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

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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