第一節：Pygal下載和安裝入門

安裝pygal安裝pygal包跟安裝其他Python包基本相似，同樣可以使用pip來安裝啟動命令列視窗，輸入命令：pip install pygal安裝成功後，可透過pydoc來檢視文件，輸入命令：python -m pydoc -p 8899pygal入門用法建立pygal資料圖物件，不同的資料圖使用不同的類呼叫資料圖物件的add()方法新增資料呼叫config物件的屬性配置資料圖呼叫資料圖的render_to_xxx()方法將資料圖渲染到指定的輸出節點

import pygalyear_data = [str(i) for i in range(2011,2020)]java_data = [17.89, 18.29, 20.45, 19.28, 20.35, 21.23, 19.98, 20.24, 19.56]python_data = [4.89, 4.29, 4.45, 5.28, 5.35, 6.23, 6.98, 7.24, 9.56]# 建立圖bar = pygal.Bar()bar.title = 'java與Python歷年的市場份額'# 新增資料bar.add('java語言市場份額'， java_data)bar.add('Python語言市場份額'， python_data)# 配置資料'''配置資訊：    x_labels：X軸座標    title：標題    x_title：設定X軸標題    y_title：設定Y軸標題'''bar.x_labels = year_databar.x_title = '年份'bar.y_title = '市場份額'# 輸出到圖片bar.render_to_file('language.svg')

config模組配置pygal圖該模組包含了BaseConfig CommonConfig Config SerieConfig等配置類

import pygalyear_data = [str(i) for i in range(2011,2020)]java_data = [17.89, 18.29, 20.45, 19.28, 20.35, 21.23, 19.98, 20.24, 19.56]python_data = [4.89, 4.29, 4.45, 5.28, 5.35, 6.23, 6.98, 7.24, 9.56]# 建立圖bar = pygal.Bar()bar.title = 'java與Python歷年的市場份額'# 新增資料bar.add('java語言市場份額'， java_data)bar.add('Python語言市場份額'， python_data)# 配置資料bar.x_labels = year_databar.x_title = '年份'bar.y_title = '市場份額'# 設定X軸的標籤旋轉多少度bar.x_label_rotation = 45# 設定將圖例放在下面bar.legend_at_bottom = True# 設定四周的頁邊距,也可使用margin_bottom margin_top margin_right margin_left分別設定bar.margin = 35# 隱藏Y軸的網格線bar.show_y_guides = False# 顯示X軸的網格線bar.show_x_guides = True# 輸出到圖片bar.render_to_file('language.svg')

柱狀圖

折線圖

第二節：水平柱狀圖和水平折線圖

水平柱狀圖使用pygal.HorizontalBar類代表x_labels屬性用於設定Y軸的刻度值，而y_labels屬性才是配置X軸的刻度值水平折線圖水平折線圖使用pygal.HorizontalLine代表x_labels屬性用於設定Y軸的刻度值，而y_labels屬性才是配置X軸的刻度值

import pygalyear_data = [str(i) for i in range(2011,2020)]java_data = [17.89, 18.29, 20.45, 19.28, 20.35, 21.23, 19.98, 20.24, 19.56]python_data = [4.89, 4.29, 4.45, 5.28, 5.35, 6.23, 6.98, 7.24, 9.56]'''pygal.Bar代表柱狀圖pygal.Line代表折線圖pygal.HorizontalBar代表水平柱狀圖pygal.HorizontalLine代表水平折線圖# bar = pygal.Bar()# bar = pygal.Line()# bar = pygal.HorizontalBar()'''# 建立圖bar = pygal.HorizontalLine()bar.title = 'java與Python歷年的市場份額'# 新增資料bar.add('java語言市場份額'， java_data)bar.add('Python語言市場份額'， python_data)# 配置資料'''# 折線圖的資料設定內容bar.x_labels = year_databar.x_title = '年份'bar.y_title = '市場份額(百分比)''''# 對於水平柱狀圖，x_labels 其實是設定Y軸的座標bar.x_labels = year_databar.y_title = '年份'bar.x_title = '市場份額(百分比)'# 設定X軸的標籤旋轉多少度bar.x_label_rotation = 45# 設定將圖例放在下面bar.legend_at_bottom = True# 設定四周的頁邊距,也可使用margin_bottom margin_top margin_right margin_left分別設定bar.margin = 35# 隱藏Y軸的網格線bar.show_y_guides = True# 顯示X軸的網格線bar.show_x_guides = True# 輸出到圖片bar.render_to_file('language.svg')

水平柱狀圖

水平折線圖

第三節：疊加柱狀圖

和疊加折線圖

疊加柱狀圖使用pygal.StackedBar代表疊加折線圖使用pygal.StackedLine代表水平疊加柱狀圖使用pygal.HorizontalStackedBar代表水平疊加折線圖使用pygal.HorizontalStackedLine代表

import pygalimport randomyear_data = [str(i) for i in range(2011,2020)]banana_data = [random.randint(20, 40) * 1000 for i in range(1, 10)]apple_data = [random.randint(35, 60) * 1000 for i in range(1, 10)]# pygal.StackedBar代表疊加柱狀圖 pygal.StackedLine代表疊加折線圖# graph = pygal.StackedBar()graph = pygal.StackedLine()graph.title = '香蕉與蘋果歷年的銷量分析'# 新增資料graph.add('香蕉的歷年銷量', banana_data)graph.add('蘋果的歷年銷量', apple_data)# 配置資料graph.x_labels = year_datagraph.x_title = '年份'graph.y_title = '銷量(噸)'# 設定X軸的標籤旋轉多少度graph.x_label_rotation = 45# 設定將圖例放在下面graph.legend_at_bottom = True# 設定四周的頁邊距graph.margin = 35# 隱藏Y軸的網格線graph.show_y_guides = True# 顯示X軸的網格線graph.show_x_guides = True# 輸出到圖片graph.render_to_file('fruit.svg')

疊加柱狀圖

疊加折線圖

第四節：餅圖和點圖

餅圖餅圖用於各成員所佔的份額可支援傳統的餅圖、也可做成空心的餅圖、也可做成半圓餅圖等

import pygal# 2018年8月程式語言的市場份額data = {'Java': 0.16881, 'C': 0.14996, 'C++': 0.07471, 'Python': 0.06992,    'VB.net': 0.04762, 'C#': 0.03541, 'PHP': 0.02925, 'JavaScript': 0.02411,    'SQL': 0.02316, 'Assembly languagage': 0.01409, '其他': 0.36326}    # 建立餅圖 pygal.Pie()graph = pygal.Pie()for k in data.keys():    graph.add(k, data[k])graph.title = '2018年8月程式語言的市場份額'graph.legend_at_bottom = True# 空心餅圖graph.inner_radius = 0.8# 半圓餅圖graph.half_pie = Truegraph.reader_to_file('language.svg')

餅圖

環形餅圖

半圓餅圖

點圖點圖使用點的大小來表示數值的大小pygal使用pygal.Dot類代表點圖

import pygalimport randomyear_data = [str(i) for i in range(2011,2020)]banana_data = [random.randint(20, 40) * 1000 for i in range(1, 10)]apple_data = [random.randint(35, 60) * 1000 for i in range(1, 10)]# pygal.Dot代表點圖graph = pygal.Dot()graph.title = '香蕉與蘋果歷年的銷量分析'# 新增資料graph.add('香蕉的歷年銷量', banana_data)graph.add('蘋果的歷年銷量', apple_data)# 配置資料graph.x_labels = year_datagraph.x_title = '年份'# 設定X軸的標籤旋轉多少度graph.x_label_rotation = 45# 設定將圖例放在下面graph.legend_at_bottom = True# 設定四周的頁邊距graph.margin = 35# 隱藏Y軸的網格線graph.show_y_guides = True# 顯示X軸的網格線graph.show_x_guides = True# 輸出到圖片graph.render_to_file('fruit.svg')

點圖

第五節：案例實操-使用Pygal分析天氣資料

下載、提取資料使用urllib.request向m.tianqi.com傳送請求，獲取該網站的響應再使用Python的re模組來解析伺服器響應，從中提取天氣資料

import urllib.request, reimport datetimeimport pygaldef get_html(city, year, month):    url = 'https://m.tianqi.com/lishi/%s/%s%s.html' % (city, year, month)    request = urllib.request.Requst(url)    # 設定User-Agent頭，避免產生403錯誤    request.add_header('User-Agent', 'Mozilla/5.0')    return urllib.request.urlopen(request).read().decode('UTF-8')# print(get_html('guangzhou', '2018', '01l'))dates, highs, lows = [], [], []city = 'guangzhou'year = '2018'month = ['%02d' % i for i in range(1, 13)]# 定義一個開始的日期，用於判斷資料是否缺少某一天prev_day = datetime.datetime(2017, 12, 31)for month in months:    # 下載網頁原始碼    html = get_html(city, year, month)    # 將網頁原始碼的空格去掉    nospce_test = ''.join(html.split())    # 定義獲取全部天氣資料的div元素所對應的正則表示式    pattern = re.compile('<divclass="weatherbox">(.*?)</div><divclass="clearline1">')    div_list = re.finall(pattern, nospce_test)    # 定義包含每日天氣對應的dl元素所對應的正則表示式    pattern1 = re.compile('<dlclass="table_day15">(.*?)</dl>')    dls = re.findall(pattern1, div_list[0])    # 再次遍歷dls去獲取每天的資料    for dl in dls:        # 日期對應正則表示式        date_pattern = re.compile('<ddclass="date">(.*?)</dd>')        date_dd = re.finall(date_pattern , dl)        # 生成日期格式字串        d_str = year + "/" + date_dd[0][0:5]                # 氣溫資訊對應的正則表示式        temp_pattern = re.compile('<ddclass="txt2">(.*?)</dd>')        temp_dd = re.finall(temp_pattern ,dl)                # 最低氣溫資訊對應的正則表示式        low_pattern = re.compile('^(.*?)~')        low_li = re.finall(low_pattern , temp_dd[0])        # 最高氣溫資訊對應的正則表示式        high_pattern = re.compile('<b>(.*?)</b>')        high_li = re.finall(high_pattern , temp_dd[0])                try:            cur_day = datetime.datetime.strptime(d_str, '%Y/%m/%d')            # 得到最低氣溫和最高氣溫            low = int(low_li[0])            high= int(high_li[0])        except ValueError:            print('cur_day', '溫度資料有錯')        else:            # 資料清洗，判斷是否差某一天            diff = cur_day - prev_day                        # 如果兩個日期之間差值不是一天，說明資料丟失了            if diff != datetime.timedelta(days = 1):                print('在%s之前丟失了%d天的資料' % (d_str, diff.days - 1))                            dates.append(d_str)            lows.append(low)            highs.append(high)            prev_day = cur_day# 建立圖bar = pygal.Line()bar.title = '廣州%s年的氣溫分析' % year# 新增資料bar.add('最低氣溫'， lows)bar.add('最高氣溫'， highs)# 配置資料bar.x_labels = datas# 設定X軸的主刻度bar.x_labels_major = dates[::30]# 設定不顯示X軸上的小刻度（避免密密麻麻的情況）bar.show_minor_x_labels = Falsebar.x_title = '日期'bar.y_title = '氣溫（攝氏度）'# 設定X軸的標籤旋轉多少度bar.x_label_rotation = 45# 設定將圖例放在下面bar.legend_at_bottom = True# 隱藏Y軸的網格線bar.show_y_guides = True# 顯示X軸的網格線bar.show_x_guides = False# 輸出到圖片bar.render_to_file('temp.svg')         

天氣分析圖