Hübsche Grafiken und Diagramme in Python [geschlossen]

Welche Bibliotheken stehen zur Verfügung, um hübsche Diagramme und Grafiken in einer Python-Anwendung zu erstellen?

Ich bin derjenige, der CairoPlot unterstützt, und ich bin sehr stolz darauf, dass es hier aufgetaucht ist. Sicherlich ist matplotlib großartig, aber ich glaube, CairoPlot sieht besser aus. Für Präsentationen und Websites ist dies eine sehr gute Wahl.

Heute habe ich Version 1.1 veröffentlicht. Wenn Sie interessiert sind, schauen Sie sich CairoPlot v1.1 an

EDIT: Nach einem langen und kalten Winter wird CairoPlot wieder entwickelt. Schauen Sie sich die neue Version auf GitHub an .

Für die interaktive Arbeit ist Matplotlib der ausgereifte Standard. Es bietet eine OO-API sowie eine interaktive Matlab-API.

Chaco ist eine modernere Plotbibliothek der Enthought. Es verwendet die Kiva-Vektorzeichnungsbibliothek von Enthought und arbeitet derzeit nur mit Wx und Qt mit OpenGL (Matplotlib verfügt über Backends für Tk, Qt, Wx, Cocoa und viele Bildtypen wie PDF, EPS, PNG usw.). Die Hauptvorteile von Chaco sind seine Geschwindigkeit im Vergleich zu Matplotlib und seine Integration in die Traits-API von Enthought für interaktive Anwendungen.

Sie können auch pygooglechart verwenden , das die Google Chart-API verwendet . Dies ist nicht etwas, das Sie immer verwenden möchten, aber wenn Sie eine kleine Anzahl guter, einfacher Diagramme möchten und immer online sind, und insbesondere, wenn Sie ohnehin in einem Browser anzeigen, ist dies eine gute Wahl.

Sie haben nicht erwähnt, welches Ausgabeformat Sie benötigen, aber reportlab kann Diagramme sowohl im PDF- als auch im Bitmap-Format (z. B. PNG) erstellen.

Hier ist ein einfaches Beispiel für ein Balkendiagramm im PNG- und PDF-Format:

from reportlab.graphics.shapes import Drawing
from reportlab.graphics.charts.barcharts import VerticalBarChart

d = Drawing(300, 200)

chart = VerticalBarChart()
chart.width = 260
chart.height = 160
chart.x = 20
chart.y = 20
chart.data = [[1,2], [3,4]]
chart.categoryAxis.categoryNames = ['foo', 'bar']
chart.valueAxis.valueMin = 0

d.add(chart)
d.save(fnRoot='test', formats=['png', 'pdf'])

Alternativtext http://i40.tinypic.com/2j677tl.jpg

Hinweis: Das Bild wurde vom Bildhost in JPG konvertiert.

CairoPlot

Ich habe Pychart verwendet und fand es sehr einfach.

http://home.gna.org/pychart/

Es ist alles native Python und hat keine Busladung von Abhängigkeiten. Ich bin mir sicher, dass matplotlib sehr schön ist, aber ich würde es tagelang herunterladen und installieren und ich möchte nur ein Maß-Balkendiagramm!

Es scheint in ein paar Jahren nicht aktualisiert worden zu sein, aber hey, es funktioniert!

Haben Sie sich mit ChartDirector für Python befasst ?

Ich kann nicht darüber sprechen, aber ich habe ChartDirector für PHP verwendet und es ist ziemlich gut.

NodeBox eignet sich hervorragend für die Erstellung von Rohgrafiken .

Wenn Sie gnuplot zum Plotten verwenden möchten , sollten Sie Gnuplot.py in Betracht ziehen . Es bietet eine objektorientierte Schnittstelle zu gnuplot und ermöglicht es Ihnen, Befehle direkt an gnuplot zu übergeben. Leider wird es nicht mehr aktiv entwickelt.

Chaco aus Begeisterung ist eine weitere Option

Sie sollten auch PyCha http://www.lorenzogil.com/projects/pycha/ in Betracht ziehen.

Ich bin ein Fan von PyOFC2: http://btbytes.github.com/pyofc2/

Es ist nur ein Paket, das es einfach macht, die für Open Flash Charts 2 benötigten JSON-Daten zu generieren, die sehr schön sind. Schauen Sie sich die Beispiele unter dem obigen Link an.

Weitere Informationen finden Sie in der Open Flash Chart-Einbettung für WHIFF unter http://aaron.oirt.rutgers.edu/myapp/docs/W1100_1600.openFlashCharts und in der amCharts-Einbettung für WHIFF unter http://aaron.oirt.rutgers.edu/myapp/. amcharts / doc . Vielen Dank.

Sie können auch Google Charts in Betracht ziehen .

Technisch gesehen keine Python-API, aber Sie können sie von Python aus verwenden. Die Codierung ist relativ schnell und die Ergebnisse sehen in der Regel gut aus. Wenn Sie Ihre Grundstücke zufällig online nutzen, ist dies eine noch bessere Lösung.

PLplot ist ein plattformübergreifendes Softwarepaket zum Erstellen wissenschaftlicher Diagramme. Sie sind nicht sehr hübsch (Blickfang), aber sie sehen gut genug aus. Schauen Sie sich einige Beispiele an (sowohl Quellcode als auch Bilder).

Mit der PLplot-Kernbibliothek können Standard-XY-Diagramme, Semi-Log-Diagramme, Log-Log-Diagramme, Konturdiagramme, 3D-Oberflächendiagramme, Netzdiagramme, Balkendiagramme und Kreisdiagramme erstellt werden. Es läuft unter Windows (2000, XP und Vista), Linux, Mac OS X und anderen Unices.