一提到用 Python 作圖，很多人第一個想到的庫肯定是 Matplotlib ，功能強大，但是相應地安裝所需要的依賴就多。有些開發者在自己的工作流中有簡單作圖的需求，但是又不希望引入依賴關系復雜的 Matplotlib，所以就有了 Chart。

Chart 是一個非常新的類庫，上線 Github 僅有 10 多天的時間，Star 數也不多。不過我覺得比較有意思，大家可以閱讀項目的源代碼，學習如何自己開發繪圖功能。

基本功能

Chart 目前僅支持三種圖表類型：柱形圖、散點圖和直方圖，圖表數據點可以使用自定義的標記。該庫的一個特點，在開頭我們也提到了，就是沒有任何的第三方依賴，完全是使用標準庫中的庫實現的。

柱形圖

柱形圖的創建，非常地簡單，傳入標簽和具體的值等數據，即可快速實現。下面是作者給出的示例：

from chart import bar x = [500, 200, 900, 400] y = ['marc', 'mummify', 'chart', 'sausagelink'] bar(x, y)

柱形圖默認的數據點標記圖形，是 ▇，但是也支持自定義。

marc: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇ mummify: ▇▇▇▇▇▇▇ chart: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇ sausagelink: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇

比如說，可以改成：?

from chart import bar import pandas as pddf = pd.DataFrame({'artist': ['Tame Impala', 'Childish Gambino', 'The Knocks'],'listens': [8_456_831, 18_185_245, 2_556_448] }) bar(df.listens, df.artist, width=20, label_width=11, mark='?') ---------------------------------------- Tame Impala: ????????? Childish Ga: ???????????????????? The Knocks: ???

從上面的示例，還可以看出， bar 函數還接受 pandas 數據框的列數據

直方圖

直方圖也很簡單，提供了 histogram 快捷函數。

from chart import histogram x = [1, 2, 4, 3, 3, 1, 7, 9, 9, 1, 3, 2, 1, 2] histogram(x) ----------------------- ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇

散點圖

from chart import scatter x = range(0, 20) y = range(0, 20) scatter(x, y)? ? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ??

RangeScaler

以 bar 圖形為例，我們看到 x 軸的值相差可能會非常大：[500,200,900,400]，示例中最大有 700 的差值。在顯示圖表的時候，我們知道屏幕的范圍是有限的，因此必須要限制柱形的最大高度。

給定數值范圍后，就需要對 x 軸的值進行預處理，將所有的數據統一到同一個范圍內，這也是整個庫最為重要、最為核心的部分了。

from chart.preprocessing import RangeScalerrs = RangeScaler(out_range=(0, 10), round=False) x = range(50, 59) rs.fit_transform(x) # output[0.0, 1.25, 2.5, 3.75, 5.0, 6.25, 7.5, 8.75, 10.0]

結語

開頭提到，這個庫的功能簡單，沒有任何依賴，因此代碼量很少，非常適合大家閱讀它的源代碼。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的不用第三方库，也能用 Python 作图，效果还不错的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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