label 颜色数组
font_family: CSS 字体风格

效果图

饼图（Pie Chart）

饼图用于显示数据的占比情况。

饼图示例代码

# @Author: Mehaei  
# @Date:   2023-09-18 22:23:15  
# @Last Modified by:   Mehaei  
# @Last Modified time: 2023-09-18 22:47:13  
from cutecharts.charts import Pie  
  
# 创建饼图  
chart = Pie("饼图示例")  
chart.set_options(labels=["类别A", "类别B", "类别C", "类别D"], colors=["#FF9999", "#66B2FF", "#99FF99", "#FFCC99"])  
chart.add_series([30, 40, 20, 10])  
  
# 渲染为html, 使用浏览器打开  
chart.render("pie_chart.html")

饼图 `set_options` 支持参数

labels: 数据标签列表
inner_radius: Pie 图半径
legend_pos: 图例位置，有 “upLeft”, “upRight”, “downLeft”, “downRight” 可选
colors: label 颜色数组
font_family: CSS 字体风格

效果图

柱状图（Bar Chart）

柱状图适用于比较不同类别的数据。

柱状图示例代码

# -*- coding: utf-8 -*-  
# @Author: Mehaei  
# @Date:   2023-09-18 22:23:15  
# @Last Modified by:   Mehaei  
# @Last Modified time: 2023-09-18 22:50:36  
from cutecharts.charts import Bar  
  
# 创建柱状图  
chart = Bar("柱状图示例")  
chart.set_options(labels=["一月", "二月", "三月", "四月", "五月"], x_label="月份", y_label="销售额")  
chart.add_series("销售额", [150, 220, 300, 280, 400])  
  
# 渲染为html, 使用浏览器打开  
chart.render("bar_chart.html")

柱状图 `set_options` 支持参数

labels: X 坐标轴标签数据
x_label: X 坐标轴名称
y_label: Y 坐标轴名称
ytickcount: Y 轴刻度分割段数
colors: label 颜色数组
font_family: CSS 字体风格

效果图

散点图（Scatter Plot）

散点图用于展示两个变量之间的关系。

散点图示例代码

# -*- coding: utf-8 -*-  
# @Author: Mehaei  
# @Date:   2023-09-18 22:23:15  
# @Last Modified by:   Mehaei  
# @Last Modified time: 2023-09-18 22:53:58  
from cutecharts.charts import Scatter  
  
# 创建散点图  
chart = Scatter("散点图示例")  
chart.set_options(x_label="X轴", y_label="Y轴")  
chart.add_series("数据集A", [(1, 2), (2, 4), (3, 6), (4, 8), (5, 10)])  
chart.add_series("数据集B", [(1, 1), (2, 3), (3, 5), (4, 7), (5, 9)])  
  
# 渲染为html, 使用浏览器打开  
chart.render("scatter_plot.html")

散点图 `set_options` 支持参数

x_label: X 坐标轴名称
y_label: Y 坐标轴名称
xtickcount: X 轴刻度分割段数
ytickcount: Y 轴刻度分割段数
isshowline: 是否将散点连成线
dot_size: 散点大小
time_format: 日期格式
legend_pos: 图例位置，有 “upLeft”, “upRight”, “downLeft”, “downRight” 可选
colors: label 颜色数组
font_family: CSS 字体风格

效果图

雷达图（Radar Chart）

雷达图通常用于比较多个类别的数据。

雷达图示例代码：

# -*- coding: utf-8 -*-  
# @Author: Mehaei  
# @Date:   2023-09-18 22:23:15  
# @Last Modified by:   Mehaei  
# @Last Modified time: 2023-09-18 22:56:15  
from cutecharts.charts import Radar  
  
# 创建雷达图  
chart = Radar("雷达图示例")  
chart.set_options(labels=["类别A", "类别B", "类别C", "类别D", "类别E"])  
chart.add_series("数据集A", [90, 80, 70, 60, 50])  
chart.add_series("数据集B", [70, 60, 50, 40, 30])  
  
# 渲染为图片  
chart.render("radar_chart.html")

雷达图 `set_options` 支持参数

labels: 数据标签列表
isshowlabel: 是否显示标签
isshowlegend: 是否显示图例
tick_count: 坐标系分割刻度
legend_pos: 图例位置，有 “upLeft”, “upRight”, “downLeft”, “downRight” 可选
colors: label 颜色数组
font_family: CSS 字体风格

效果图

多图合体

把以上代码略微封装一下

# -*- coding: utf-8 -*-  
# @Author: Mehaei  
# @Date:   2023-09-18 22:23:15  
# @Last Modified by:   Mehaei  
# @Last Modified time: 2023-09-18 23:13:01  
# 导入模块  
from cutecharts.charts import Line  
from cutecharts.charts import Pie  
from cutecharts.charts import Bar  
from cutecharts.charts import Scatter  
from cutecharts.charts import Radar  
from cutecharts.components import Page  
  
  
def cLine():  
    # 创建折线图  
    chart = Line("22-23上半年销售额")  
    chart.set_options(labels=["一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月"], x_label="月份", y_label="销售额")  
    chart.add_series("22年销售额", [150, 220, 300, 280, 400, 460])  
    chart.add_series("23年销售额", [220, 250, 280, 300, 450, 510])  
    return chart  
  
  
def cPie():  
    # 创建饼图  
    chart = Pie("饼图示例")  
    chart.set_options(labels=["类别A", "类别B", "类别C", "类别D"], colors=["#FF9999", "#66B2FF", "#99FF99", "#FFCC99"])  
    chart.add_series([30, 40, 20, 10])  
    return chart  
  
  
def cBar():  
    # 创建柱状图  
    chart = Bar("柱状图示例")  
    chart.set_options(labels=["一月", "二月", "三月", "四月", "五月"], x_label="月份", y_label="销售额")  
    chart.add_series("销售额", [150, 220, 300, 280, 400])  
    return chart  
  
  
def cScatter():  
    # 创建散点图  
    chart = Scatter("散点图示例")  
    chart.set_options(x_label="X轴", y_label="Y轴")  
    chart.add_series("数据集A", [(1, 2), (2, 4), (3, 6), (4, 8), (5, 10)])  
    chart.add_series("数据集B", [(1, 1), (2, 3), (3, 5), (4, 7), (5, 9)])  
    return chart  
  
  
def cRadar():  
    # 创建雷达图  
    chart = Radar("雷达图示例")  
    chart.set_options(labels=["类别A", "类别B", "类别C", "类别D", "类别E"])  
    chart.add_series("数据集A", [90, 80, 70, 60, 50])  
    chart.add_series("数据集B", [70, 60, 50, 40, 30])  
    return chart  
  
  
# 导入Page对象  
page = Page()  
# 添加图示例对象  
page.add(cLine(), cPie(), cBar(), cScatter(), cRadar())  
# 转为html, 在浏览器中打开  
page.render("all_demo.html")

看了上面的示例，是不是感觉特别简单，那就赶紧试试吧！！！