ipyvizzu！小清新式的动画图表绘制工具，值得学习一下~

DataCharm

发布于 2024-01-06 14:40:27

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ipyvizzu-简单的动画图表绘制工具包

连续多期给大家推荐了R语言中的可视化工具包，今天给大家推荐一个我最近发现的特别好用且好看的可视化工具-「ipyvizzu」，该工具不仅支持常见的可视化图表类型，且其默认的配色真的很亮眼，赶紧来一起学习下吧~~

「ipyvizzu包介绍」

ipyvizzu是一个基于Python语言的可视化工具包，用于创建交互式、动态和自定义的数据可视化。它是在Jupyter Notebook中使用的库，可以轻松地呈现和探索数据。

ipyvizzu基于Vizzu JavaScript库，该库提供了强大的图表和可视化功能。它支持各种类型的图表，包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。

使用ipyvizzu，你可以通过简单的代码创建各种图表，并根据需要进行自定义。它提供了丰富的配置选项，允许你修改图表的样式、颜色、标签和其他属性。此外，你还可以添加交互性，使用户能够与图表进行互动，例如缩放、旋转、筛选和排序数据。

安装

pip install ipyvizzu
#or
conda install ipyvizzu

绘图语法

ipyvizzu由于是对Vizzu JavaScript库的封装使用，所以其基本的绘图方式还是以Vizzu为主，只不过在之前引入了python工具的数据读取操作，以下是一个简单的小例子：

#读取数据
import pandas as pd
from ipyvizzu import Chart, Data, Config

df = pd.read_csv(
    "https://ipyvizzu.vizzuhq.com/0.17/assets/data/music_data.csv"
)

#实例化Data()对象，然后将导入的数据集放置其中
data = Data()
data.add_df(df)
#再实例化图表对象Chart()，将含有数据集的data放置其中
chart = Chart()
#绘制图表：使用Vizzu库的语法，一些基本的图层属性如画布大小、颜色、图例等可设置
chart.animate(
    Config(
        {
            "channels": {
                "y": {"set": ["Popularity"]},
                "x": {"set": ["Genres"]},
            },
        }
    )
)

可交互动态样式的

「ipyvizzu包案例」

由于ipyvizzu包所能支持的图表类型很多，这里小编就挑选几个不错的图表给大家看下，如下：

 import pandas as pd
 from ipyvizzu import Chart, Data, Config, Style
 df = pd.read_csv(
     "https://ipyvizzu.vizzuhq.com/0.17/assets/data/chart_types_eu_data_6.csv",
     dtype={"Year": str, "Timeseries": str},
 )
 data = Data()
 data.add_df(df)
 chart = Chart()
 chart.animate(data)
       chart.animate(
    Config.percentageBar(
         {
             "x": "Value 2 (+)",
             "y": "Country",
             "stackedBy": "Joy factors",
             "title": "Percentage Bar Chart",
         }
     )
 )

Percentage Bar Chart

 import pandas as pd
 from ipyvizzu import Chart, Data, Config, Style
 df = pd.read_csv(
     "https://ipyvizzu.vizzuhq.com/0.17/assets/data/chart_types_eu.csv",
     dtype={"Year": str, "Timeseries": str},
 )
 data = Data()
 data.add_df(df)
 chart = Chart()
 chart.animate(data)
     chart.animate(
     Config.bubbleplot(
         {
             "x": "Value 4 (+/-)",
             "y": "Value 5 (+/-)",
             "color": "Joy factors",
             "dividedBy": "Country",
             "size": "Value 3 (+)",
             "title": "Bubble Plot",
         }
     )
 )

Bubble Plot

 chart.animate(
     Config.stream(
         {
             "x": "Year",
             "y": "Revenue",
             "stackedBy": "Format",
             "title": "Stream Graph",
         }
     ),
     Style(
         {
             "plot": {
                 "yAxis": {"label": {"numberScale": "K, M, B, T"}},
                 "xAxis": {"label": {"angle": "-45deg"}},
             }
         }
     ),
 )