3000表字/16张炫酷动态图，推荐一款好用到爆的Python可视化利器

每个类以外所好比只有一个小数点的时候，可以绘绘出多级甜品绘出，字符串如下

view = pygal.Pie()

#绘出表名

view.title = '多级甜品绘出'

#加到数据库

view.add('A', [20, 25, 30, 45])

view.add('B', [15, 19, 25, 50])

view.add('C', [18, 22, 28, 35])

view.render_to_file('pie_multi.svg')

output

雷达绘出 雷达绘出可以小弟我们从多个一维来归纳数据库，例如我们归纳选手的运动意志力的时候，就时会从多个一维来立体化看待，这个时候雷达绘出就变得极为感兴趣，字符串如下

radar_chart = pygal.Radar()

radar_chart.title = 'NBA 各后卫意志力一对一'

radar_chart.x_labels = ['总得分', '控球', '助攻', '差错', '篮板']

radar_chart.add('巴拉', [70, 98, 96, 85, 97])

radar_chart.add('詹姆斯', [60, 95, 50, 75, 99])

radar_chart.add('杜兰特', [94, 45, 88, 91, 98])

radar_chart.render_to_file('radar_nba.svg')

output

当然里面的数据库都是瞎编的，爱好NBA的观看者朋友或者是爱好里面几个长圆锥形的观看者朋友看了可别喷我哦

箱型绘出 箱型绘出可以加速地小弟我们了解数据库的分布，发送给确实存在平方根。在pygal组件以外所也透过了绘绘出箱型绘出的法则，字符串如下

box_plot = pygal.Box()

box_plot.title = '各插件的生产量'

box_plot.add('Chrome', [6395, 8212, 7520, 7218, 12464, 1660, 2123, 8607])

box_plot.add('Firefox', [7512, 8099, 11700, 2651, 6361, 1044, 8502, 9450])

box_plot.add('360安全卫士', [3472, 2933, 4203, 5510, 5810, 1828, 9013, 4669])

box_plot.add('Edge', [4310, 4109, 5935, 7902, 14404, 13608, 34004, 10210])

box_plot.render_to_file("box.svg")

output

操作方法 操作方法可以尽力我们假设指标的好坏，字符串如下

gauge_chart = pygal.Gauge(human_readable=True)

gauge_chart.title = '多种不同插件的稳定性差异'

gauge_chart.range = [0, 10000]

gauge_chart.add('Chrome', 8212)

gauge_chart.add('Firefox', 8099)

gauge_chart.add('360安全卫士', 2933)

gauge_chart.add('Edge', 2530)

gauge_chart.render_to_file('gauge_1.svg')

output

高热力绘出 高热力绘出可以更加一般化的观测每个范围内以外所数据库的分布，字符串如下

treemap = pygal.Treemap()

treemap.title = 'Binary TreeMap'

treemap.add('A', [12, 15, 12, 40, 2, 10, 10, 13, 12, 13, 40, None, 19])

treemap.add('B', [4, 2, 5, 10, 30, 4, 2, 7, 4, -10, None, 8, 30, 10])

treemap.add('C', [3, 8, 3, 3, 5, 15, 3, 5, 4, 12])

treemap.add('D', [23, 18])

treemap.add('E', [11, 2, 1, 12, 3, 13, 1, 2, 13,

14, 3, 1, 2, 10, 1, 10, 12, 1])

treemap.add('F', [31])

treemap.add('G', [15, 9.3, 8.1, 12, 4, 34, 2])

treemap.add('H', [12, 13, 3])

treemap.render_in_browser()

output

世界地绘出 首先我们来看角落的绘绘出，在这之前，我们还要上传绘绘出整个角落所无需的插件

pip install pygal_maps_world

字符串如下

worldmap_chart = pygal.maps.world.World()

worldmap_chart.title = 'Some countries'

worldmap_chart.add('A countries', ['国家所地名的全名'])

worldmap_chart.add('B countries', ['国家所地名的全名'])

worldmap_chart.add('C countries', ['国家所地名的全名'])

worldmap_chart.render_in_browser()

output

我们也可以针对多种不同国家所的个数来进行世界地绘出的绘绘出，例如多种不同国家所重大性疾病的死亡者人数，字符串如下

worldmap_chart = pygal.maps.world.World()

worldmap_chart.title = 'Minimum deaths by capital punishement (source: Amnesty International)'

worldmap_chart.add('In 2012', {

'国家所地名的全名': 生产量,

'国家所地名的全名': 生产量,

})

worldmap_chart.render_in_browser()

output

我们也可以绘绘出以五大洲为主的角落，字符串如下

worldmap_continent = pygal.maps.world.SupranationalWorld()

worldmap_continent.add('Asia', [('asia', 1)])

worldmap_continent.add('Europe', [('europe', 1)])

worldmap_continent.add('Africa', [('africa', 1)])

worldmap_continent.add('North america', [('north_america', 1)])

worldmap_continent.add('South america', [('south_america', 1)])

worldmap_continent.add('Oceania', [('oceania', 1)])

worldmap_continent.add('Antartica', [('antartica', 1)])

worldmap_continent.render_in_browser()

output

当然我们也可以将某个国家所作为绘绘出，例如我们以阿尔及利亚为例，首先我们无需上传绘绘出单独某个国家所的世界地绘出所依赖的插件

pip install pygal_maps_fr

字符串如下

fr_chart = pygal.maps.fr.Regions()

fr_chart.title = '阿尔及利亚范围内绘出'

fr_chart.add('范围内地名', ['生产量'])

fr_chart.render_in_browser()

output

但是提及绘绘出某个国家所的世界地绘出而言，目前支持的国家所的生产量并不多，在官网里面也只列举阿尔及利亚和瑞士这两个国家所，其他国家所的插件上传，小编无论如何上传了一下，都上传不想，后面就等公开的更新与优化把

。

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