京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python用Pygal如何生成漂亮的SVG图像详解
本篇文章讲述python如何用 Pygal 来生成漂亮的 SVG 图表,并能够利用 Python 中的 Flask 框架来显示你的 SVG 图像
SVG可以算是目前最最火热的图像文件格式了,它的英文全称为Scalable
Vector Graphics,意思为可缩放的矢量图形。它是基于XML(Extensible Markup Language),由World
Wide Web
Consortium(W3C)联盟进行开发的。严格来说应该是一种开放标准的矢量图形语言,可让你设计激动人心的、高分辨率的Web图形页面。用户可以直接用代码来描绘图像,可以用任何文字处理工具打开SVG图像,通过改变部分代码来使图像具有交互功能,并可以随时插入到HTML中通过浏览器来观看。
First Head in Pygal
首先安装 pygal 啦:
pip install pygal
如果你要把生成格式设为除了 svg 之外的格式,如 png,jpg 之类,就要安装底下几个库了:
pip install lxml
在 Ubuntu 中按照如下提示安装即可:
sudo apt-get install libxml2-dev libxslt1-dev python-dev
sudo apt-get install python-lxml
pip install cairosvg
安装该库原理同上:
sudo apt-get install python-cairosvg
如下两个库,只需正常 pip 安装即可:
pip install tinycss
pip install cssselect
Hello SVG
import pygal
bar_chart = pygal.Bar()
bar_chart.add('Fibonacci', [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55])
bar_chart.render_to_file('Hello.svg')
生成的是黑色的 Hello.svg 文件,因为是 svg 格式的,一般的话直接是不能打开的,选择默认的浏览器打开吧,看到就是底下这个样子:
更加炫酷点的图:
import pygal
line_chart = pygal.Line()
line_chart.title = 'Browser usage evolution (in %)'
line_chart.x_labels = map(str, range(2002, 2013))
line_chart.add('Firefox', [None, None, 0, 16.6, 25, 31, 36.4, 45.5, 46.3, 42.8, 37.1])
line_chart.add('Chrome', [None, None, None, None, None, None, 0, 3.9, 10.8, 23.8, 35.3])
line_chart.add('IE', [85.8, 84.6, 84.7, 74.5, 66, 58.6, 54.7, 44.8, 36.2, 26.6, 20.1])
line_chart.add('Others', [14.2, 15.4, 15.3, 8.9, 9, 10.4, 8.9, 5.8, 6.7, 6.8, 7.5])
line_chart.render_to_file('Hello_line_chart.svg')
生成的图就是下面这个样子:
Hello PNG
有时候,我们不需要 svg,只需要 png 格式的图表,没关系,pygal 也能够做到:
import pygal
bar_chart = pygal.Bar()
bar_chart.add('Fibonacci', [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55])
bar_chart.render_to_file('bar_chart.svg')
# 生成 png 格式图表
bar_chart.render_to_png(filename='bar_chart.png')
注意绿色的标示,成功生成 png 格式的图片啦:

Hello Flask and Pygal
让 Pygal 生成的 svg 格式图片中,显示在你的网页上呗,我们选择 flask 来提供 web 支持:
pip install flask
核心代码如下,没错就是这么短:
import pygal
from flask import Flask, Response
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return
"""
<html>
<body>
<h1>hello pygal and flask</h1>
<figure>
<embed type="image/svg+xml" src="/hellosvg/" />
</figure>
</body>
</html>'
"""
@app.route('/hellosvg/')
def graph():
""" render svg graph """
bar_chart = pygal.Bar()
bar_chart.add('Fibonacci', [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55])
return Response(response=bar_chart.render(), content_type='image/svg+xml')
if __name__ == '__main__':
app.run()
打开 127.0.0.1:5000 就能看到下面的样子咯:

当然咯,你还可以做出如下更为炫酷的 svg 图像,不过这一切都是 pygal 的用法啦:
总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28