zwf
144 lines
5.7 KiB
Python
144 lines
5.7 KiB
Python
import base64
|
||
from io import BytesIO
|
||
|
||
from matplotlib import pyplot as plt
|
||
from matplotlib.patches import Rectangle
|
||
|
||
from paste import chart
|
||
from paste.util import ufont
|
||
|
||
|
||
def gen_pie(data_df, value_column, percentage_column, legend_labels, color_palette='BuPu', dpi=128):
|
||
"""
|
||
生成环形图（Doughnut Chart），并附带右侧图例（色块 + 文字描述）。
|
||
|
||
注意：虽然函数名为 gen_pie，但实际绘制的是环形图（有中心空洞），非传统饼图。
|
||
|
||
参数说明（数据结构要求）：
|
||
--------------------------
|
||
data_df : pandas.DataFrame
|
||
必须包含以下三列：
|
||
- value_column (数值列): 每个类别的数值（如设备数量），用于计算扇区角度。
|
||
- percentage_column (百分比列): 每个类别的百分比（如 35.2%），用于显示在图例中。
|
||
- legend_labels (标签列): 每个类别的名称（如 '服务器', '交换机'），用于图例文本。
|
||
|
||
示例结构：
|
||
| server_count | percentage | device_type |
|
||
|--------------|------------|-------------|
|
||
| 35 | 35.2% | 服务器 |
|
||
| 28 | 28.1% | 交换机 |
|
||
| 22 | 22.0% | 路由器 |
|
||
|
||
要求：
|
||
- 所有数值必须 ≥ 0；
|
||
- 百分比列应为字符串格式（含'%'符号），或可被转换为字符串；
|
||
- 所有列长度必须一致，且与 data_df 的行数匹配。
|
||
|
||
value_column : str
|
||
data_df 中表示数值的列名（如 'server_count'）。
|
||
|
||
percentage_column : str
|
||
data_df 中表示百分比的列名（如 'percentage'），用于图例中显示。
|
||
|
||
legend_labels : str
|
||
data_df 中表示类别名称的列名（如 'device_type'），用于图例文本。
|
||
|
||
color_palette : str, default='BuPu'
|
||
Seaborn 颜色调色板名称，用于为每个扇区分配颜色。
|
||
可选值参考：'BuPu', 'viridis', 'plasma', 'Set3' 等。
|
||
若类别数 > 调色板颜色数，会自动循环使用。
|
||
|
||
dpi : int, default=128
|
||
输出图像的分辨率（dots per inch），影响 SVG 清晰度。
|
||
|
||
返回值：
|
||
--------
|
||
str : Base64 编码的 SVG 图像 Data URL，可直接用于 HTML <img src="...">。
|
||
"""
|
||
|
||
# === 1. 颜色准备 ===
|
||
# 从 Seaborn 获取指定调色板的颜色序列，长度等于数据行数
|
||
colors = chart.get_seaborn_colors(len(data_df.index), palette=color_palette)
|
||
|
||
# === 2. 字体设置 ===
|
||
# 获取系统可用中文字体，优先使用支持中文的字体
|
||
available_font = ufont.get_fonts()
|
||
plt.rcParams['font.sans-serif'] = list(available_font)
|
||
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示为方块的问题
|
||
|
||
# === 3. 创建画布与子图 ===
|
||
# 使用非白色背景，便于嵌入网页（透明背景）
|
||
fig = plt.figure(figsize=(8, 6), facecolor='none', dpi=dpi)
|
||
|
||
# 左侧：环形图区域
|
||
ax1 = fig.add_axes((0.1, 0.05, 0.6, 0.9)) # [left, bottom, width, height]
|
||
# 右侧：图例区域（色块+文字）
|
||
ax2 = fig.add_axes((0.75, 0.05, 0.2, 0.9))
|
||
|
||
# 移除两个子图的坐标轴（纯图形，无刻度）
|
||
for ax in [ax1, ax2]:
|
||
ax.set_axis_off()
|
||
|
||
# === 4. 绘制环形图 ===
|
||
# 使用 wedgeprops 设置内环宽度，实现环形效果
|
||
wedges, _ = ax1.pie(
|
||
data_df[value_column], # 数值列，决定扇区大小
|
||
colors=colors, # 颜色序列
|
||
startangle=90, # 从正上方开始绘制（更美观）
|
||
wedgeprops=dict(
|
||
width=0.6, # 环形宽度（0~1），越大越薄
|
||
edgecolor='white', # 边缘白色，提升对比度
|
||
linewidth=1 # 边缘线宽
|
||
),
|
||
radius=1.2, # 半径略大于1，避免边缘被裁剪
|
||
)
|
||
|
||
# === 5. 右侧图例：色块 + 文字 ===
|
||
# 图例参数定义
|
||
num_items = len(data_df.index)
|
||
box_size = 0.08 # 每个色块大小（宽度和高度）
|
||
text_offset = 0.05 # 文字与色块的水平间距
|
||
font_size = 24 # 字体大小
|
||
line_height = 0.1 # 每行占用高度（包括上下间距）
|
||
total_legend_height = num_items * line_height
|
||
start_y = 0.45 + total_legend_height / 2 # 使图例垂直居中于右侧区域
|
||
|
||
y_pos = start_y # 当前绘制的 y 坐标
|
||
|
||
# 遍历每一类，绘制色块和文本
|
||
for i, (label, color) in enumerate(zip(data_df[legend_labels], colors)):
|
||
# 绘制色块矩形
|
||
ax2.add_patch(
|
||
Rectangle(
|
||
(0.05, y_pos - box_size / 2), # 左下角坐标：x=0.05，y居中
|
||
box_size, box_size, # 宽高均为 box_size
|
||
facecolor=color, # 填充颜色
|
||
edgecolor='white', # 白色描边
|
||
lw=1 # 线宽
|
||
)
|
||
)
|
||
|
||
# 绘制文字标签：名称 + 数值 + 百分比
|
||
ax2.text(
|
||
0.05 + box_size + text_offset, # 文字起始 x 位置：色块右侧 + 间距
|
||
y_pos, # y 位置居中于色块
|
||
f"{label}（{data_df[value_column][i]}台，{data_df[percentage_column][i]}%）",
|
||
va='center', # 垂直居中
|
||
ha='left', # 水平左对齐
|
||
fontsize=font_size,
|
||
fontweight='bold'
|
||
)
|
||
|
||
y_pos -= line_height # 下移一行，准备下一个图例项
|
||
|
||
# === 6. 输出图像 ===
|
||
# 使用 BytesIO 缓存 SVG 图像
|
||
buffer = BytesIO()
|
||
plt.savefig(buffer, format='svg', dpi=dpi, bbox_inches='tight', facecolor='none')
|
||
plt.close() # 关闭图形以释放内存
|
||
|
||
# 编码为 Base64 并构造 Data URL
|
||
image_base64 = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode('utf-8')
|
||
img_base64 = f"data:image/svg+xml;base64,{image_base64}"
|
||
|
||
return img_base64 |