Python ❤️ VChart = pyvchart

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VisActor/VChart 是一个由字节跳动开源可视化解决方案 VisActor 的核心图表组件库。它基于它基于可视化语法库 VGrammar 和渲染引擎 VRender 进行封装，在满足数据呈现的同时，还支持面向叙事场景的动画编排、丰富的交互能力和定制化的图表风格，简单易用的配置大大降低了用户的学习成本。而 Python 是一门富有表达力的语言，非常适合用于数据处理、AI 等场景。当数据分析，建模遇上数据可视化时，pyecharts 和 py-vchart 诞生了。

• pyecharts like 的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
• 囊括了 VChart 的所有图表，应有尽有
• 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook、JupyterLab (Coming soon...)
• 可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架 (Coming soon...)
• 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
• 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目

pip 安装

# 安装
$ pip install py-vchart -U

源码安装

# 源码安装
$ git clone https://github.com/VisActor/py-vchart.git
$ cd py-vchart
$ pip install -r requirements.txt
$ python setup.py install

使用案例在此处：Examples

$ pip install -r test/requirements.txt
$ make

使用 Github Actions 持续集成环境。

使用 flake8, Codecov 以及 pylint 提升代码质量。

pyvchart 主要由以下几位开发者开发维护

• @sunhailin-Leo
• @FunctionRun

更多贡献者信息可以访问 pyvchart/graphs/contributors

如想参与贡献，请先阅读行为准则 和贡献指南。

细流成河，终成大海！

期待能有更多的开发者参与到 pyvchart 的开发中来，我们会保证尽快 Reivew PR 并且及时回复。但提交 PR 请确保

1. 通过所有单元测试，如若是新功能，请为其新增单元测试
2. 遵守开发规范，使用 black 以及 isort 格式化代码（$ pip install -r requirements-dev.txt）
3. 如若需要，请更新相对应的文档

我们也非常欢迎开发者能为 pyvchart 提供更多的示例，共同来完善文档，文档项目位于 pyvchart/website (文档在准备中...)

MIT ©VisActor