PyG2Plot 原理其实非常简单，其中借鉴了 pyecharts 的实现，但是因为蚂蚁金服的 G2Plot 完全基于可视分析理论的配置式结构，所以封装上比 pyecharts 简洁非常非常多。
基本的原理，就是通过 Python 语法提供 API，然后再调用 render 的时候，生成最终的 G2Plot HTML 文本，而针对不同的环境，生成的 HTML 稍有区别。
知识点扩展：
python中pyg2plot如何使用
1、渲染出完整的 HTML
这种情况可以用于：
服务端 html 直出的场景
生成可交互可视化分享
Excel 等工具嵌入的场景
from pyg2plot import Plot
line = Plot("Line")
line.set_options({
"data": [
{ "year": "1991", "value": 3 },
{ "year": "1992", "value": 4 },
{ "year": "1993", "value": 3.5 },
{ "year": "1994", "value": 5 },
{ "year": "1995", "value": 4.9 },
{ "year": "1996", "value": 6 },
{ "year": "1997", "value": 7 },
{ "year": "1998", "value": 9 },
{ "year": "1999", "value": 13 },
],
"xField": "year",
"yField": "value",
})
# 1. render html file named plot.html
line.render("plot.html")
# 2. render html string
line.render_html()
2、在 Jupyter notebook 中预览
from pyg2plot import Plot
line = Plot("Line")
line.set_options({
"height": 400, # set a default height in jupyter preview
"data": [
{ "year": "1991", "value": 3 },
{ "year": "1992", "value": 4 },
{ "year": "1993", "value": 3.5 },
{ "year": "1994", "value": 5 },
{ "year": "1995", "value": 4.9 },
{ "year": "1996", "value": 6 },
{ "year": "1997", "value": 7 },
{ "year": "1998", "value": 9 },
{ "year": "1999", "value": 13 },
],
"xField": "year",
"yField": "value",
})
line.render_notebook()
到此这篇关于python pyg2plot的原理知识点总结的文章就介绍到这了,更多相关python pyg2plot的原理内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
