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  • python手绘

    2019-02-02 21:40:00
    1 from PIL import Image 2 import numpy as np 3 4 a = np.asarray(Image.open(r'C:\Users\ldy\Desktop\214.jpg').convert('L')).astype('float') 5 6 depth = 10. ...
     1 from PIL import Image
     2 import numpy as np
     3      
     4 a = np.asarray(Image.open(r'C:\Users\ldy\Desktop\214.jpg').convert('L')).astype('float')
     5      
     6 depth = 10.                      # (0-100)
     7 grad = np.gradient(a)             #取图像灰度的梯度值,表示图像灰度的变化率
     8 grad_x, grad_y = grad               #分别取横纵图像梯度值
     9 grad_x = grad_x*depth/100.
    10 grad_y = grad_y*depth/100.          #根据深度来调整像素的梯度值,从而调整明暗程度
    11 A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.)#构造x轴和y轴梯度的三维归一化单位坐标系
    12 uni_x=grad_x/A
    13 uni_y = grad_y/A 14 uni_z = 1./A 15 16 vec_el = np.pi/2.2 # 光源的俯视角度,弧度值 17 vec_az = np.pi/4. # 光源的方位角度,弧度值 18 dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) #光源对x 轴的影响 19 dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az) #光源对y 轴的影响 20 dz = np.sin(vec_el) #光源对z 轴的影响 21 22 b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) #梯度和光源相互作用,将梯度转化为灰度,光源归一化 23 b = b.clip(0,255)#避免数据越界 24 25 im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) #重构图像 26 im.save(r'C:\Users\ldy\Desktop\50.jpg')

     

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/ldyj/p/10349244.html

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  • 主要介绍了Python手绘可视化工具cutecharts使用实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • Python 手绘风格实现

    2018-12-18 09:10:27
    Python实现的将图片转化为手绘效果。所谓手绘风,就是要让图像呈现出这样的特点: 黑白灰色(可以转化为灰度图实现)边界线条较重(用梯度操作实现) 相同或相近色彩趋于白色(梯度实现) 略有光源效果(虚拟深度...
  • 今天,给大家介绍一个很酷的Python 手绘风格可视化神包:cutecharts。 和 Matplotlib 、pyecharts 等常见的图表不同,使用这个包可以生成下面这种看起来像手绘的各种图表,在一些场景下使用效果可能会更好。 GitHub...

    今天,给大家介绍一个很酷的Python 手绘风格可视化神包:cutecharts

    Matplotlibpyecharts 等常见的图表不同,使用这个包可以生成下面这种看起来像手绘的各种图表,在一些场景下使用效果可能会更好。

    在这里插入图片描述

    GitHub 地址:

    https://github.com/chenjiandongx/cutecharts

    怎么画出这些图表呢,很简单,一行命令先安装好该库:

    pip install cutecharts
    

    也可以使用源码安装的方式:

    $ git clone https://github.com/chenjiandongx/cutecharts.git
    $ cd cutecharts
    $ pip install -r requirements.txt
    $ python setup.py install
    

    下面就介绍下每个图表如何绘制。

    首先是一些图表共通的参数:

    Commons

    不同图表有着部分相同的方法。

    __init__

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    title: Optional[str] = None                     图表标题
    width: str = "800px"                            图表宽度
    height: str = "600px"                           图表高度
    assets_host: Optional[str] = None               引用资源 Host
    

    render

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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。
    

    Bar(柱状图)

    cutecharts.charts.Bar
    

    API

    cutecharts.charts.Bar.set_options

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
    font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    

    cutecharts.charts.Bar.add_series

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    name: str                                       series 名称
    data: Iterable                                  series 数据列表
    

    Demo

    Bar-基本示例

    from cutecharts.charts import Bar
    from cutecharts.components import Page
    from cutecharts.faker import Faker
    
    
    def bar_base() -> Bar:
        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
    
    bar_base().render()
    

    在这里插入图片描述

    有想要源代码的小伙伴“点击”即可领取

    Bar-调整颜色

    def bar_tickcount_colors():
        chart = Bar("Bar-调整颜色")
        chart.set_options(labels=Faker.choose(), y_tick_count=10, colors=Faker.colors)
        chart.add_series("series-A", Faker.values())
        return chart
    

    在这里插入图片描述

    Line(折线图)

    cutecharts.charts.Line
    

    API

    cutecharts.charts.Line.set_options

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
    font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    

    cutecharts.charts.Line.add_series

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    name: str                                       series 名称
    data: Iterable                                  series 数据列表
    

    Demo

    Line-基本示例

    from cutecharts.charts import Line
    from cutecharts.components import Page
    from cutecharts.faker import Faker
    
    
    def 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")
        chart.add_series("series-A", Faker.values())
        chart.add_series("series-B", Faker.values())
        return chart
    line_base().render()
    

    在这里插入图片描述

    Line-Legend 位置

    def line_legend():
        chart = Line("Line-Legend 位置")
        chart.set_options(labels=Faker.choose(), legend_pos="upRight")
        chart.add_series("series-A", Faker.values())
        chart.add_series("series-B", Faker.values())
        return chart
    

    在这里插入图片描述

    Line-调整颜色

    def line_tickcount_colors():
        chart = Line("Line-调整颜色")
        chart.set_options(labels=Faker.choose(), colors=Faker.colors, y_tick_count=8)
        chart.add_series("series-A", Faker.values())
        chart.add_series("series-B", Faker.values())
        return chart
    

    在这里插入图片描述

    Pie(饼图)

    cutecharts.charts.Pie
    

    API

    cutecharts.charts.Pie.set_options

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
    font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    

    cutecharts.charts.Pie.add_series

    Params                                          Desc
    ------                                       ----
    data: Iterable                                  series 数据列表
    

    Demo

    Pie-基本示例

    from cutecharts.charts import Pie
    from cutecharts.components import Page
    from cutecharts.faker import Faker
    
    
    def pie_base() -> Pie:
        chart = Pie("Pie-基本示例")
        chart.set_options(labels=Faker.choose())
        chart.add_series(Faker.values())
        return chart
    
    
    pie_base().render()
    

    在这里插入图片描述

    Pie-Legend

    def pie_legend_font():
        chart = Pie("Pie-Legend")
        chart.set_options(
            labels=Faker.choose(),
            legend_pos="downLeft",
            font_family='"Times New Roman",Georgia,Serif;',
        )
        chart.add_series(Faker.values())
        return chart
    
    

    在这里插入图片描述

    Pie-Radius

    def pie_radius():
        chart = Pie("Pie-Radius")
        chart.set_options(
            labels=Faker.choose(),
            inner_radius=0,
        )
        chart.add_series(Faker.values())
        return chart
    

    在这里插入图片描述

    Radar(雷达图)

    cutecharts.charts.Radar
    

    API

    cutecharts.charts.Radar.set_options

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
    font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    

    cutecharts.charts.Radar.add_series

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    name: str                                       series 名称
    data: Iterable                                  series 数据列表
    

    Demo

    Radar-基本示例

    from cutecharts.charts import Radar
    from cutecharts.components import Page
    from cutecharts.faker import Faker
    
    
    def 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
    
    
    radar_base().render()
    

    在这里插入图片描述

    Radar-颜色调整

    def radar_legend_colors():
        chart = Radar("Radar-颜色调整")
        chart.set_options(labels=Faker.choose(), colors=Faker.colors, legend_pos="upRight")
        chart.add_series("series-A", Faker.values())
        chart.add_series("series-B", Faker.values())
        return chart
    

    在这里插入图片描述

    Scatter(散点图

    cutecharts.charts.Scatter
    

    API

    cutecharts.charts.Scatter.set_options

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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: Optional[str] = None               日期格式
    legend_pos: str = "upLeft"                      图例位置,有 "upLeft", "upRight", "downLeft", "downRight" 可选
    colors: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
    font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    

    cutecharts.charts.Scatter.add_series

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    name: str                                       series 名称
    data: Iterable                                  series 数据列表,[(x1, y1), (x2, y2)]
    

    Demo

    Scatter-基本示例

    from cutecharts.charts import Scatter
    from cutecharts.components import Page
    from cutecharts.faker import Faker
    
    
    def 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
    
    
    scatter_base().render()
    

    在这里插入图片描述

    Scatter-散点大小

    def scatter_dotsize_tickcount():
        chart = Scatter("Scatter-散点大小")
        chart.set_options(dot_size=2, y_tick_count=8)
        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
    

    在这里插入图片描述

    Scatter-散点连成线

    def scatter_show_line():
        chart = Scatter("Scatter-散点连成线")
        chart.set_options(y_tick_count=8, is_show_line=True)
        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
    

    在这里插入图片描述

    以上就是小编今天带来的内容,小编本身就是一名python开发工程师,我自己花了三天时间整理了一套python学习教程,从最基础的python脚本到web开发,爬虫,数据分析,数据可视化,机器学习,等,这些资料有想要的小伙伴" 点击 " 即可领取

    展开全文
  • https://github.com/chenjiandongx/cutecharts今天,给大家介绍一个很酷的Python 手绘风格可视化神包:cutecharts。和 Matplo...

    https://github.com/chenjiandongx/cutecharts

    今天,给大家介绍一个很酷的 Python 手绘风格可视化神包:cutecharts

    和 Matplotlib 、pyecharts 等常见的图表不同,使用这个包可以生成下面这种看起来像手绘的各种图表,在一些场景下使用效果可能会更好。

    GitHub 地址:

    https://github.com/chenjiandongx/cutecharts

    怎么画出这些图表呢,很简单,一行命令先安装好该库:

    pip install cutecharts
    

    也可以使用源码安装的方式:

    $ git clone https://github.com/chenjiandongx/cutecharts.git
    $ cd cutecharts
    $ pip install -r requirements.txt
    $ python setup.py install
    

    下面就介绍下每个图表如何绘制。

    首先是一些图表共通的参数:

    Commons

    不同图表有着部分相同的方法。

    __init__

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    title: Optional[str] = None                     图表标题
    width: str = "800px"                            图表宽度
    height: str = "600px"                           图表高度
    assets_host: Optional[str] = None               引用资源 Host
    

    render

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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。
    

    Bar(柱状图)

    cutecharts.charts.Bar

    API

    cutecharts.charts.Bar.set_options

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
    font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    

    cutecharts.charts.Bar.add_series

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    name: str                                       series 名称
    data: Iterable                                  series 数据列表
    

    Demo

    Bar-基本示例

    from cutecharts.charts import Bar
    from cutecharts.components import Page
    from cutecharts.faker import Faker
    
    
    def bar_base() -> Bar:
        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
    
    bar_base().render()

    Bar-调整颜色

    def bar_tickcount_colors():
        chart = Bar("Bar-调整颜色")
        chart.set_options(labels=Faker.choose(), y_tick_count=10, colors=Faker.colors)
        chart.add_series("series-A", Faker.values())
        return chart

    Line(折线图)

    cutecharts.charts.Line

    API

    cutecharts.charts.Line.set_options

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
    font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    

    cutecharts.charts.Line.add_series

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    name: str                                       series 名称
    data: Iterable                                  series 数据列表
    

    Demo

    Line-基本示例

    from cutecharts.charts import Line
    from cutecharts.components import Page
    from cutecharts.faker import Faker
    
    
    def 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")
        chart.add_series("series-A", Faker.values())
        chart.add_series("series-B", Faker.values())
        return chart
    line_base().render()

    Line-Legend 位置

    def line_legend():
        chart = Line("Line-Legend 位置")
        chart.set_options(labels=Faker.choose(), legend_pos="upRight")
        chart.add_series("series-A", Faker.values())
        chart.add_series("series-B", Faker.values())
        return chart

    Line-调整颜色

    def line_tickcount_colors():
        chart = Line("Line-调整颜色")
        chart.set_options(labels=Faker.choose(), colors=Faker.colors, y_tick_count=8)
        chart.add_series("series-A", Faker.values())
        chart.add_series("series-B", Faker.values())
        return chart

    Pie(饼图)

    cutecharts.charts.Pie

    API

    cutecharts.charts.Pie.set_options

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
    font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    

    cutecharts.charts.Pie.add_series

    Params                                          Desc
    ------                                       ----
    data: Iterable                                  series 数据列表
    

    Demo

    Pie-基本示例

    from cutecharts.charts import Pie
    from cutecharts.components import Page
    from cutecharts.faker import Faker
    
    
    def pie_base() -> Pie:
        chart = Pie("Pie-基本示例")
        chart.set_options(labels=Faker.choose())
        chart.add_series(Faker.values())
        return chart
    
    
    pie_base().render()

    Pie-Legend

    def pie_legend_font():
        chart = Pie("Pie-Legend")
        chart.set_options(
            labels=Faker.choose(),
            legend_pos="downLeft",
            font_family='"Times New Roman",Georgia,Serif;',
        )
        chart.add_series(Faker.values())
        return chart

    Pie-Radius

    def pie_radius():
        chart = Pie("Pie-Radius")
        chart.set_options(
            labels=Faker.choose(),
            inner_radius=0,
        )
        chart.add_series(Faker.values())
        return chart

    Radar(雷达图)

    cutecharts.charts.Radar

    API

    cutecharts.charts.Radar.set_options

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
    font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    

    cutecharts.charts.Radar.add_series

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    name: str                                       series 名称
    data: Iterable                                  series 数据列表
    

    Demo

    Radar-基本示例

    from cutecharts.charts import Radar
    from cutecharts.components import Page
    from cutecharts.faker import Faker
    
    
    def 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
    
    
    radar_base().render()

    Radar-颜色调整

    def radar_legend_colors():
        chart = Radar("Radar-颜色调整")
        chart.set_options(labels=Faker.choose(), colors=Faker.colors, legend_pos="upRight")
        chart.add_series("series-A", Faker.values())
        chart.add_series("series-B", Faker.values())
        return chart
    

    Scatter(散点图)

    cutecharts.charts.Scatter

    API

    cutecharts.charts.Scatter.set_options

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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: Optional[str] = None               日期格式
    legend_pos: str = "upLeft"                      图例位置,有 "upLeft", "upRight", "downLeft", "downRight" 可选
    colors: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组
    font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    

    cutecharts.charts.Scatter.add_series

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    name: str                                       series 名称
    data: Iterable                                  series 数据列表,[(x1, y1), (x2, y2)]
    

    Demo

    Scatter-基本示例

    from cutecharts.charts import Scatter
    from cutecharts.components import Page
    from cutecharts.faker import Faker
    
    
    def 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
    
    
    scatter_base().render()

    Scatter-散点大小

    def scatter_dotsize_tickcount():
        chart = Scatter("Scatter-散点大小")
        chart.set_options(dot_size=2, y_tick_count=8)
        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

    Scatter-散点连成线

    def scatter_show_line():
        chart = Scatter("Scatter-散点连成线")
        chart.set_options(y_tick_count=8, is_show_line=True)
        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

    展开全文
  • 来源:Python与算法社区本文约2400字,建议阅读10分钟本文给大家介绍一个很酷的 Python 手绘风格可视化神包:cutecharts。https://github.com/ch...

    来源:Python与算法社区

    本文约2400字,建议阅读10分钟

    本文给大家介绍一个很酷的 Python 手绘风格可视化神包:cutecharts。

    https://github.com/chenjiandongx/cutecharts

    今天,给大家介绍一个很酷的 Python 手绘风格可视化神包:cutecharts。

    和 Matplotlib 、pyecharts 等常见的图表不同,使用这个包可以生成下面这种看起来像手绘的各种图表,在一些场景下使用效果可能会更好。

    GitHub 地址:

    https://github.com/chenjiandongx/cutecharts

    怎么画出这些图表呢,很简单,一行命令先安装好该库:

    pip install cutecharts
    

    也可以使用源码安装的方式:

    $ git clone https://github.com/chenjiandongx/cutecharts.git

    $ cd cutecharts
    $ pip install -r requirements.txt
    $ python setup.py install
    

    下面就介绍下每个图表如何绘制。

    首先是一些图表共通的参数:

    Commons
    


    不同图表有着部分相同的方法。

    __init__

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    title: Optional[str] = None                     图表标题
    width: str = "800px"                            图表宽度
    height: str = "600px"                           图表高度
    assets_host: Optional[str] = None               引用资源 Host
    

    render

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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

    Params                                          Desc
    ------                                          ----
    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。
    

    Bar(柱状图)

    cutecharts.charts.Bar


    API

    cutecharts.charts.Bar.set_options

    
    
    Params                                          Desc------                                          ----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: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    

    cutecharts.charts.Bar.add_series

    Params                                          Desc------                                          ----name: str                                       series 名称data: Iterable                                  series 数据列表
    
    
    

    Demo

    Bar-基本示例

    
    
    from cutecharts.charts import Barfrom cutecharts.components import Pagefrom cutecharts.faker import Faker
    
    def bar_base() -> Bar:    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
    bar_base().render()
    
    
    

    Bar-调整颜色

    def bar_tickcount_colors():
        chart = Bar("Bar-调整颜色")
        chart.set_options(labels=Faker.choose(), y_tick_count=10, colors=Faker.colors)
        chart.add_series("series-A", Faker.values())
        return chart
    


    Line(折线图)

    cutecharts.charts.Line


    API

    cutecharts.charts.Line.set_options

    Params                                          Desc------                                          ----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: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    
    
    

    cutecharts.charts.Line.add_series

    Params                                          Desc------                                          ----name: str                                       series 名称data: Iterable                                  series 数据列表
    
    
    

    Demo

    Line-基本示例

    
    
    from cutecharts.charts import Linefrom cutecharts.components import Pagefrom cutecharts.faker import Faker
    
    def 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")    chart.add_series("series-A", Faker.values())    chart.add_series("series-B", Faker.values())    return chartline_base().render()
    
    
    

    Line-Legend 位置

    
    
    def line_legend():    chart = Line("Line-Legend 位置")    chart.set_options(labels=Faker.choose(), legend_pos="upRight")    chart.add_series("series-A", Faker.values())    chart.add_series("series-B", Faker.values())    return chart
    
    
    

    Line-调整颜色

    
    
    def line_tickcount_colors():    chart = Line("Line-调整颜色")    chart.set_options(labels=Faker.choose(), colors=Faker.colors, y_tick_count=8)    chart.add_series("series-A", Faker.values())    chart.add_series("series-B", Faker.values())    return chart
    
    
    


    Pie(饼图)

    cutecharts.charts.Pie


    API

    cutecharts.charts.Pie.set_options

    Params                                          Desc------                                          ----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: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    
    
    

    cutecharts.charts.Pie.add_series

    Params                                          Desc------                                       ----data: Iterable                                  series 数据列表
    
    
    

    Demo

    Pie-基本示例

    
    
    from cutecharts.charts import Piefrom cutecharts.components import Pagefrom cutecharts.faker import Faker
    def pie_base() -> Pie:    chart = Pie("Pie-基本示例")    chart.set_options(labels=Faker.choose())    chart.add_series(Faker.values())    return chart
    pie_base().render()
    
    
    

    Pie-Legend

    
    
    def pie_legend_font():    chart = Pie("Pie-Legend")    chart.set_options(        labels=Faker.choose(),        legend_pos="downLeft",        font_family='"Times New Roman",Georgia,Serif;',    )    chart.add_series(Faker.values())    return chart
    
    
    

    Pie-Radius

    
    
    def pie_radius():    chart = Pie("Pie-Radius")    chart.set_options(        labels=Faker.choose(),        inner_radius=0,    )    chart.add_series(Faker.values())    return chart
    
    
    


    Radar(雷达图)

    cutecharts.charts.Radar


    API

    cutecharts.charts.Radar.set_options

    
    
    Params                                          Desc------                                          ----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: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    
    
    

    cutecharts.charts.Radar.add_series

    Params                                          Desc------                                          ----name: str                                       series 名称data: Iterable                                  series 数据列表
    
    
    

    Demo

    Radar-基本示例

    
    
    from cutecharts.charts import Radarfrom cutecharts.components import Pagefrom cutecharts.faker import Faker
    
    def 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
    
    radar_base().render()
    

    Radar-颜色调整

    
    
    def radar_legend_colors():    chart = Radar("Radar-颜色调整")    chart.set_options(labels=Faker.choose(), colors=Faker.colors, legend_pos="upRight")    chart.add_series("series-A", Faker.values())    chart.add_series("series-B", Faker.values())    return chart
    


    Scatter(散点图)

    cutecharts.charts.Scatter


    API

    cutecharts.charts.Scatter.set_options

    
    
    Params                                          Desc------                                          ----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: Optional[str] = None               日期格式legend_pos: str = "upLeft"                      图例位置,有 "upLeft", "upRight", "downLeft", "downRight" 可选colors: Optional[Iterable] = None               label 颜色数组font_family: Optional[str] = None               CSS font-family
    
    
    

    cutecharts.charts.Scatter.add_series

    
    
    Params                                          Desc------                                          ----name: str                                       series 名称data: Iterable                                  series 数据列表,[(x1, y1), (x2, y2)]
    
    
    

    Demo

    Scatter-基本示例

    
    
    from cutecharts.charts import Scatterfrom cutecharts.components import Pagefrom cutecharts.faker import Faker
    
    def 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        scatter_base().render()
    
    
    

    Scatter-散点大小

    
    
    def scatter_dotsize_tickcount():    chart = Scatter("Scatter-散点大小")    chart.set_options(dot_size=2, y_tick_count=8)    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
    
    
    

    Scatter-散点连成线

    
    
    
    def scatter_show_line():    chart = Scatter("Scatter-散点连成线")    chart.set_options(y_tick_count=8, is_show_line=True)    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
    
    
    

    编辑:王菁

    校对:林亦霖

    展开全文
  • https://github.com/chenjiandongx/cutecharts今天,给大家介绍一个很酷的Python 手绘风格可视化神包:cutecharts。和 Matplo...
  • https://github.com/chenjiandongx/cutecharts今天,给大家介绍一个很酷的Python 手绘风格可视化神包:cutecharts。和 Matplo...
  • https://github.com/chenjiandongx/cutecharts今天,给大家介绍一个很酷的Python 手绘风格可视化神包:cutecharts。和 Matplo...
  • https://github.com/chenjiandongx/cutecharts今天,给大家介绍一个很酷的Python 手绘风格可视化神包:cutecharts。和 Matplo...
  • 大家可能已经习惯了用Matplotlib和seaborn来制作不同的图表,但是今天要介绍一个非常酷的Python手绘风格的可视化包:cutecharts。这个包可以用来生成以下几种看起来像手绘的图表,在某些场景下效果可能更好。这些...
  • 基于网上看的一篇文章, 通过 python 可以轻松实现手绘绘图. 通过自建类来实现这一算法.# -*- coding: utf-8 -*- 以上是原图. 下面给出手绘图.
  • Python 手绘风格图表

    2020-03-10 15:36:19
    pip install cutecharts https://zhuanlan.zhihu.com/p/93822889 柱形图 ...from cutecharts.charts import Bar from cutecharts.components import Page from cutecharts.faker import Faker ...def bar_base(...

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