# Python中PyG2Plot可视化库如何使用 ## 一、PyG2Plot 简介 ### 1.1 什么是PyG2Plot PyG2Plot 是 AntV 团队基于 G2Plot（一个基于图形语法理论的可视化引擎）开发的 Python 封装库。它允许开发者通过简单的 Python 代码生成丰富的交互式图表，支持常见的折线图、柱状图、饼图等 20+ 图表类型。 ### 1.2 核心优势 - **语法简洁**：基于 G2Plot 的配置体系，只需少量代码即可生成图表 - **交互性强**：内置缩放、筛选、提示框等交互功能 - **响应式设计**：自动适配不同屏幕尺寸 - **TypeScript 支持**：完整的类型提示（需 Python 3.6+） ## 二、环境安装与配置 ### 2.1 安装方式 ```bash pip install pyg2plot from pyg2plot import Plot line = Plot("Line") line.set_options({ "data": [ { "year": "1991", "value": 3 }, { "year": "1992", "value": 4 }, { "year": "1993", "value": 3.5 }, ], "xField": "year", "yField": "value", }) # 渲染到HTML文件 line.render("basic-line.html") | 方法 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
Plot() | chart_type | 初始化指定类型的图表 |
set_options() | config_dict | 设置图表配置项 |
render() | file_path | 渲染为HTML文件 |
render_notebook() | - | 在Jupyter中直接显示 |
bar = Plot("Bar") bar.set_options({ "data": [ { "genre": "Sports", "sold": 275 }, { "genre": "Strategy", "sold": 115 }, ], "xField": "genre", "yField": "sold", "label": {}, "color": "#3398DB", }) bar.render("bar-chart.html") pie = Plot("Pie") pie.set_options({ "data": [ { "type": "分类一", "value": 27 }, { "type": "分类二", "value": 25 }, ], "angleField": "value", "colorField": "type", "radius": 0.8, }) pie.render("pie-chart.html") scatter = Plot("Scatter") scatter.set_options({ "data": [ { "x": 12, "y": 23, "type": "A" }, { "x": 16, "y": 25, "type": "B" }, ], "xField": "x", "yField": "y", "colorField": "type", "size": 5, "shape": "circle", }) 通过 Facet 实现分面：
facet = Plot("Facet") facet.set_options({ "data": [...], "type": "rect", "fields": ["cut"], "eachView": (view, facet) => { view.line().position("carat*price"); }, }) { "animation": { "appear": { "duration": 3000, "delay": 1000, } } } from pyg2plot import Theme Plot.set_theme(Theme.dark()) # 内置dark/light主题 { "tooltip": { "showTitle": True, "fields": ["x", "y", "type"], } } # 在多个图表中设置相同的group字段 { "interactions": [ { "type": "element-selected" }, { "type": "brush" }, ], "group": "dashboard_1", } # 重新set_options后调用render line.set_options({"data": new_data}) line.render("update.html") import time while True: line.set_options({"data": get_live_data()}) line.render("live.html") time.sleep(5) 大数据集处理：
"large": True"binType": "hexagon" 进行分箱WebWorker 支持：
{ "useWorker": True, "workerOptions": { "scriptPath": "g2plot-worker.min.js" } } { "theme": { "fontFamily": "'PingFang SC', 'Microsoft YaHei'" } } { "legend": { "position": "top-left", "offsetX": 30 } } dashboard = Plot("DualAxes") dashboard.set_options({ "data": [[...], [...]], "xField": "date", "yField": ["uv", "pv"], "geometryOptions": [ {"geometry": "line", "color": "#5B8FF9"}, {"geometry": "line", "color": "#5AD8A6"}, ], "interactions": ["element-highlight"], }) dashboard.render("e-commerce.html") PyG2Plot 通过将 G2Plot 的强大功能引入 Python 生态，为数据分析师提供了更便捷的可视化工具。本文涵盖了从基础使用到高级特性的完整指南，建议读者结合官方示例库（https://g2plot.antv.vision/）进行实践探索。
注意：本文基于 PyG2Plot 1.0.4 版本编写，不同版本API可能存在差异。 “`
这篇文章包含了： 1. 基础介绍与安装指南 2. 核心API说明 3. 5种常见图表实现 4. 交互功能与动态数据示例 5. 性能优化方案 6. 完整实战案例 7. 格式规范的Markdown排版
总字数约2150字，可根据需要调整具体示例内容。
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