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https://gitee.com/smartchart/smartchart
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### 应用场景
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> 你需要在jupyter中通过smartchart分享的数据集获取数据进行分析
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> 你有很多线下数据需要进行个性化分析, 然后制做仪表盘
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> 在Jupyter的数据分析过程中, 你需要快速生成图形
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> 大屏或报表有部分数据集是需要能过复杂的分析生成的
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Smartchart支持像pyecharts, Matplotlib 等python绘图工具一样在Jupyter中使用,
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但她更加方便, 更加炫酷 和 通用化,
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不仅仅是一个绘图工具, 而且是一个平台
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我们有什么特色:
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> 使用上手非常简单, 仅仅只有两个命令, get and set, 配置项采用原生的Echarts配置, 无重复学习成本, 使用顺滑
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> 支持Echarts所有功能, 可定制化程度高, 显示效果好, 可嵌入也可以弹出窗口显示, 也可以dashboard中显示
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> 数据可以固化存储, 采用smartchart Portal可以直接拼接炫酷大屏
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[Smartchart与Pandas](https://www.ixigua.com/6910413586208653837?id=6918162479646245389 "smartchart")
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[Smartchart与Jupyter](https://www.ixigua.com/6910413586208653837?id=6917989046132310535 "smartchart")
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[SmartChart大屏新思路](https://www.ixigua.com/6921133676189352456 "smartchart")
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### 安装使用方法
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```
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你需要在jupyter相同的python环境中安装smartchart客户端
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pip install smartchart
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或pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple smartchart
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如果你只是需要连接已部署好的smartchart服务端, 本地无需启动smartchart
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```
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### 快速开始
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初始化认证:
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第一次使用时, 打开jupyter后, 需要设定默认用户和smartchart服务端url
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同一个环境, 只需初始化一次, 后面无需再设定
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```python
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from smart_chart import Smart
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Smart().set_auth('用户名', '密码',url = 'http://xxxxx')
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```
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如果smartchart服务端在本地, 可以省略url
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```python
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Smart().set_auth('用户名', '密码')
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```
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使用方法:
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```python
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from smart_chart import Smart
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mysmart = Smart()
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dataset = [['A','B','C'],[12,34,23],[22,33,37]]
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#把数据写入临时数据集并显示图形
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mysmart.set(1,dataset)
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#随意命名临时数据集, 不一定需要smartchart中数据集已有的
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mysmart.set('DD', dataset)
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#从已有的数据集中获取数据(格式参考smartchart数据集)
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ds1 = mysmart.get(1)
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ds2 = mysmart.get('DD')
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```
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### 修改图形显示
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方法一: 你可以在图形菜单中选择内置图形或主题
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方法二: set默认是表格显示,你也可通过名称加前缀 bar, line, pie进行修改
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```python
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mysmart.set('barxxx', dataset) #显示柱形图, 另外还有linexxx, piexxx
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```
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方法三: 简单图形,可能无法满足你的个性化要求, 你可以采用实例化数据集的方式后做出炫酷的自定义图形
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```python
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mysmart.set('myds_1', dataset, push=1) #参数push=1, 将实例化数据集
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```
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实例化的数据集, 在图形编辑区点击, 可以进入定制化图形开发, 可使用原生的Echarts配置和实时调试,或直接使用社区图形(第一次使用,有一个登记的过程, 按提示进行)
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方法四: 如何在非实例化的数据集中使用自定义图形进行临时显示
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假如你已经实例化并自定义了图形, 比如 'myds_1', 你可以直接用它的名称来set
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```python
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#不加push, 将使用新的数据采用myds_1的图形临时显示, 而不会改变原myds_1的数据
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mysmart.set('myds_1', dataset)
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```
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### 显示设定参数
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你可以通过参数来设定图形的高宽, 是否嵌入等个性化要求
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```python
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# width, height指定图形嵌入显示的宽高
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# embed 默认不嵌入, embed=1 嵌入, embed=0 不嵌入
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# editor 是否显示图形菜单, 1显示, 0不显示
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# push 是否持久化数据集 push=1, 无则新建有则保存数据
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# url 报表访问的url,默认是localhost
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#可以全局初始化设定
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mysmart = Smart(width=xx, height=xx, embed=1, editor='')
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#也可以全局单独进行设定
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mysmart.url = 'http://ip:8000'
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mysmart.embed = 1
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#也可以针对单独的一个图形设定
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mysmart.set(1,dataset,embed=1,height=200,editor=0)
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```
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### SmartChart与Pandas
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Smartchart的set支持直接set Pandas的dataframe对象
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```python
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from smart_chart import Smart
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import pandas as pd
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mysmart = Smart()
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df = pd.read_excel('manual_smartdemo.xlsx', 'sheet1')
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mysmart.set('excelsample', df.sample(10))
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df1 = df.groupby('province').agg({'qty':'sum'}).reset_index()
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mysmart.set('ec_df1', df1, push=1)
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df2 = df.groupby('c1').agg({'qty':'sum'}).reset_index()
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mysmart.set('ec_df2', df2, push=1)
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df4 = df.groupby('province').agg({'qty':'count'}).reset_index()
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mysmart.set('ec_df4', df1, push=1)
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df3 = df.groupby('c3').agg({'qty':'sum'}).reset_index()
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print(df3)
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df3.loc[1, 'qty'] = df3.loc[1, 'qty'] * 100
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print(df3)
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mysmart.set('ec_df3', df3, push=1)
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#mysmart.set('pie0', df1)
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#df2 = df.groupby(['province','c3']).agg({'qty':'sum'}).reset_index()
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#print(df2)
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#mysmart.set('ssss', df2)
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#print(mysmart.get(15))
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```
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