pygal，一个神奇的 Python 库

Pygal 支持各种图表类型，包括折线图、条形图和雷达图。它适合那些想要以最少的配置快速、直接地创建静态图表的用户。

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Pygal是一个开源的Python库，用于使用简单直观的语法创建SVG图表。它注重易用性，旨在用最少的代码生成具有视觉吸引力的图表。

Pygal支持各种图表类型，包括折线图、条形图和雷达图。它适合那些想要以最少的配置快速、直接地创建静态图表的用户。

一、核心功能

SVG支持：生成的图表为矢量格式，可无损缩放，适合网页嵌入或高质量打印。丰富的图表类型：支持柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图、仪表盘图、树状图、金字塔图等 14 种以上图表类型。交互性：默认支持鼠标悬停显示数据标签、点击事件等，无需额外代码。个性化定制：可调整颜色、字体、轴标签、柱状图圆角、填充效果等。例如，通过Style类自定义配色

二、安装及基本用法

1. 库安装

通过pip进行安装：

pip install pygal

2. 柱状图

此示例中，我们将创建一个显示公司季度销售额的柱状图

import pygalbar = pygal.Bar()bar.title = "销售额统计"bar.x_labels = ['一季度', '二季度', '三季度', '四季度']bar.add('2024年', [100, 200, 300, 400])bar.render_to_file('sales.svg') # 保存为 SVG 文件

3. 饼图

在此示例中，我们首先定义两个列表citys和users，分别包含城市名称及其总人数百分比。 我们创建一个饼图并将图表的标题设置为 "关注人数"。

import pygal# Datacitys = ['北京', '上海', '广州', '长沙', '重庆']users = [30, 25, 20, 15, 10]pie_chart = pygal.Pie()pie_chart.title = "关注人数"for i in range(len(citys)): pie_chart.add(citys[i], users[i]) # Render the chartpie_chart.render_to_file('follow.svg')

4. 仪表盘图（SolidGauge）

gauge = pygal.SolidGauge(half_pie=False, inner_radius=0.7)gauge.title = "任务完成度"gauge.add('进度', 80)gauge.render_to_file('proccess.svg')

参数：

half_pie 是否为半圆inner_raidus 内部半径

5. 雷达图（Radar）

适用于多维数据对比，如学科能力分析：

radar = pygal.Radar(fill=True)radar.x_labels = ['语文', '数学', '英语', '物理', '化学']radar.add('学生A', [90, 85, 95, 80, 75])radar.add('学生B', [85, 90, 95, 85, 75])radar.render_to_file('radar.svg')

三、高级功能

1. 默认悬停与点击交互示例

Pygal生成的SVG图表默认支持 悬停显示数值，无需额外代码。点击事件需结合前端JavaScript实现，但悬停效果开箱即用：

import pygal# 创建柱状图bar = pygal.Bar()bar.title = "产品销量（悬停查看数值）"bar.x_labels = ['苹果', '香蕉', '橘子', '葡萄']bar.add('2024年', [120, 90, 150, 80])bar.render_to_file('hover_demo.svg') # 保存为 SVG# 打开文件查看效果（鼠标悬停在柱子上即可显示数值）import webbrowserwebbrowser.open('hover_demo.svg')

鼠标悬停在柱状图上方时，自动显示对应数值标签（如 120、90 等）

2. 自定义颜色样式（使用 Style 类）

通过pygal.style.Style自定义图表颜色、字体等样式：

from pygal import Barfrom pygal.style import Style# 自定义样式：深色背景 + 渐变柱状图custom_style = Style( background='#2d2d2d', # 背景色 plot_background='#2d2d2d', # 绘图区背景 foreground='#dddddd', # 标签文字颜色 foreground_strnotallow='#ffffff', # 强调文字颜色（如标题） colors=('#ff4444', '#44ff44', '#4444ff'), # 数据序列颜色 opacity=0.8, # 透明度 opacity_hover=1.0, # 悬停时透明度 transitinotallow='400ms ease-out'# 动画过渡效果)# 应用自定义样式bar = Bar(style=custom_style)bar.title = "自定义颜色样式示例"bar.x_labels = ['红色', '绿色', '蓝色']bar.add('系列1', [30, 50, 20])bar.add('系列2', [20, 40, 60])bar.render_to_file('custom_style.svg')

效果：

图表背景为深灰色 (#2d2d2d)，文字为浅灰色。数据系列颜色依次为红、绿、蓝，悬停时透明度增强。保存后打开 SVG 文件查看完整效果。

3. 动态修改单个数据点颜色

若需为特定数据点单独着色，可传递颜色数组：

bar = pygal.Bar()bar.add('销量', [ {'value': 120, 'color': '#FF0000'}, # 红色 {'value': 90, 'color': '#00FF00'}, # 绿色 {'value': 150, 'color': '#0000FF'}, # 蓝色 {'value': 80, 'color': '#FFD700'} # 金色])bar.render_to_file('custom_color_points.svg')

四、应用场景

数据分析：趋势分析（折线图）、分布对比（柱状图）。教育领域：学生成绩雷达图、学科能力分布。商业报告：销售额堆叠柱状图、市场份额饼图。科研可视化：实验数据散点图、多维数据雷达图。实时仪表盘：结合Flask/Django嵌入网页，动态更新数据。