pyantv

Python ❤️ AntV = pyantv, Python binding for AntV.

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📣 简介

AntV 由蚂蚁集团发起，并自 2017 年起开源，将图形语法理论融入 JavaScript 语言，重新定义了数据可视化。针对传统图表库在灵活性和易用性之间的取舍问题，将数据可视化技术分为四大系列：2、6、7 和 8，分别代表统计分析、图分析、地理分析以及非结构化数据可视化，并将这些能力扩展到不同技术方案，包括图表库、研发工具以及 AI 驱动的智能可视化。

而 Python 是一门富有表达力的语言，非常适合用于数据处理、AI 等场景。当数据分析，建模遇上数据可视化时，pyecharts、py-vchart 和 py-antv 诞生了。

✨ 特性

• pyecharts like 的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
• 囊括了 AntV G2 的大部分图表（后续兼容 AntV G2 的更多图表以及 AntV 生态的其他图表）
• 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook、JupyterLab
• 可轻松集成至 Flask、Sanic、Django、Streamlit 等主流 Web 框架
• 支持 3D 图表（Point3D、Line3D、Interval3D）
• 内置插件系统，支持渲染器切换（Canvas/SVG/WebGL）、手绘风格（Rough）、Lottie 动画
• 支持 pandas DataFrame / numpy ndarray 直接作为数据源
• 标注系统：参考线、区域标注、文本标注
• 图表导出：支持导出为 PNG 图片（基于 Playwright）
• 输入校验：传入错误参数时给出清晰的错误提示
• 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
• 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目（在线文档）
• 🆕 快捷出图：from_data() / from_dataframe() 一行代码即可创建图表，自动推断编码字段
• 🆕 事件系统：90+ 个 G2 事件常量 + set_events() Pythonic API，轻松绑定交互事件
• 🆕 预设系统：31 个开箱即用的 Preset 函数（主题、动画、布局、坐标系、交互、数据转换、格式化）
• 🆕 交互预设：with_element_highlight()、with_brush_filter()、with_fisheye() 等一行启用交互
• 🆕 数据转换预设：with_stack()、with_normalize()、with_sort_by() 等一行应用数据变换
• 🆕 自定义主题：科技风、商务风、清新风三套内置主题 + 数据格式化函数
• 🆕 快捷方法：set_title()、set_padding()、set_size() 简化常用配置
• 🆕 高级图表封装：Funnel 漏斗图、WaterFall 瀑布图、Bullet 子弹图，开箱即用

📊 图表画廊

Gallery Preview

🔰 安装

pip 安装

# 安装
$ pip install pyantv -U

源码安装（推荐使用 uv）

# 源码安装
$ git clone https://github.com/sunhailin-Leo/pyantv
$ cd pyantv

# 推荐：使用 uv（与 CI 同构，自动管理 lock 文件）
$ make uv-install

# 或：使用 pip fallback（PEP 517 编辑安装）
$ pip install -e '.[dev,test,all]'

自 Sprint 62 起，pyantv 以 pyproject.toml 作为依赖唯一来源；自 Sprint 72 起，版本号通过 setuptools-scm + git tag 自动派生，无需手动维护。

🚀 快速开始

基础折线图

from pyantv import Line

line = (
    Line()
    .set_data(data=[
        {"year": "2020", "value": 3},
        {"year": "2021", "value": 4},
        {"year": "2022", "value": 3.5},
        {"year": "2023", "value": 5},
    ])
    .set_encode(x_field_name="year", y_field_name="value")
    .set_global_options(width=640, height=480, is_auto_fit=True)
)
line.render("line_chart.html")

分组柱状图

from pyantv import Interval

interval = (
    Interval()
    .set_data(data=[
        {"city": "北京", "month": "Jan", "value": 12},
        {"city": "北京", "month": "Feb", "value": 15},
        {"city": "上海", "month": "Jan", "value": 10},
        {"city": "上海", "month": "Feb", "value": 14},
    ])
    .set_encode(
        x_field_name="month",
        y_field_name="value",
        color_field="city",
    )
    .set_global_options(is_auto_fit=True)
)
interval.render("bar_chart.html")

在 Jupyter Notebook 中使用

from pyantv import Line

line = Line()
line.set_data(data=[{"x": 1, "y": 2}, {"x": 2, "y": 5}])
line.set_encode(x_field_name="x", y_field_name="y")
line.render_notebook()

更多示例请参考 examples/ 目录，包含 440+ 个完整示例。

快捷出图（from_data / from_dataframe）

from pyantv import Line

# 一行代码创建图表
chart = Line.from_data(
    data=[{"year": "2020", "value": 3}, {"year": "2021", "value": 4}],
    x_field_name="year",
    y_field_name="value",
)
chart.render("quick_line.html")

import pandas as pd
from pyantv import Line

df = pd.DataFrame({"year": ["2020", "2021", "2022"], "value": [3, 4, 5]})

# 自动推断 x/y 编码字段
chart = Line.from_dataframe(df)
chart.render("line_from_dataframe.html")

事件绑定

from pyantv import Line
from pyantv.globals import ChartEvent

line = (
    Line()
    .set_data(data=[{"x": "A", "y": 3}, {"x": "B", "y": 5}])
    .set_encode(x_field_name="x", y_field_name="y")
    .set_events({
        ChartEvent.ELEMENT_CLICK: "(ev) => { console.log('clicked:', ev.data); }",
    })
)
line.render("event_bindling.html")

预设主题

from pyantv import Line
from pyantv.presets import with_dark_theme, with_auto_fit, with_smooth_animation

chart = Line.from_data(
    data=[{"x": "A", "y": 3}, {"x": "B", "y": 5}],
    x_field_name="x", y_field_name="y",
)
with_dark_theme(chart)
with_auto_fit(chart)
with_smooth_animation(chart)
chart.render("preset_chart.html")

高级图表封装

from pyantv import Funnel, WaterFall, Bullet

# 漏斗图
funnel = (
    Funnel()
    .set_data(data=[
        {"stage": "浏览", "value": 100},
        {"stage": "加购", "value": 60},
        {"stage": "下单", "value": 30},
    ])
    .set_encode(x_field_name="stage", y_field_name="value")
)
funnel.render("funnel.html")

# 瀑布图
waterfall = (
    WaterFall()
    .set_data(data=[
        {"category": "收入", "value": 120},
        {"category": "支出", "value": -40},
        {"category": "利润", "value": 80},
    ])
    .set_encode(x_field_name="category", y_field_name="value")
)
waterfall.render("waterfall.html")

pandas DataFrame 数据源

import pandas as pd
from pyantv import Line

df = pd.DataFrame({
    "year": ["2020", "2021", "2022", "2023"],
    "value": [3, 4, 3.5, 5],
})
line = Line().set_data(data=df).set_encode(x_field_name="year", y_field_name="value")
line.render("line_from_dataframe.html")

3D 散点图

from pyantv import Point3D, options as opts

point3d = (
    Point3D()
    .set_data(data=[
        {"x": 1, "y": 2, "z": 3},
        {"x": 4, "y": 5, "z": 6},
    ])
    .set_encode(x_field_name="x", y_field_name="y", z_field_name="z")
    .set_coordinate(opts.CoordinateCartesian3DOpts())
)
point3d.render("point3d_chart.html")

Web 框架集成

Flask

from flask import Flask
from pyantv import Line
from pyantv.web import make_response

app = Flask(__name__)

@app.route("/chart")
def chart_view():
    line = Line().set_data(data=[{"x": 1, "y": 2}]).set_encode(x_field_name="x", y_field_name="y")
    return make_response(line)

Django

from django.http import HttpResponse
from pyantv import Line
from pyantv.web import render_chart_to_html

def chart_view(request):
    line = Line().set_data(data=[{"x": 1, "y": 2}]).set_encode(x_field_name="x", y_field_name="y")
    return HttpResponse(render_chart_to_html(line))

Sanic

from sanic import Sanic
from sanic.response import html
from pyantv import Line
from pyantv.web import render_chart_to_html

app = Sanic("ChartApp")

@app.route("/chart")
async def chart_view(request):
    line = Line().set_data(data=[{"x": 1, "y": 2}]).set_encode(x_field_name="x", y_field_name="y")
    return html(render_chart_to_html(line))

插件系统

from pyantv import Interval

# 手绘风格
chart = Interval().set_data(data=[...]).use_rough(roughness=2.0)

# 切换渲染器
chart = Interval().set_data(data=[...]).use_renderer("svg")

标注系统

from pyantv import Line, options as opts

line = (
    Line()
    .set_data(data=[
        {"month": "Jan", "value": 80},
        {"month": "Feb", "value": 120},
        {"month": "Mar", "value": 95},
    ])
    .set_encode(x_field_name="month", y_field_name="value")
    .set_annotations([
        opts.LineAnnotationOpts(y=100, text="目标线"),
        opts.RegionAnnotationOpts(x_start="Feb", x_end="Mar", fill="rgba(255,0,0,0.1)"),
    ])
)
line.render("annotation_chart.html")

Streamlit 集成

import streamlit as st
from pyantv import Line
from pyantv.web import st_pyantv

line = (
    Line()
    .set_data(data=[{"x": 1, "y": 2}, {"x": 2, "y": 5}])
    .set_encode(x_field_name="x", y_field_name="y")
)
st_pyantv(line, height=400)

图表导出

from pyantv import Line

line = Line().set_data(data=[...]).set_encode(x_field_name="x", y_field_name="y")

# 导出为 PNG 图片（需要安装 playwright）
line.save_as_image("chart.png", width=1200, height=800)

需要安装 Playwright：pip install playwright && playwright install chromium

⛏ 代码质量

单元测试

$ pip install -e '.[test]'
$ make test          # 运行全量单元测试 + 覆盖率
$ make lint          # 运行 flake8 代码检查
$ make check         # lint + test 的组合

集成测试

使用 GitHub Actions 持续集成环境。

代码规范

使用 flake8, Codecov 以及 pylint 提升代码质量。

😉 Author

pyantv 主要由以下几位开发者开发维护

• @sunhailin-Leo

💡 贡献

期待能有更多的开发者参与到 pyantv 的开发中来，我们会保证尽快 Reivew PR 并且及时回复。但提交 PR 请确保

1. 通过所有单元测试，如若是新功能，请为其新增单元测试
2. 遵守开发规范，使用 black 以及 isort 格式化代码（$ pip install -r requirements-dev.txt）
3. 如若需要，请更新相对应的文档

我们也非常欢迎开发者能为 pyantv 提供更多的示例。完整文档请参阅 docs/ 目录或在线文档站：https://sunhailin-Leo.github.io/pyantv；首次贡献可参考 docs/good-first-issues.md。

📃 License

MIT ©sunhailin-Leo