Pygal中的折线图

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Pygal 在不同的 Python 数据可视化工具中脱颖而出。Pygal 生成的 SVG (可缩放矢量图形) 输出在优雅和自定义之间取得了极好的平衡。本文致力于构建 Pygal 中的折线图，并包含相关的示例以帮助理解。

本书主要重点是折线图的开发，但是 Pygal 还有许多其他功能和各种图表样式，可以满足各种数据可视化需求。

Pygal：快速回顾

Pygal 是一个开源的 Python 包，用于生成令人惊叹的 SVG 图表，这些图表既具有交互性又易于在浏览器中使用。使用 Pygal 图表，用户可以轻松更改设计、标签、工具提示和其他功能。

开始使用 Pygal 中的折线图

折线图是数据可视化中的一种常用工具，可用于比较多个类别、显示随时间变化的趋势等等。Pygal 创建折线图的方法简单且灵活。

安装

在创建折线图之前，请确保已安装 Pygal。否则，请使用 pip

pip install pygal

创建基本的折线图

在 Pygal 中，创建折线图需要初始化一个 Line 对象并用数据填充它。使用 add() 方法添加数据，该方法接受 y 值列表和数据的标签。默认情况下，x 值是索引值。

Pygal 中折线图的实际示例

现在让我们使用 Pygal 创建一些有用的折线图。

示例 1：具有一个数据系列的基本折线图

在我们的第一个示例中，我们将创建一个简单的折线图来显示一周的温度读数。

import pygal

# Create a new line chart
line_chart = pygal.Line()

# Set the title
line_chart.title = 'Weekly Temperature'

# Add data
line_chart.add('Temperature', [20, 22, 23.5, 25, 27, 29.5, 30])

# Render the chart
line_chart.render_to_file('line_chart.svg')

上面的代码使用 Line_chart.title 设置图表的标题，并使用 add() 方法添加数据。使用 render_to_file() 函数将图表保存到 SVG 文件。

示例 2：具有多个数据系列和自定义 X 轴标签的折线图

考虑一下我们想要比较两个城市之间每周温度趋势的情况。就是这样

import pygal

# Create a new line chart
line_chart = pygal.Line()

# Set the title
line_chart.title = 'Weekly Temperature Comparison'

# Set x-labels
line_chart.x_labels = map(str, range(1, 8))

# Add data
line_chart.add('London', [20, 22, 23.5, 25, 27, 29.5, 30])
line_chart.add('Paris', [23, 25, 27, 28, 30, 31, 33])

# Render the chart
line_chart.render_to_file('line_chart_comparison.svg')

此例中的 line_chart。使用 x_labels 函数指定表示一周中每天的 x 轴标签。正在添加另外两个数据系列，每个城市一个。

示例 3：包含空值的折线图

来自现实世界的数据集经常包含缺失值或空值。在折线图中，Pygal 会平滑地处理这些值。

import pygal

# Create a new line chart
line_chart = pygal.Line()

# Set the title
line_chart.title = 'Weekly Temperature (With Missing Data)'

# Set x-labels
line_chart.x_labels = map(str, range(1, 8))

# Add data
line_chart.add('Temperature', [20, None, 23.5, 25, None, 29.5, 30])

# Render the chart
line_chart.render_to_file('line_chart_missing_data.svg')

在此示例中，我们使用 None 表示缺失数据。在空值处，Pygal 会自动断开线条。

示例 4：样式自定义的折线图

也可以使用 Pygal 自定义图表样式。这是一个具有独特样式的折线图示例。

import pygal
from pygal.style import DarkStyle

# Create a new line chart with custom style
line_chart = pygal.Line(style=DarkStyle)

# Set the title
line_chart.title = 'Weekly Temperature (Dark Style)'

# Set x-labels
line_chart.x_labels = map(str, range(1, 8))

# Add data
line_chart.add('Temperature', [20, 22, 23.5, 25, 27, 29.5, 30])

# Render the chart
line_chart.render_to_file('line_chart_dark_style.svg')

在此示例中，我们通过从 pygal.style 导入 DarkStyle 来将其应用于我们的折线图。Pygal 提供各种预构建样式，您甚至可以创建自己的样式。

结论

折线图只是 Pygal 在 Python 中构建动态、可靠且美观的 SVG 图表方法的开始。您可以利用 Pygal 的功能设计各种交互式图表，以使您的数据栩栩如生。

虽然 Pygal 使创建折线图变得简单，但掌握数据可视化的艺术需要理解您的数据、辨别最适合您的数据的可视化表示类型以及学习如何使用它。