bqplot简介

官方文档简介是一个jupyter notebook上的基于图形语法的声明式可视化框架
该库的目标是提供一套框架统一的二维可视化API，并且提供合理的交互接口。

和numpy的配合挺好的，pandas的一列也可以直接用

通过pip安装bqplot库之后，需要通过以下语句设置jupyter插件对bqplot，否则可能出不了图。

1	jupyter nbextension enable --py --sys-prefix bqplot

绘图框架

from bqplot import Bars, Figure,LinearScale

bar = Bars(x=df['x'],y=df['y'],scales={'x':LinearScale(), 'y':LinearScale()})
Figure(marks=[bar])

默认是折线；
有交互，可以放大缩小漫游，交互控件。

在语句组织方面，也可以先建立一个画布，往上加元素：

from bqplot import pyplot as plt
plt.figure(title='bqplot 散点图')
scc= plt.scatter(x, y)
scc.colors = ['Red']  #设置散点颜色
plt.show()

通过scc.y =df['z']可以更新y轴的数据，刷新显示的图。

scatter_plot.marker = ‘diamond’

Pyplot 的语法

the Grammar of Graphics paradigm 图形语法范式
有两套API接口，一套是上面用到的神似mat的写法，另一套属于pyplot的语法

The other one, the verbose API, is meant to expose every element of a plot individually,
冗长的语法，可以逐个操作图形中的每个元素；to build complex and feature-rich GUIs
o understand this verbose API, it helps to revisit what exactly the components of a plot are. 重新认识一张图的组成，首先是scale
A Scale is a mapping from (function that converts) data coordinates to figure coordinates.
比例尺，一个把数据从数据坐标系转换到图形元素坐标系的映射
Scale takes a set of values in any arbitrary unit (say number of people, or $, or litres) and converts it to pixels (or colors for a ColorScale).
例如：一串数值到像素多少，颜色值到颜色

要完整画一条曲线（一些注释发文的时候删掉

x_sc = bqplot.OrdinalScale()
y_sc = LinearScale(min=0,max=100)  #没影响min()函数的使用
x_data =z
y_data =y
ax_x = Axis(label='X', scale=x_sc)  #axis里是scale，lines里是scales
ax_y = Axis(label='Y', scale=y_sc,orientation='vertical') #需要指定orientation，否则都叠加在横轴

line= Lines(x=x, y=y, scales={'x':x_sc, 'y':y_sc})
fig = Figure(marks=[line], title='bqplot 折线',
             axes=[ax_x,
                   ax_y])
line.colors=['#1EAFAE']
display(fig)

建立画布，要初始化比例尺、坐标轴，
需要指定orientation，否则都叠加在横轴
axes_options 设置xz y轴标签属性
axes_options = {‘x’: {‘label’: ‘Date’, ‘tick_format’: ‘%m/%d’},
‘y’: {‘label’: ‘Price’, ‘tick_format’: ‘0.0f’}}
fig = plt.figure(title=’Changing Styles’, background_style={‘fill’: ‘lightgreen’},
title_style={‘font-size’: ‘20px’,’fill’: ‘DarkOrange’})

plt.scatter(x, y)

绘制柱状图

其他是 from bqplot import Bars
注意是bars不是bar，从接口来看属于bqplot.marks.Bars
plt.bar()也可以；也是可以用bar.stroke = ‘red’ 设置样式？两套语法这个是通用的？
堆叠柱

每个柱颜色不同，能画条形图么？可以
orientation=’vertical’
条形图，标签是从下往上的；

color_mode 参数

Color mode has 2 values. ‘group’ and ‘element’.

‘group’ means for every x all bars have same color.

‘element’ means for every dimension of y, all bars have same color.

默认是auto，
基础图

标签是一个独立的图层

加文本标签，加一个bar_label图层

饼图-基础饼图-更新数据效果-排序效果-变成环状图效果

可以扔一个动图里

Object Model 是
pie = Pie(sizes=data
Figure(marks=[pie]
的写法
fig = plt.figure(animation_duration=1000)
pie = plt.pie(df[‘y’], display_labels=’outside’,labels=df[‘y’])
fig
是pyplot的写法；

The ‘labels’ trait of a Pie instance must be a list but a value of class ‘pandas.core.series.Series’
Element of the ‘labels’ trait of a Pie instance must be a unicode string, but a value of 76 <class ‘int’> was specified.

复合图

marks=[bar,line]

分面之类的呢？
文档里根本收不到facet

交互

scatter_chart.selected = [1, 2, 3]
使图形有选中的效果

增加事件监听：

def foo(change):
    print('This is a trait change. Foo was called by the fact that we moved the Scatter')
    print('In fact, the Scatter plot sent us all the new data: ')
    print('To access the data, try modifying the function and printing the data variable')
scatter_plot.observe(foo, 'y')

y变化时就会执行foo(change)

其他的监听事件：

#Adding call back to scatter events

print custom mssg on hover and background click of Blue Scatter

scatter_chart.on_hover(print_event)
scatter_chart.on_background_click(print_event)

#print custom mssg on click of an element or legend of Red Scatter
scatter_chart2.on_element_click(print_event)
scatter_chart2.on_legend_click(print_event)

bar_chart.interactions = {
‘legend_hover’: ‘highlight_axes’,
‘hover’: ‘tooltip’,
‘click’: ‘select’,
}
点击柱的时候会有选中高亮的效果
鼠标位置hover触发tooltip

支持地图：
可以放大缩小漫游
可以配置投影方式，

说明+代码+一个动图

fig = plt.figure(title='Pyplot 分层设色世界地图')
plt.scales(scales={'projection': Mercator(), 'color': ColorScale(scheme='YlGnBu')})
map1= plt.geo(map_data='WorldMap',colors={'default_color': 'Grey'},
              interactions={'click': 'select', 'hover': 'tooltip'},
              tooltip=Tooltip(fields=['id', 'name','color']), #交互提示框
              color={156:66, 643:53, 76:90, 840:21, 304:28, 124:78, 55:99})
fig           #根据WorldMap中的id进行颜色映射

地图不需要额外的import

输出

fig.save_png()

总结

缺点：在jupyter环境中容易用，在其他ide里要调图不容易；
是图形对象，不是静态图片，关闭notebook后再打开就看不见绘图效果了，需要重新运行；

参考资料

官方文档 https://bqplot.readthedocs.io/en/latest/
github：https://github.com/bqplot/bqplot

和mat写法相似，比mat有语句更简洁的交互，数据更新时的渐变挺不错；

Lynsdata

基于图形语法的声明式可视化框架:bqplot

bqplot简介

Color mode has 2 values. ‘group’ and ‘element’.

‘group’ means for every x all bars have same color.

‘element’ means for every dimension of y, all bars have same color.

交互

print custom mssg on hover and background click of Blue Scatter