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【Golang】使用代码绘制图表的开源库对比

本文的目标读者

对用 Golang 代码生成折线图、扇形图等图表有兴趣的朋友。

本文摘要

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
支持的图表种类
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ggGo 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

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。

官方效果图

  1. 曲线图

  2. 单轴折线图

  3. 双轴折线图

  4. 饼状图

  5. 柱状图

安装

go get -u github.com/wcharczuk/go-chart

实际使用

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:

优点

  • 图表的自定义程度高,例如可以选择给曲线填充颜色等

缺点

  • 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

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。

官方效果图

主题为 lightgrafana

安装

go get -u github.com/vicanso/go-charts/v2

实际使用

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。

优点

  • 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。

缺点

  • 自定义的自由度没有 go-chart
    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。

chart

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。

官方效果图

安装

go get -u github.com/vdobler/chart 

详细说明

这个库支持的图表类型有

  • 带状图
  • 散点图/函数图
  • 直方图
  • 条形图和分类条形图
  • 扇形图/环形图
  • 箱形图

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:

  • 轴的值可以是线性、对数、分类或者时间/日期轴。
  • 自动缩放具有很多选项。
  • 抽动和标签的精细控制。

输出格式有txtgsvggimgg这三种格式

plot

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。

官方效果图

  • 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

安装

go get gonum.org/v1/plot/...

详细说明

plot库其实包含以下四个部分:

  1. plot:提供了布局和绘图的简单接口;
  2. plotter:使用plot提供的接口实现了一组标准的绘图器,例如散点图、条形图、箱状图等。可以使用plotter提供的接口实现自己的绘图器;
  3. plotutil:为绘制常见图形提供简便的方法;
  4. vg:封装各种后端,并提供了一个通用矢量图形 API。
    引自《Go 每日一库之 plot》

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:

  1. plotters/piechart at master · benoitmasson/plotters · GitHub

  2. GitHub - pplcc/plotext: Extensions and custom plotters for the gonum plot packages

go-echarts

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。

官方效果图


安装

go get -u github.com/go-echarts/go-echarts/v2 

详细介绍

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)

总结

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-chartgo-charts进行了比较详细的对比,其余三个开源库chartplotgo-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。

posted @ 2022-08-14 20:03  绛绛  阅读(7370)  评论(0编辑  收藏  举报