数据可视化界的小公主：cutecharts，入门 + 实战应用

作者：老表

2021 年 11 月 24 日
本文字数：5569 字
阅读完需：约 18 分钟

这是我参与 11 月更文挑战的第 15 天。

今天给大家分享的这篇文章是 19 年写的，当时 pyecharts 作者陈老师和我分享了他们最新开发的动漫风格可视化库：cutecharts，我当即体验了下，效果确实杠杠的，可爱好看精炼，今天回顾了下，所有代码依旧能跑通（在 Python 3.10 上，19 年写的时候环境应该是在 Python3.7）。

如果本文，或者历史发布文章对你学习有所帮助，请给我一个免费的点赞；如果您觉得文章又什么描述问题或者知识点介绍问题，请在评论区评论指出，感谢大家支持。

一、前言

昨天，手机突然叮咚一响，微信群跳出一条消息，“@老表新图表库敲可爱的画风”，还有仓库链接，

我打开看了下，原来是陈健冬大佬有搞了个新的可视化库，这，我必须尝鲜啊。

cutecharts 项目地址：https://github.com/chenjiandongx/cutecharts/

记得给个 Star~

二、本文概要

Part one : 可视化库 cutecharts 基本使用介绍

Part two : 爬取中国电竞价值排行榜-外设排行榜，利用 cutecharts 数据可视化分析

Part three : 总结抒情

Part one : 可视化库 cutecharts 基本使用介绍

1.cutecharts 安装

最简单的肯定是pip安装：

$ pip3 install cutecharts

复制代码

当然，也可以进行源码安装：

$ git clone https://github.com/chenjiandongx/cutecharts.git$ cd cutecharts$ pip3 install -r requirements.txt$ python3 setup.py install

复制代码

如果是渲染成 html 文件，你还需要安装的第三方辅助库jinja2，是基于 Python 的模板引擎，主要用于渲染可视化后的内容，最终形成可运行的 html 文件，当然，如果你不感兴趣，你不用过多了解，在安装 cutecharts 时会自动帮你安装上，但你得知道它是 unicode 编码，稍不注意，可能模板生成错误。

解决方法其实很简单，我们把渲染页面里的 js 脚本单独拿出来，放到 js 文件内，然后再在 html 页面内加载静态的 js 文件即可，说白了，就是不要让 jinja2 直接去渲染‘有问题’的 js 内容。

如果你嫌这个麻烦，还有一位朋友使用静态加载方法解决了该问题。

<script type="text/javascript" src="{{url_for('static',filename='js/echarts-gl.min.js')}}"></script>

复制代码

当然，没有遇到问题最好～我是直接用的 jupyter notebook，所以没有这个问题。

关于 jupyter notebook 安装使用，你可以看我之前分享的文章：Windows/Mac 安装、使用 Python 环境 +jupyter notebook

2.基本使用

目前 cutecharts 支持的可视化图像类型有：柱状图、折线图、饼状图、雷达图、散点图。我想后续作者还会增加的，比如：词云图、3D 柱状图、条形图等等。另外，项目里已经给我们提供了测试用例，所以我们学习的时候就不用再去自己写测试用例了，直接调用即可。

First : 柱状图

# 导入cutecharts中的Barfrom cutecharts.charts import Bar# 导入测试用例from cutecharts.faker import Faker

def bar_base() -> Bar:    chart = Bar("Bar-基本示例")    chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")    chart.add_series("series-A", Faker.values())    return chart

bar_base().render_notebook()

复制代码

渲染引擎提供了两个

.render(html_name) ：生成一个本地文件，html_name为文件名（html文件）,默认名为：render.html.render_notebook() ：可以在jupyter中直接运行显示，如上文代码本文案例代码都是在Jupyter Notebook上编写运行

复制代码

显示情况：

当然，里面的颜色、文字内容我们都是可以更改的。相关函数参数，作者在 Github 里写的特别清楚，很方便阅读使用

内容来自：github cutecharts

Second : 折线图

from cutecharts.charts import Linefrom cutecharts.faker import Faker
def line_base() -> Line:    chart = Line("Line-基本示例")    chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel", legend_pos="upRight")    chart.add_series("series-A", Faker.values())    chart.add_series("series-B", Faker.values())    return chart

line_base().render_notebook()

复制代码

显示情况：

当然，里面的颜色、文字内容我们都是可以更改的。相关函数参数，作者在 Github 里写的特别清楚，很方便阅读使用

内容来自：github cutecharts

Third : 饼图

from cutecharts.charts import Piefrom cutecharts.faker import Faker

def pie_base() -> Pie:    chart = Pie("Pie-基本示例")    chart.set_options(labels=Faker.choose())    chart.add_series(Faker.values())    return chart

pie_base().render_notebook()

复制代码

显示情况：

当然，里面的颜色、文字内容我们都是可以更改的。相关函数参数，作者在 Github 里写的特别清楚，很方便阅读使用

内容来自：github cutecharts

Fourth : 雷达图

from cutecharts.charts import Radarfrom cutecharts.faker import Faker

def radar_base() -> Radar:    chart = Radar("Radar-基本示例")    chart.set_options(labels=Faker.choose())    chart.add_series("series-A", Faker.values())    chart.add_series("series-B", Faker.values())    return chart

radar_base().render_notebook()

复制代码

显示情况：

当然，里面的颜色、文字内容我们都是可以更改的。相关函数参数，作者在 Github 里写的特别清楚，很方便阅读使用

内容来自：github cutecharts

Fifth : 散点图

from cutecharts.charts import Scatterfrom cutecharts.faker import Faker

def scatter_base() -> Scatter:    chart = Scatter("Scatter-基本示例")    chart.set_options(x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")    chart.add_series(        "series-A", [(z[0], z[1]) for z in zip(Faker.values(), Faker.values())]    )    chart.add_series(        "series-B", [(z[0], z[1]) for z in zip(Faker.values(), Faker.values())]    )    return chart

scatter_base().render_notebook()

复制代码

显示情况：

当然，里面的颜色、文字内容我们都是可以更改的。相关函数参数，作者在 Github 里写的特别清楚，很方便阅读使用

内容来自：github cutecharts

这里由于篇幅关系，本文只对 cutecharts 基本图像展现做了介绍，对于以上五个类型的可视化图像的具体参数没有做展开介绍，感兴趣的可以去 github 查看更详细内容：

地址：https://github.com/chenjiandongx/cutecharts

Part two : 爬取中国电竞价值排行榜-外设排行榜，利用 cutecharts 数据可视化分析

【注】本文所有代码都是在 Jupyter Notebook 下运行，理论上移到本地开发工具也是可以运行的，如有问题，请留言评论。

截止到 2021.11.24 该网站外设入口已经不在了，但是数据接口还有，所以理论上以下代码大家运行不会有任何问题，当然，大家还可以用来分析其他页面数据，比如中国富豪榜单等，这类榜单数据大多是 table 标签包裹，且为静态加载，所以直接使用 pandas.read_html 即可很快获取到数据。

1.爬取数据

"""爬取中国电竞价值排行榜-外设排行榜网站：http://djws.uuu9.com/rank/201907/截止到 2021.11.24 这个数据接口还在哈～数据类：键盘 鼠标 耳机 显示器 电竞椅 笔记本 显卡 路由器数据项：排名 型号厂家 天猫指数 京东指数 百度指数 性价指数 科技指数 综合指数"""

复制代码

具体实现代码：

# 爬取数据import pandas as pdurl = "http://djws.uuu9.com/rank/201907/"url_read = pd.read_html(url, header=0)[0]url_read

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比较简单，因为该网站数据存储在表格（table）里，我之前介绍过 pandas 的 read_html 函数，可以快速的读取网页中 table 里的数据，具体见文章：数据分析从零开始实战 | 基础篇（四）- 后面分享。

观察上面获取到的数据，我们发现，奇数行的数据有问题，我看了下网页源码，确实页面的 table 写的有点问题，表头在重复出现，这个数据处理很简单，我们取出偶数行的正确数据即可。

url_read=url_read[url_read.index%2==0]

复制代码

我们会发现，数据里的综合指数数值为NaN，这是因为这一栏数据在网站中是以图像条显示的，存储在 i 标签的 width 里，这里我们就不获取了，要获取也是有办法的，比如：正则表达式，如果你感兴趣，可以去试试。

电竞与外设-键盘前 12 名在 3-7 月的所有的数据。

# 爬取数据import pandas as pd
def get_data(i):    url = "http://djws.uuu9.com/rank/20190%d/"%i    url_read = pd.read_html(url, header=0)[0]    url_read=url_read[url_read.index%2==0]    return url_read
df_data = []# 循环抓取3-7月数据for i in range(3,8):    df_data.append(get_data(i))# axis: 1 表示列拼接，0 表示行拼接df = pd.concat(df_data, axis=0)

复制代码

为了后续工作方便，我们最好是跑一次，然后把数据存到本地，方便读取处理。

df.to_csv(r'rich_list.csv', mode='a', encoding='utf_8_sig', header=0, index=False)

复制代码

2.数据可视化分析

获取了电竞与外设-键盘前 12 名在 3-7 月的所有的数据，共 60 条数据，方便数据读取显示，以下代码是在 Pycharm 上编写，理论上移植到其他开发工具或平台也可运行，如有问题欢迎留言交流。 Core issues：键盘品牌分析

读取数据

import osimport pandas as pd
# 数据统计函数def get_list_num(l):    name = list(set(l))  # 名字    value = []   # 次数    for item in name:        value.append(l.count(item))    return name, value

# 获取当前文件父目录路径father_path = os.getcwd()# # 原始数据文件路径rpath_csv = father_path+r'/rich_list.csv'# 读取数据csv_read = pd.read_csv(rpath_csv)

复制代码

Question one：对品牌分析

读取数据

manufacturer = list(csv_read["厂家"])statistical = get_list_num(manufacturer)

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可视化

# 导入cutecharts中的Barfrom cutecharts.charts import Bar

def bar_base() -> Bar:    chart = Bar("3-7月键盘品牌")    chart.set_options(labels=statistical[0], x_label="品牌名", y_label="出现次数")    chart.add_series("品牌频数比较", statistical[1])    return chart

bar_base().render()

复制代码

从这里看，我们可以发现达尔优、雷蛇、CHERRY、赛睿、海盗船都在排行榜上出现了 10 次，华硕 ROG、雷柏略差一些，只出现了五次。我们再来结合各个品牌对应的产品排名来分析一下：数据处理

# 获取每个品牌对应的排名总和rank_list = []for i in statistical[0]:    table = csv_read.loc[csv_read["厂家"] == i]    rank_list.append(sum(table["排名"])/5)  # 排名计算总和都除五

复制代码

可视化分析：

from cutecharts.charts import Line

def line_base() -> Line:    chart = Line("3-7月键盘品牌")    chart.set_options(labels=statistical[0], x_label="品牌名", y_label="总数")    chart.add_series("品牌频数", statistical[1])    chart.add_series("品牌排名", rank_list)    return chartline_base().render()

复制代码

首先我们要知道，第一次统计的品牌名出现次数，表示品牌旗下产品上榜的数量，可能是有多种产品上榜，也可能是部分产品多次上榜，第二次统计的产品排名数和（为了方便展示，我把数除五了），表示该品牌所有上榜产品的排名和，如果做对比的话，应该是在第一个条件（品牌出现次数）相同情况下做对比。从图中我们很容易看出，品牌`CHERRY`这个品牌出现次数多，而且排名靠前（因为排名数和低）,其次是海盗船，第三可以算赛睿，雷蛇，达尔优，我们还可以看出雷柏和华硕 ROG 好像差不多。

接下来我们再看看品牌热度，我们直接看`综合指数`，当然，如果你在做数据分析工作中，肯定不会这么选择，你应该选择和你目的最贴切的数据项进行分析，甚至进行一些进阶算法，给每个指数项一定权重然后分析。

index_list = []# 选取三个比较热门的产品model = ["MX8.0", "K70", "雷柏V500"]for i in model:	print(i)    table = csv_read.loc[csv_read["型号"] == i]    print(table)  # 显示查询数据

复制代码

从网页上我们可以轻易看到，七月综合指数最高是的是CHERRY旗下的MX8.0，如果你感兴趣，可以像我什么一样，自己选 3-5 个热门产品，作出他们 3-7 月之间的综合指数或其他数据的变化图（一段时间内的变化，折线图会是一种比较好的显示方式）。

对于以上数据，你还有什么其他比较好的分析思路吗？欢迎你留言说说你的看法，由于时间和篇幅关系，我就不过多叙述了。

记住，本文主旨是给大家介绍cutecharts这个新的 py 可视化库。

cutecharts 项目地址：https://github.com/chenjiandongx/cutecharts/
如果喜欢，请给个 Star。

Part three : 总结抒情

哇，终于写完了，虽然本文技术含量不是那么高，但还是有很多地方是大家可以学习的，比如：认识个牛逼的人。最后，我代替大家，其实也就是我自己想问的，问了陈键冬大佬三个问题，这里分享给大家：

Q：1. 目前 cutecharts 只支持部分图形，后续还会开发出其他图形支持吗？比如词云图？

A：cutecharts 是基于 chart.xkcd 开发的，目前 100% 支持其所有图形和配置项，如果 chart.xkcd 图表类型更新的话，cutecharts 也会同步更新的。

Q：2. 你觉得 cutecharts 和 pyecharts 的关系是什么？

A：cutecharts 和 pyecharts 属于同一类项目，都是使用 Python、Notebook+JS 实现数据的可视化，不过 pyecharts 目前有着更丰富的图形种类以及更多的配置项。

cutecharts 可以看做是精简版的 pyecharts，保留着 pyecharts 的所有核心功能，是学习 pyecharts 源码的很好的入手点。

Q：3. 你有没有什么想说的，对 cutecharts 和 pyecharts 的使用者？

A：开发一个类似的库并不难，无非是找到优秀的 JS 库，设计好 Python 接口，并将两者融合在一起。所以也希望有更多 Python 开发者能够参与到这方面的开发中来，为社区贡献出更多优秀的作品。

希望，我们都越来越优秀。

下期见，我是爱猫爱技术的老表，如果觉得本文对你学习有所帮助，欢迎点赞、评论、关注我！

发布于: 3 小时前阅读数: 13

原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/ef024af1c7187f0bd5dae903b】。文章转载请联系作者。

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数据可视化界的小公主：cutecharts，入门 + 实战应用

一、前言

二、本文概要

Part one : 可视化库 cutecharts 基本使用介绍

1.cutecharts 安装

2.基本使用

Part two : 爬取中国电竞价值排行榜-外设排行榜，利用 cutecharts 数据可视化分析

1.爬取数据

2.数据可视化分析

Part three : 总结 抒情

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