烧瓶图

Flask-Plots 是一个在 Python 中使用Matplotlib创建和渲染静态可视化的库。

要求

Python 3.8+

此项目的依赖项。

• matplotlib(>=3.4.0)用于绘图管理
• Flask(>=2.0.2)用于构建后端。

安装

您可以通过 pip 安装：

    $> pip install Flask-Plots

对于开发，请克隆官方 github 存储库并使用：

    $ git clone git@github.com:juniors90/Flask-Plots.git
    $ cd Flask-Plots
    $ python3 -m venv venv
    $ source venv/bin/activate
    (venv) $ pip install -r requirements/dev.txt

快速开始

使用 Flask-Plots，您可以实例化Plots对象并记录您的端点。

    from flask import Flask, render_template_string
    from flask_plots import Plots
    import matplotlib
    from matplotlib.figure import Figure
    import numpy as np
    
    app = Flask(__name__)
    plots = Plots(app)

    # routes
    @app.route("/")
    def bar():
        # Make data:
        countries = ["Argentina", "Brasil", "Colombia", "Chile"]
        peoples = [14, 40, 16, 24]
        # Plot:
        fig = Figure()
        ax = fig.subplots()
        ax = plots.bar(fig, countries, peoples)
        ax.set_title("Bar Chart")
        data = plots.get_data(fig)
        return render_template_string(
                """
                {% from 'plots/utils.html' import render_img %}
                {{ render_img(data=data, alt_img='my_img') }}
                """,
                data=data
            )

    if __name__ == "__main__":
        app.run(port=5000, debug=True)

链接

• 文档
• 示例应用程序
• PyPI 发布
• 变更日志

作者

• 费雷拉，胡安·大卫

请通过（电子邮件：juandavid9a0@gmail.com）提交错误报告、改进建议和补丁。

官方存储库和问题

• https://github.com/juniors90/flask-Plots

致谢

感谢 Juan B. Cabral 和 Martin Chalela 在Curso 博士 FAMAF: Diseño de software para cómputo científico期间的教诲，该库是此库的基础。

执照

Flask-Plots是免费软件，您可以根据 MIT 许可条款重新分发和/或修改它。有关详细信息，您可以查看 LICENSE文件以获取详细信息。