Uniplot:终端中的轻量级绘图工具

Uniplot:终端中的轻量级绘图工具

uniplot Lightweight plotting to the terminal. 4x resolution via Unicode. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/uniplot

项目介绍

在数据科学和机器学习的生产环境中,拥有一个不依赖图形库或在Jupyter笔记本之外也能工作的绘图工具是非常有用的。Uniplot 正是为此而生。它是一个轻量级的终端绘图工具,通过Unicode字符实现4倍分辨率的绘图效果。Uniplot特别适用于数据科学和机器学习的CI/CD管道,当出现问题时,不仅能够提供错误和回溯信息,还能展示出问题的图表。

项目技术分析

Uniplot的核心技术在于其使用Unicode字符进行绘图,这使得它在终端中的绘图分辨率是传统ASCII绘图的4倍。此外,Uniplot的API设计非常简单,易于使用。它支持交互模式和彩色模式,特别适合在多系列数据绘图时使用。Uniplot的性能也非常出色,得益于NumPy的优化,绘制100万个数据点仅需100毫秒。

项目及技术应用场景

Uniplot适用于以下场景:

  1. 数据科学和机器学习的CI/CD管道:在自动化测试和部署过程中,Uniplot可以生成图表,帮助开发者快速定位问题。
  2. 终端环境下的数据可视化:在没有图形界面的服务器或终端环境中,Uniplot可以方便地进行数据可视化。
  3. 快速原型开发:在快速原型开发阶段,Uniplot可以快速生成图表,帮助开发者验证数据和模型。

项目特点

  • 高分辨率绘图:通过Unicode字符实现4倍分辨率的绘图效果。
  • 简单易用的API:API设计简洁,易于上手。
  • 交互模式:支持交互模式,方便用户在终端中进行数据探索。
  • 彩色模式:支持彩色模式,特别适合多系列数据绘图。
  • 高性能:得益于NumPy的优化,绘图速度极快。
  • 轻量级依赖:仅依赖NumPy,几乎所有数据科学项目都会使用。

示例展示

绘制正弦波

import math
x = [math.sin(i/20)+i/300 for i in range(600)]
from uniplot import plot
plot(x, title="Sine wave")

结果:

                          Sine wave
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                    ▟▀▚     │
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│                                       ▗▛▜▖        ▞   ▐    │
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│                           ▟▀▙        ▗▘  ▝▌      ▐     ▜   │
│                          ▐▘ ▝▖       ▞    ▜      ▌     ▝▌  │
│              ▗▛▜▖        ▛   ▜      ▗▌    ▝▌    ▐▘      ▜  │
│              ▛  ▙       ▗▘   ▝▖     ▐      ▚    ▞       ▝▌ │
│  ▟▀▖        ▐▘  ▝▖      ▟     ▚     ▌      ▝▖  ▗▌        ▜▄│ 1
│ ▐▘ ▐▖       ▛    ▙      ▌     ▐▖   ▗▘       ▚  ▞           │
│ ▛   ▙      ▗▘    ▐▖    ▐       ▙   ▞        ▝▙▟▘           │
│▐▘   ▐▖     ▐      ▌    ▛       ▐▖ ▗▘                       │
│▞     ▌     ▌      ▐   ▗▘        ▜▄▛                        │
│▌─────▐────▐▘───────▙──▞────────────────────────────────────│ 0
│       ▌   ▛        ▝▙▟▘                                    │
│       ▜  ▐▘                                                │
│        ▙▄▛                                                 │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
         100       200       300       400       500       600

绘制全球温度数据

import pandas as pd
uri = "https://github.com/owid/owid-datasets/raw/master/datasets/Global%20average%20temperature%20anomaly%20-%20Hadley%20Centre/Global%20average%20temperature%20anomaly%20-%20Hadley%20Centre.csv"
data = pd.read_csv(uri)
data = data.rename(columns={"Global average temperature anomaly (Hadley Centre)": "Global"})
data = data[data.Entity == "median"]

from uniplot import plot
plot(xs=data.Year, ys=data.Global, lines=True, title="Global normalized land-sea temperature anomaly", y_unit=" °C")

结果:

        Global normalized land-sea temperature anomaly
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                          ▞▀│
│                                                         ▐  │
│                                                         ▐  │
│                                                     ▗   ▌  │ 0.6 °C
│                                           ▙  ▗▄ ▛▄▖▗▘▌ ▞   │
│                                          ▗▜  ▌ ▜  ▚▞ ▚▞    │
│                                          ▐▝▖▐      ▘       │
│                                    ▗   ▗ ▌ ▙▌              │ 0.3 °C
│                                    ▛▖  ▞▙▘  ▘              │
│                              ▖  ▗▄▗▘▐ ▐▘▜                  │
│                            ▟ █  ▞ ▜ ▝▄▘                    │
│   ▗▚   ▗    ▖       ▗   ▖▗▞ █▐  ▌    ▘                     │
│▁▁▁▞▐▁▁▗▘▜▗▀▀▌▁▁▁▁▙▁▁▟▁▁▁▙▐▁▁▜▁▌▞▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁│ 0 °C
│▚ ▐ ▝▖ ▐  ▛  ▌ ▗▄▐ ▌▗▘▌ ▐▝▌    ▝▘                           │
│ ▌▌  ▌ ▞     ▐▗▘ ▛ ▐▞ ▌ ▐                                   │
│ ▝   ▝▖▌     ▐▞    ▝▌ ▚▜▐                                   │
│      ▗▌     ▝        ▝ ▌                                   │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
1,950    1,960    1,970   1,980    1,990    2,000   2,010

Uniplot是一个功能强大且易于使用的终端绘图工具,特别适合在数据科学和机器学习的生产环境中使用。无论是在CI/CD管道中还是在终端环境中,Uniplot都能提供出色的绘图体验。快来试试吧!

uniplot Lightweight plotting to the terminal. 4x resolution via Unicode. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/uniplot

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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