python3的一款可爱的手绘数据可视化作图工具cutecharts

　　1 环境
　　1.1 python3.8，谷歌浏览器，微软vscode编辑器和deepin-linux深度操作系统。
　　1.2 cutecharts：是一款可爱的手绘数据可视化工具，代码原理类似pyecharts。
　　1.3 以线图的数据和代码为基准，进行代码修改和注释，便于操作，放弃官方给于的example代码，因为ta采用Faker自备数据随机产生，不利于实际个人数据操作。
　　1.4 讲解在代码的注释里，通俗易懂，适合收藏和转发。
　　2 安装pip install cutecharts #本机安装 #pip3.8 install cutecharts
　　3 传送门https://github.com/cutecharts/cutecharts.py
　　4 cuteline.py
　　4.1 代码：from cutecharts.charts import Line #线图的标题 chart = Line(＂某商场销售情况＂) chart.set_options(     labels=[＂衬衫＂, ＂毛衣＂, ＂领带＂, ＂裤子＂, ＂风衣＂, ＂高跟鞋＂, ＂袜子＂],      x_label=＂I＂m xlabel＂,      y_label=＂I＂m ylabel＂, ) chart.add_series(＂series-A＂, [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49]) chart.add_series(＂series-B＂, [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105]) #起图，默认文件名：render.html，在根目录下 #chart.render() #chart.render(＂cuteline.html＂)  #自定义文件名 #指定路径和目录下的自定义文件名 chart.render(＂/home/xgj/Desktop/cutecharts/cuteline.html＂)
　　4.2 图
　　5 cutebar.py
　　5.1 代码：from cutecharts.charts import Bar #柱状图的标题 chart = Bar(＂某商场销售情况＂) chart.set_options(     labels=[＂衬衫＂, ＂毛衣＂, ＂领带＂, ＂裤子＂, ＂风衣＂, ＂高跟鞋＂, ＂袜子＂],      x_label=＂I＂m xlabel＂,      y_label=＂I＂m ylabel＂, ) chart.add_series(＂series-A＂, [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49]) #暂时只能显示一组数据的柱状图 #chart.add_series(＂series-B＂, [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105]) #指定路径和目录下的自定义文件名 chart.render(＂/home/xgj/Desktop/cutecharts/cutebar.html＂)
　　5.2 图
　　6 cutepie.py
　　6.1 代码：from cutecharts.charts import Pie #饼图的标题 chart = Pie(＂某商场销售情况＂) chart.set_options(     labels=[＂衬衫＂, ＂毛衣＂, ＂领带＂, ＂裤子＂, ＂风衣＂, ＂高跟鞋＂, ＂袜子＂],      #与线图和柱状图不同     #x_label=＂I＂m xlabel＂,      #y_label=＂I＂m ylabel＂, ) #chart.add_series(＂series-A＂, [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49]) #与线图和柱状图不同 chart.add_series([57, 134, 137, 129, 145, 60, 49]) #指定路径和目录下的自定义文件名 chart.render(＂/home/xgj/Desktop/cutecharts/cutepie.html＂)
　　6.2 图
　　7 cuteradar.py
　　7.1 代码：from cutecharts.charts import Radar #雷达图的标题 chart = Radar(＂某商场销售情况＂) chart.set_options(     labels=[＂衬衫＂, ＂毛衣＂, ＂领带＂, ＂裤子＂, ＂风衣＂, ＂高跟鞋＂, ＂袜子＂],      #radar雷达图不需要x和y标签     #x_label=＂I＂m xlabel＂,      #y_label=＂I＂m ylabel＂, ) chart.add_series(＂series-A＂, [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49]) chart.add_series(＂series-B＂, [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105]) #指定路径和目录下的自定义文件名 chart.render(＂/home/xgj/Desktop/cutecharts/cuteradar.html＂)
　　7.2 图
　　8 cutescatter.py
　　8.1 代码：修改较大，用起来方便from cutecharts.charts import Scatter #散点图的标题，数据自拟，代码修改较大 chart = Scatter(＂某商场销售情况＂) chart.set_options(     #x和y标签     x_label=＂I＂m xlabel＂,      y_label=＂I＂m ylabel＂, ) #散点图是由于x和y坐标的数据组成的 dataa=[[12,35],[35,12],[32,53],[34,67],[37,75],[18,82],[91,55]] datab=[[32,15],[25,32],[30,59],[24,47],[27,45],[38,72],[71,65]] chart.add_series(     #官方example采用zip打包法，由于数据非faker随机产生的，故去除zip     ＂series-A＂, [(z[0], z[1]) for z in dataa] ) chart.add_series(     ＂series-B＂, [(z[0], z[1]) for z in datab] ) #指定路径和目录下的自定义文件名 chart.render(＂/home/xgj/Desktop/cutecharts/cutescatter.html＂)
　　8.2 图
　　自己整理，拿来就可以使用，小白一看就会，比官方给的还简答。
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