你平常是否耗費(fèi)了大量的時間在創(chuàng)建圖表上裁蚁？為了讓事情簡單化，Spotify開源了一個Python庫继准，它可以幫助你以簡單明了的方式創(chuàng)建圖表枉证。讓數(shù)據(jù)可視化變得輕而易舉。
Spotify是全球最大的正版流媒體音樂服務(wù)平臺之一移必，但是他們最新開源的作品Chartify 幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家用Python創(chuàng)建圖表室谚，作為一個全球最大的音樂平臺，Spotify從用戶那里獲得了非常多的數(shù)據(jù)崔泵，因此也需要一個工具來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的可視化
盡管現(xiàn)在有很多創(chuàng)建圖表的工具，如Seaborn憎瘸，Matplotlib入篮，Plotly，Bokeh幌甘，Ggplot2潮售，D3和Tableau等，但是數(shù)據(jù)科學(xué)家們?nèi)匀恍枰ㄙM(fèi)很多時間在創(chuàng)建圖表的細(xì)節(jié)上锅风，比如當(dāng)你使用Matplotlib處理百分比數(shù)據(jù)的時候，可能是這樣的：
tick_values = plt.axes（）皱埠。get_yticks（）
plt.axes（）肮帐。set_yticklabels（['{：1.1f}％'。格式（值）表示tick_values中的值]）
很明顯漱逸，這樣做的方法不夠直觀泪姨，也不容易記住游沿，因此，我們經(jīng)嘲估可以看到Matplotlib用戶在Stack Overflow上面尋求解決方案诀黍。
同樣的情況用Charitfy解決，是這樣的：
chart.axes.set_yaxis_tick_format（ '0.0％'）
Charitfy的語法更加簡潔和友好仗处，用戶可以直接調(diào)用許多最常見的格式選項眯勾，節(jié)省很多時間
Chartify一致的輸入數(shù)據(jù)格式使得在圖表上創(chuàng)建和迭代的速度更快，因為花在數(shù)據(jù)上的時間更少婆誓。我們將以Chartify改變條形圖的結(jié)構(gòu)為例：
Chartify具有以下特性：
- 一致的輸入數(shù)據(jù)格式：花費(fèi)更少的時間來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)吃环，所有繪圖功能都使用一致的輸入數(shù)據(jù)格式。
- 智能樣式：創(chuàng)建漂亮的圖表洋幻，基本無需你自定義
- 簡單的API：API盡可能直觀且易于學(xué)習(xí)郁轻。
- 靈活性：Chartify基于Bokeh創(chuàng)建，因此如果用戶可以隨時使用Bokeh的API文留。
目前該項目在 GitHub 上已經(jīng)獲得 925 個Star，49 個Fork（項目地址：https://github.com/spotify/chartify）
