uniplot 终端绘图工具终极指南：快速上手指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/uniplot 你是否曾经在命令行环境中想要快速查看数据趋势，却苦于没有图形界面？uniplot 终端绘图工具正是为解决这一问题而生，它能够在纯文本环境中生成高质量的图表，让你的数据可视化工作更加高效便捷。
为什么需要终端绘图工具？
在数据科学和机器学习的工作流程中，我们经常需要在 CI/CD 流水线、服务器环境或远程终端中进行数据分析。传统图表库通常依赖图形界面，而 uniplot 通过 Unicode 字符实现 4 倍分辨率，让你在任何终端中都能获得出色的数据可视化效果。
快速安装方法
一键安装方式
最简单的安装方式是通过 pip 直接安装：
pip install uniplot
源码编译安装
如果你希望从源码安装最新版本：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/un/uniplot
cd uniplot
pip install .
基础使用示例
让我们从一个简单的正弦波示例开始：
import math
from uniplot import plot
# 生成正弦波数据
x = [math.sin(i/20) + i/300 for i in range(600)]
# 绘制图表
plot(x, title="正弦波形")
运行这段代码后，你将在终端中看到一个清晰的正弦波图表，这正是命令行图表的魅力所在。
彩色图表绘制技巧
uniplot 支持彩色模式，让多系列数据更加清晰：
from uniplot import plot
# 准备多组数据
series1 = [i**0.5 for i in range(100)]
series2 = [100 - i**0.5 for i in range(100)]
# 启用彩色模式
plot(ys=[series1, series2], color=True, title="多系列彩色图表")
直方图功能
除了线图，uniplot 还提供直方图功能：
from uniplot import histogram
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
# 绘制直方图
histogram(data, bins=20, title="正态分布直方图")
配置技巧与最佳实践
自定义默认参数
你可以创建自定义的绘图函数：
from functools import partial
from uniplot import plot as default_plot
# 定义新的默认参数
plot = partial(default_plot, height=25, width=80, color=True)
交互式模式
启用交互式模式可以动态探索数据：
plot(x, interactive=True, title="交互式图表")
在交互模式下，你可以使用以下快捷键：
- Vim 风格：h(左)、j(下)、k(上)、l(右)
- FPS 风格：a(左)、s(下)、w(上)、d(右)
- 缩放控制：u(放大)、n(缩小)
高级功能探索
流式数据处理
uniplot 支持实时数据流：
from uniplot import plot_gen
# 创建绘图实例
plt = plot_gen()
data_stream = []
while True:
# 获取新数据
new_data = get_latest_measurement()
data_stream.append(new_data)
# 更新图表
plt.update(ys=data_stream, title=f"实时数据: {len(data_stream)} 个点")
项目结构与模块
uniplot 项目采用模块化设计，主要模块包括：
- 核心绘图模块：uniplot/uniplot.py
- 颜色主题：uniplot/color_themes.py
- 坐标轴标签：uniplot/axis_labels/
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
