chartify 4.0.5

为什么使用 Chartify？

• 一致的数据格式：节省时间将数据转换为图表所需格式。所有绘图函数都使用一致的数据格式。

• 智能默认样式：几乎无需定制即可创建漂亮的图表。

• 简单的 API：我们尽量使 API 尽可能直观和易于学习。

• 灵活性：Chartify 基于 Bokeh 构建，因此如果您需要更多控制，您始终可以退回到 Bokeh 的 API。

示例

查看此笔记本以获取更多示例！.

安装

1. Chartify 可以通过 pip 安装

pip3 install chartify

2. 安装 chromedriver（可选。用于 PNG 输出）

   • 安装 google chrome。

   • 在此处下载适用于您的操作系统的 chromedriver 的相应版本 这里。

   • 将可执行文件复制到您的 PATH 目录中。

     • 查看您的 PATH 变量中的目录：echo $PATH

     • 将 chromedriver 复制到适当的目录，例如：cp chromedriver /usr/local/bin

入门

此 教程笔记本 是了解 Chartify 核心概念的最好地方。

从那里，查看 示例笔记本 以获取所有可用的图表列表。

文档

在 chartify.readthedocs.io 上提供文档

获取支持

加入 spotify-foss.slack.com 上的 #chartify（获取邀请）

在 StackOverflow 上使用 chartify 标签。

资源

• 使用 Chartify 进行数据可视化

行为准则

此项目遵循 开放行为准则。通过参与，您应遵守此准则。

贡献

查看贡献文档.

4.0.5 (2023-10-12)

• 放宽 scipy 和 pandas 版本要求，允许使用 2.x 版本

4.0.4 (2023-08-23)

• 修复文档构建问题

• 将 tornado 依赖项锁定以减少漏洞

4.0.3 (2023-04-21)

• 要求 jupyter_bokeh 以启用 html 输出

4.0.2 (2023-03-30)

• 修复散点图测试中的 categorical_order_by 检查

• 修复 _construct_source 中的 categorical_order_by 检查

• 重构 _construct_source 中的类别排序

• 为 categorical_order_by 添加测试

• 修复使用线图的散点图测试

4.0.1 (2023-03-24)

• 更新 pillow 的版本要求以避免错误

4.0.0 (2023-03-23)

• 停止支持 python 3.6 和 3.7

3.1.0 (2023-03-22)

• 在示例笔记本中添加了包含示例的箱线图图表

3.0.5 (2022-12-13)

• 修复示例和教程笔记本中的几个错误

• 修复 requirements.txt 中的拼写错误

3.0.4 (2022-10-18)

• 更新包要求

• 消除未来弃用警告

• 有关多组多颜色的图表图例的修复

3.0.2 (2020-10-21)

• 支持 pyyaml 5.2+

3.0.1 (2020-06-02)

• 通过从 Jupyter 切换到 IPython 减少依赖项。

3.0.0 (2020-05-29)

• 更新 Python 到 3.6+ 和 Pandas 到 1.0+（感谢 @tomasaschan！）

• 更新 Bokeh 到 2.0+

• 删除颜色依赖项以修复设置错误。

2.7.0 (2019-11-27)

错误修复

• 更新默认 yaml 加载器以退出已弃用方法（感谢 @vh920！）

• 更新图例处理以适应 Bokeh 近期版本中的已弃用方法（感谢报告 @jpkoc）

• 在 setup.py 中更新许可证（感谢报告 @jsignell）

• 将基本 Pillow 依赖项提升到以避免不安全版本。

• 更新MANIFEST以包含缺失的文件（感谢@toddrme2178！）

2.6.1 (2019-08-15)

错误修复

• 移动了包要求并修复了与Bokeh最新版本相关的错误（感谢@emschuch和@mollymzhu！）

• 修复了在生成文档时README中的错误（感谢@Bharat123rox！）

2.6.0 (2019-03-08)

改进

• 允许用户在条形图上绘制不在分类轴中的颜色。

错误修复

• 修复了导致浮点类型在绘制带有分类文本的图时断开的错误（感谢@danela找到！）

• 修复了损坏的README链接。

2.5.0 (2019-02-17)

改进

• 添加了雷达图。

2.4.0 (2019-02-16)

改进

• 添加了第二个Y轴绘图。

• 在导入时移除了Bokeh加载通知（感谢@canavandl！）

• 添加了对自定义Bokeh资源加载的支持（感谢@canavandl！）

• 添加了Chart.save()方法的示例（感谢@david30907d！）

错误修复

• 更新了保存和显示svg的文档。

• 修复了由于最小值和最大值点之间没有差异而破坏的绘图错误（感谢@fabioconcina找到！）

2.3.5 (2018-11-21)

改进

• 更新了docstrings（感谢@gregorybchris和@ItsPugle！）

• 向Chart.show()和Chart.save()添加了SVG输出选项（感谢@jdmendoza的建议！）

错误修复

• 修复了导致源标签与x轴标签重叠的错误。

• 修复了防止x轴与日期时间轴一起更改方向的错误（感谢@simonwongwong找到！）

• 修复了在< cite>outside_top图例位置消失的副标题错误（感谢@simonwongwong找到！）

• 线段呼出属性将正常工作。（感谢@gregorybchris！）

2.3.4 (2018-11-13)

• 更新Bokeh版本要求以支持1.0

2.3.3 (2018-10-24)

• 删除了Pillow依赖项的上限。

2.3.2 (2018-10-18)

• 堆叠条形图和面积顺序现在与默认垂直图例顺序匹配。

• 添加了移位颜色图标的函数。

• 添加了具有单个分类轴的散点图。

• 修复了在多个分类级别发生text_stacked时的错误。

2.3.1 (2018-09-27)

• 修复了由于嵌套数据类型而可能发生的散点图错误。

2.3.0 (2018-09-26)

• 添加了六边形图。

• 增加了对分组轴标签方向的更多控制。

• 向散点图、线图和平行图添加了alpha控制。

• 向散点图添加了对标记样式的控制。

• 添加了创建自定义颜色图标的函数。

• 更改了默认强调颜色。

• 对棒棒糖图进行了视觉调整。

• 具有少量系列的条形图将具有更好的宽度。

2.2.0 (2018-09-17)

• PyPI上的第一个版本。