续前篇👉中国人自己的可视化利器：Pyecharts，本期分享另一个国人可视化工具PyG2Plot。
介绍之前，梳理下G2、G2Plot、PyG2Plot三者关系，
G2：一套由蚂蚁集团数据可视化团队（AntV）开发，基于图层图形语法（the grammar of graphics，同ggplot2底层语法）的可视化底层高交互引擎；
G2Plot：基于G2封装，力求开箱即用、易于配置、具有良好交互体验的JavaScript统计图表库；
PyG2Plot：基于 G2Plot 封装的Python统计图表库，借鉴Pyecharts图表实现形式，但比Pyecharts更简练。
总之，G2Plot之于PyG2Plot就如同Pyecharts之于Echarts。
安装
pip install pyg2plot快速上手
由于PyG2Plot 是完全基于G2Plot的封装，并且在数据结构上，完全不做任何二次封装，所以配置文档上完全可以参考 G2Plot 官方文档。
下面用几个案例来说明如何参考G2Plot官方文档，使用PyG2Plot，
案例一、桑基图
G2Plot地址：https://antv-g2plot.gitee.io/zh/examples/relation-plots/sankey#energy
将上图绘图数据和核心代码照抄到PyG2Plot中即可实现相同功能👇
#导入pyg2plot
from pyg2plot import Plot
# 获取上文G2Plot代码中的json数据，存入data
import requests
data = requests.get(
"https://gw.alipayobjects.com/os/bmw-prod/fa3414cc-75ed-47b4-8306-f2ffe8c40127.json"
).json()
# 指定绘图类别Sankey
sankey = Plot("Sankey")
#下面set_options的{}中的代码完全照搬自G2Plot，关键字添加''即可，
sankey.set_options({
'height':500,
'data': data,
'sourceField': 'source',
'targetField': 'target',
'weightField': 'value',
'edgeStyle': {
'fill': '#ccc',
'fillOpacity': 0.4,
},
})
# 图像渲染
sankey.render_notebook()
重点参数都位于set_options()中，更多个性化设置参考G2Plot2文档：https://antv-g2plot.gitee.io/zh/examples/relation-plots/sankey#energy
个人感觉文档比Pyecharts的文档更适合人看，API中罗列所有参数详细说明，设计指引中详细说明该图表的使用场景、数据要求及设计建议，因为G2Plot2目前还处于开发状态，有的图表设计指引为空。
以修改color参数为例，API中检索color，
传入色号，
效果图，
案例二、弦图
G2Plot地址：https://antv-g2plot.gitee.io/zh/examples/relation-plots/chord#chord-population
PyG2Plot中实现和案例一一样，直接贴上PyG2Plot实现代码，
from pyg2plot import Plot
data = [
{ 'source': '北京', 'target': '天津', 'value': 30 },
{ 'source': '北京', 'target': '上海', 'value': 80 },
{ 'source': '北京', 'target': '河北', 'value': 46 },
{ 'source': '北京', 'target': '辽宁', 'value': 49 },
{ 'source': '北京', 'target': '黑龙江', 'value': 69 },
{ 'source': '北京', 'target': '吉林', 'value': 19 },
{ 'source': '天津', 'target': '河北', 'value': 62 },
{ 'source': '天津', 'target': '辽宁', 'value': 82 },
{ 'source': '天津', 'target': '上海', 'value': 16 },
{ 'source': '上海', 'target': '黑龙江', 'value': 16 },
{ 'source': '河北', 'target': '黑龙江', 'value': 76 },
{ 'source': '河北', 'target': '内蒙古', 'value': 24 },
{ 'source': '内蒙古',' target': '北京', 'value': 32 },
]
chord = Plot("Chord")
chord.set_options({
'height':400,
'data': data,
'sourceField': 'source',
'targetField': 'target',
'weightField': 'value',
'theme': {
'colors10': ['#FF6B3B', '#626681', '#FFC100', '#9FB40F', '#76523B', '#DAD5B5', '#0E8E89', '#E19348', '#F383A2', '#247FEA']
}
})
chord.render_notebook()
案例三、面积图
G2Plot地址：https://antv-g2plot.gitee.io/zh/examples/area/stacked#basic-slider
PyG2Plot实现代码，
from pyg2plot import Plot
import requests
data = requests.get(
"https://gw.alipayobjects.com/os/bmw-prod/b21e7336-0b3e-486c-9070-612ede49284e.json"
).json()
area = Plot("Area")
area.set_options({
'height': 500,
'width': 300,
'data': data,
'xField': 'date',
'yField': 'value',
'seriesField': 'country',
'slider': {
'start': 0.1,
'end': 0.9,
},
})
area.render_notebook()
更多案例
G2Plot包含大量案例，理论上PyG2Plot都可用，
总结
G2Plot还处于开发中，未来可期；
G2Plot在地理图表方面很欠缺，官网几乎没有示例，看到的小伙伴可以私信一下～；
和Pyechart/Echarts相比，PyG2Plot还是太稚嫩，所以，所以，再见Pyechart、吊打Pyecharts芸芸还为时过早😓😓
进一步学习
https://github.com/hustcc/PyG2Plot
https://github.com/antvis/G2Plot