对用 Golang
代码生成折线图、扇形图等图表有兴趣的朋友。
主要介绍 Go 中用以绘图的开源库,分别是:
我的需求是生成一个时间轴类型折线图的图片插入到我的报告中,前面两个库与我的需求比较符合,所以我会着重介绍;后面三个库不满足我的需求,在本文会大略带过。如果懒得看正文,这是我总结的表格:
go-chart
go-charts
chart
plot
go-echarts
使用文档/示例完善
学习成本
中
低
高
低
低
支持的图表种类
少
少
少
中
多
支持时间轴
支持输出图片
支持设置标签
支持折线图
支持自定义图表
UI美观
️️️
️️️️
️️
️️
️️️️️
还有一些库,例如gg和 Go
内部自带的 image/draw
包,在这里就不介绍了,因为它们俩都属于是绘制基础图形(圆形、正方形和矩形等)或者是对图像本身进行旋转、缩放、添加文字等处理的,与本文所讨论的绘制图表不太一样。
go-chart
是一个简单的 Golang
原生图表库,支持时间序列和连续折线图。因此,go-chart
其实对数据量特别多的情况无法很好地适应,以及如果要在图表中使用中文时,需要额外修改字体为支持中文的字体。
曲线图
单轴折线图
双轴折线图
饼状图
柱状图
go get -u github.com/wcharczuk/go-chart
我的需求是,从 influxdb
查询数据,再将数据渲染为折线图,代码如下:
/*
前面省略查询 influxdb 过程
*/
xValue := []string{}
yValue := []float64{}
// 处理查询到的结果数据
for _, value := range allRequest[0].Series[0].Values {
if value[1] == nil {
yValue = append(yValue, 0)
t := value[0].(string)
xValue = append(xValue, t)
} else {
fmt.Println("value:", value[1])
x, _ := value[1].(json.Number)
s, _ := x.Float64()
yValue = append(yValue, s)
fmt.Println(reflect.TypeOf(value[0]))
t := value[0].(string)
xValue = append(xValue, t)
}
}
// 时间轴的显示格式
format := chart.TimeValueFormatterWithFormat("15:04")
lenX := len(xValue)
// X轴内容 xValues 及 X轴坐标 ticks
var xValues []time.Time
var ticks []chart.Tick
for i := 0; i < lenX; i++ {
t, _ := time.Parse(
time.RFC3339,
xValue[i])
x := t.Local()
xValues = append(xValues, x)
ticks = append(ticks, chart.Tick{Value: getNsec(t), Label: format(t)})
}
// 定义曲线
var series []chart.Series
series = append(series, chart.TimeSeries{
XValues: xValues,
YValues: yValue,
Style: chart.Style{
StrokeColor: chart.GetDefaultColor(0).WithAlpha(64),
FillColor: drawing.ColorFromHex("9ADFEA"),
},
})
// 设置图表的样式
lineChartStyle := chart.Style{
Padding: chart.Box{
Top: 30,
Left: 30,
Right: 30,
Bottom: 30,
},
}
graph := chart.Chart{
Title: "All Requests",
Background: lineChartStyle,
Width: 1280,
Height: 500,
XAxis: chart.XAxis{
Name: "",
ValueFormatter: format,
Ticks: ticks,
},
YAxis: chart.YAxis{
Name: "",
},
Series: series,
}
graph.Elements = []chart.Renderable{
chart.LegendLeft(&graph),
}
// 生成图片
var imgContent bytes.Buffer
err = graph.Render(chart.PNG, &imgContent)
if err != nil {
fmt.Println(err)
}
f, _ := os.Create("test.png")
_, _ = f.Write(imgContent.Bytes())
这里查询了10分钟的数据,生成的图片为
可以看到图表上的 x 轴已经看不清了,这是因为数据点非常多,而 go-chart 没有对此进行适配。
在数据点较少的情况下,比如只查询1分钟的数据,生成的图片为:
使用比较复杂
我想画的图表的 x 轴是时间轴类型,在这个库中绘制时间轴类型的 x 轴需要额外把数据进行处理为 Time.time
类型。如使用 float64
类型的 x 轴的代码会比较简单,示例如下:
graph := chart.Chart{
Series: []chart.Series{
chart.ContinuousSeries{
XValues: []float64{1.0, 2.0, 3.0, 4.0},
YValues: []float64{1.0, 2.0, 3.0, 4.0},
},
},
}
buffer := bytes.NewBuffer([]byte{})
err := graph.Render(chart.PNG, buffer)
图表的样式不够精美
下面有go-charts
的 demo 图,可以对比一下,确实是不如它好看。
Go-charts
是国内的程序员在 go-chart
的基础上优化了图表的生成方式,同时还优化了图表的样式。目前支持 line
, bar
, horizontal bar
, pie
,radar
, funnel
以及table
类型的图表。
主题为 light
与 grafana
。
go get -u github.com/vicanso/go-charts/v2
同样是从 influxdb
查询数据,再处理数据生成图表,代码如下:
xValue := []string{}
yValue := [][]float64{}
// 处理结果
for _, value := range allRequest[0].Series[0].Values {
tempY := []float64{}
resultX := value[0].(string)
xValue = append(xValue, resultX)
number, _ := value[1].(json.Number)
resultY, _ := number.Float64()
tempY = append(tempY, resultY)
}
// 对 x 轴格式化 原:2022-07-29T09:24:10Z,新:09:24:10
formatXValue := []string{}
for _, x := range xValue {
formatTime, err := time.Parse(time.RFC3339, x)
if err != nil {
}
formatX := formatTime.Local().Format("15:04:05")
formatXValue = append(formatXValue, formatX)
}
f := false // 设置 x 轴的样式
// 字体文件需要自行下载
buff, err := ioutil.ReadFile("./TencentSans-W7.ttf")
if err != nil {
panic(err)
}
err = charts.InstallFont("noto", buff)
if err != nil {
panic(err)
}
// 渲染图表
p, err := charts.LineRender(
yValue,
charts.FontFamilyOptionFunc("noto"),
charts.TitleTextOptionFunc("全部请求"),
charts.XAxisDataOptionFunc(xValue),
func(opt *charts.ChartOption) {
opt.XAxis.BoundaryGap = &f
opt.Padding = charts.Box{Left: 20, Right: 50, Top: 20, Bottom: 20}
},
charts.ThemeOptionFunc("grafana"),
charts.WidthOptionFunc(1000),
)
查询10分钟的数据,生成的效果图为:
如果将主题换为 light
,效果图如下
如果只查询1分钟的数据,效果图如下
从上面的效果图中可以发现,go-charts
在数据量比较大的情况下,优化了 x 轴的展示,让数据不会挤在一起;以及样式也更好看一点。
样式好看
看上面的图,一目了然
使用简单
从代码中也可以看出来,go-charts
对 x 轴和 y 轴的类型做了额外一层封装,x 轴的类型为 string
,y 轴的类型为 [][]float64
,只需要传相应类型的数据就可以直接渲染图表。
并且由于 y 轴的 []float64
就表示一条曲线,所以如果要在图表中增加渲染的曲线也比在 go-chart
中要更简单——直接给 y 轴数据 append 一个新的 []float64
数据即可。
自定义的自由度没有 go-chart
高
例如go-charts
中暂不支持用颜色填充曲线,以及不能自定义曲线的颜色等。
当曲线超过9条后,曲线的颜色会开始重复
作者的回复是他自己的使用场景只需要用到5条曲线左右,建议如果涉及到太多的曲线,最好分开画图。
不过都不是什么大问题,是一个很好用的开源库。
前面这三个库的名字真是太像了,并且这三个库都提供基础图表的绘制功能。但是这个库更关注自动缩放、误差线和对数图等图表,并且对漂亮UI完全不在乎。
go get -u github.com/vdobler/chart
这个库支持的图表类型有
由上所述,这个介绍为“Provide basic charts“
的开源库并不支持我需要的折线图……
以及在介绍里面,这个库有以下几个特点:
输出格式有txtg
、svgg
和imgg
这三种格式
plot
的前身是code.google.com/p/plotinum
,它提供了用于 Go 中构建和绘制图表的 API,主要用于将数据可视化。
默认样式
更细粒度的控制
自定义刻度线
带误差的点
条形图
函数
直方图
垂直箱形图
水平箱形图
四分位图
气泡图
go get gonum.org/v1/plot/...
plot
库其实包含以下四个部分:
由上所述,我在使用 plot 库时,发现里面自带的基本API不能满足我的需求——我需要一个时间轴作为 x 轴,但是plot
库默认的API中 x 轴只支持float64
类型的数据。
但是在plotter
中,你可以自定义一个绘图器实现一些特殊的需求,以及你还可以使用社区制作的绘图器,可以在这个网页中查看其中一部分社区绘图器:Community Plotters · gonum/plot Wiki · GitHub。
一些社区绘图器的示例图:
2. GitHub - pplcc/plotext: Extensions and custom plotters for the gonum plot packages
go-echarts
是一个专注数据可视化的图表库,参考了pyecharts
的一些设计思想;目前有 v1 和 v2 两个版本,其中 v1 已经不再维护。
go get -u github.com/go-echarts/go-echarts/v2
go-echarts
是通过实现Apache ECharts的相关接口,来轻松生成全面又美观的图表。
因此,在编写完生成图表的代码后,你还需要将图表渲染成一个HTML文件,或者是用一个HTTP
服务器去渲染图表,如图:
以及这个开源库渲染出来的图表也是这几个库里面最美观的(毕竟是用HTML
代码渲染出来的)
本文介绍了Go
中最主要的几个绘制图表的绘图库,其中对最为接近的两个开源库go-chart
和go-charts
进行了比较详细的对比,其余三个开源库chart
、plot
和go-echarts
则是简单介绍了一下。
这些开源库各有各的特点,没有绝对的优劣,希望能在大家需要挑选开源库时给予一些参考。
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