g2py 1.0.0

基于蚂蚁集团G2可视化引擎的Python数据可视化库

G2PY

G2PY 是基于蚂蚁集团 G2 可视化引擎的 Python 数据可视化库，提供简洁的 API 和丰富的图表类型，完美支持 Jupyter 环境。

特性

• 🚀 现代化架构 - 支持 Python 3.11+，采用现代化设计模式
• 📊 丰富图表 - 支持折线图、柱状图、散点图、气泡图、面积图等
• 🎨 灵活配置 - 完整的样式自定义和交互配置支持
• 📱 响应式设计 - 自适应容器大小，支持多种尺寸设置
• 🌐 双模式运行 - 支持在线 CDN 和离线静态文件模式
• 📝 Jupyter 原生支持 - 无缝集成 Jupyter Notebook 和 JupyterLab
• 🔗 链式 API - 支持方法链式调用，代码简洁优雅

安装

# 克隆项目
git clone https://github.com/your-repo/g2py.git
cd g2py

# 安装依赖
pip install jinja2>=3.1.0 simplejson>=3.17.0

快速开始

from g2py import Plot

# 准备数据
data = [
    {'month': '1月', 'sales': 1200},
    {'month': '2月', 'sales': 1500}, 
    {'month': '3月', 'sales': 1800}
]

# 创建图表
plot = Plot("line")
plot.set_options({
    "type": "line",
    "data": data,
    "encode": {"x": "month", "y": "sales"}
})

# 渲染图表
plot.show()  # Jupyter 环境
# 或
plot.render("chart.html")  # 保存为文件

核心 API

Plot 类

Plot(plot_type="Chart", version="5", offline=False)

主要方法

方法	说明	示例
set_options(options)	设置图表配置	plot.set_options({"type": "line", "data": data})
set_title(title)	设置页面标题	plot.set_title("销售趋势图")
show()	在 Jupyter 中显示	plot.show()
render(path)	保存为 HTML 文件	plot.render("chart.html")

配置选项

plot.set_options({
    "type": "line",                    # 图表类型
    "data": data,                      # 数据源
    "encode": {                        # 数据映射
        "x": "field_name",
        "y": "field_name", 
        "color": "category_field"
    },
    "style": {                         # 样式配置
        "stroke": "#1890ff",
        "lineWidth": 2,
        "opacity": 0.8
    },
    "width": 800,                      # 图表宽度
    "height": 400,                     # 图表高度
    "autoFit": True,                   # 自适应容器
    "tooltip": True,                   # 显示提示框
    "legend": True                     # 显示图例
})

图表类型

G2PY 完全支持 G2 官方的所有图表类型，包括但不限于：

基础图表

类型	说明	示例文件
line	折线图、曲线图、阶梯线图	jupyter_demo_line.py
interval	柱状图、条形图、直方图	jupyter_demo_interval.py
point	散点图、气泡图	jupyter_demo_point.py
area	面积图、堆叠面积图	-
polygon	多边形、热力图	-
path	路径图、轨迹图	-

专业图表

类型	说明
schema	箱线图、K线图、烛形图
heatmap	热力图、密度图
contour	等高线图
pie	饼图、环图、玫瑰图
radar	雷达图、极坐标图
funnel	漏斗图、金字塔图
gauge	仪表盘、进度条
sankey	桑基图
treemap	矩形树图
sunburst	旭日图
liquidFill	水波图
wordCloud	词云图

3D 图表

类型	说明
bar3D	3D 柱状图
scatter3D	3D 散点图
line3D	3D 折线图
surface	3D 曲面图

使用示例

# 基础图表
from jupyter_demo_line import demo_basic_line
demo_basic_line()  # 折线图

from jupyter_demo_interval import demo_basic_bar  
demo_basic_bar()  # 柱状图

from jupyter_demo_point import demo_basic_point
demo_basic_point()  # 散点图

# 其他图表类型
plot = Plot("area")
plot.set_options({
    "type": "area",
    "data": data,
    "encode": {"x": "month", "y": "sales"}
})

plot = Plot("pie") 
plot.set_options({
    "type": "interval",
    "data": data,
    "encode": {"y": "value", "color": "category"},
    "coordinate": {"type": "theta", "outerRadius": 0.8}
})

运行模式

在线模式（默认）

plot = Plot("line")  # 使用 CDN 加载 G2

离线模式

plot = Plot("line", offline=True)  # 使用本地 G2 文件

高级功能

链式调用

chart = (Plot("line")
         .set_options({"type": "line", "data": data, "encode": {"x": "x", "y": "y"}})
         .set_title("趋势图"))

响应式图表

plot.set_options({"autoFit": True})  # 自适应容器大小

多系列数据

# 支持分组、堆叠等多种数据展示方式
plot.set_options({
    "transform": [{"type": "dodgeX"}],  # 分组
    "encode": {"color": "category"}     # 按类别着色
})

系统要求

• Python: 3.11+
• 依赖项:
  • jinja2>=3.1.0
  • simplejson>=3.17.0
• 可选: Jupyter Notebook/Lab 支持

项目结构

g2py/
├── g2py/
│   ├── __init__.py
│   ├── plot.py                 # 核心 Plot 类
│   ├── engine.py              # 模板引擎
│   ├── templates/             # HTML 模板
│   └── static/                # 静态资源
├── jupyter_demo_line.py       # 折线图演示
├── jupyter_demo_interval.py   # 柱状图演示
├── jupyter_demo_point.py      # 散点图演示
├── JUPYTER_GUIDE.md          # Jupyter 使用指南
└── README.md

文档

• Jupyter 使用指南 - 详细的 Jupyter 环境使用说明
• API 参考 - 完整的 API 文档
• 示例集合 - 综合示例代码

许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

相关链接

• G2 官方文档
• 问题反馈
• 贡献指南