Smartchart支持像pyecharts, Matplotlib 等python绘图工具一样在Jupyter中使用, 更加方便, 更加炫酷 和 通用化, 不仅仅是一个绘图工具, 而且是一个平台

我们有什么不一样:

• 使用上手非常简单, 仅仅只有两个命令, get and set
• 配置项采用原生的Echarts配置, 无重复学习成本, 使用顺滑
• 支持Echarts所有功能, 可定制化程度高, 显示效果好
• 数据可以固化存储, 采用smartchart Portal可以直接拼接炫酷大屏
• 可嵌入也可以弹出窗口显示, 也可以dashboard中显示

安装使用方法

pip install smartchart
或pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple smartchart
即可在Jupyter中进行使用

快速开始

from smart_chart import Smart
mysmart = Smart()
dataset = [['A','B','C'],[12,34,23],[22,33,37]]
 #把数据写入临时数据集并显示图形
mysmart.set(1,dataset)
 #随意命名临时数据集, 不一定需要smartchart中数据集已有的
mysmart.set('DD', dataset)

#从已有的数据集中获取数据(格式参考smartchart数据集)
ds1 = mysmart.get(1)
ds2 = mysmart.get('DD')

修改图形显示

• 方法一: 你可以在图形菜单中选择内置图形或主题
• 方法二: set默认是表格显示,你也可通过名称加前缀 bar, line, pie进行修改

mysmart.set('barxxx', dataset)  #显示柱形图, 另外还有linexxx, piexxx

• 方法三: 简单图形,可能无法满足你的个性化要求, 你可以采用实例化数据集的方式后做出炫酷的自定义图形

mysmart.set('myds_1', dataset, push=1)  #参数push=1, 将实例化数据集

实例化的数据集, 在图形编辑区点击, 可以进入定制化图形开发, 可使用原生的Echarts配置和实时调试,或直接使用社区图形(第一次使用,有一个登记的过程, 按提示进行)

• 方法四: 如何在非实例化的数据集中使用自定义图形进行临时显示 假如你已经实例化并自定义了图形, 比如 'myds_1', 你可以直接用它的名称来set

  #不加push, 将使用新的数据采用myds_1的图形临时显示, 而不会改变原myds_1的数据
  mysmart.set('myds_1', dataset)
  

显示设定参数

你可以通过参数来设定图形的高宽, 是否嵌入等个性化要求

# width, height指定图形嵌入显示的宽高
# embed 默认不嵌入, embed=1 嵌入, embed='' 不嵌入
# editor 是否显示图形菜单
# push 是否持久化数据集 push=1, 无则新建有则保存数据
# url 报表访问的url,默认是localhost

#可以全局初始化设定
mysmart = Smart(width=xx, height=xx, embed=1, editor='')
#也可以全局单独进行设定
mysmart.url = 'http://ip:8000'
mysmart.embed = 1

#也可以针对单独的一个图形设定
mysmart.set(1,dataset,embed=1,height=200,editor='')

SmartChart与Pandas

Smartchart的set支持直接set Pandas的dataframe对象