【Golang】使用代码绘制图表的开源库对比

本文的目标读者#

对用 Golang 代码生成折线图、扇形图等图表有兴趣的朋友。

本文摘要#

主要介绍 Go 中用以绘图的开源库，分别是：

• GitHub - wcharczuk/go-chart: go chart is a basic charting library in go.
• GitHub - vicanso/go-charts: A charts library for Golang
• GitHub - vdobler/chart: Provide basic charts in go
• GitHub - gonum/plot: A repository for plotting and visualizing data
• GitHub - go-echarts/go-echarts: 🎨 The adorable charts library for Golang

我的需求是生成一个时间轴类型折线图的图片插入到我的报告中，前面两个库与我的需求比较符合，所以我会着重介绍；后面三个库不满足我的需求，在本文会大略带过。如果懒得看正文，这是我总结的表格：

	go-chart	go-charts	chart	plot	go-echarts
使用文档/示例完善	✅	✅	✅	✅	✅
学习成本	中	低	高	低	低
支持的图表种类	少	少	少	中	多
支持时间轴	✅	✅	✅	❌	✅
支持输出图片	✅	✅	✅	✅	❌
支持设置标签	✅	✅	✅	✅	✅
支持折线图	✅	✅	❌	✅	✅
支持自定义图表	❌	❌	❌	✅	❌
UI美观	⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️	⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

还有一些库，例如gg和 Go 内部自带的 image/draw 包，在这里就不介绍了，因为它们俩都属于是绘制基础图形（圆形、正方形和矩形等）或者是对图像本身进行旋转、缩放、添加文字等处理的，与本文所讨论的绘制图表不太一样。

go-chart#

go-chart是一个简单的 Golang 原生图表库，支持时间序列和连续折线图。因此，go-chart 其实对数据量特别多的情况无法很好地适应，以及如果要在图表中使用中文时，需要额外修改字体为支持中文的字体。

官方效果图#

1. 曲线图
   

2. 单轴折线图
   

3. 双轴折线图
   

4. 饼状图
   

5. 柱状图
   

安装#

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go get -u github.com/wcharczuk/go-chart

实际使用#

我的需求是，从 influxdb 查询数据，再将数据渲染为折线图，代码如下：

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/*
	前面省略查询 influxdb 过程
*/
xValue := []string{}
yValue := []float64{}

// 处理查询到的结果数据
for _, value := range allRequest[0].Series[0].Values {
	if value[1] == nil {
		yValue = append(yValue, 0)
		t := value[0].(string)
		xValue = append(xValue, t)
	} else {
		fmt.Println("value:", value[1])
		x, _ := value[1].(json.Number)
		s, _ := x.Float64()
		yValue = append(yValue, s)
		fmt.Println(reflect.TypeOf(value[0]))
		t := value[0].(string)
		xValue = append(xValue, t)
	}
}

// 时间轴的显示格式
format := chart.TimeValueFormatterWithFormat("15:04")
lenX := len(xValue)

// X轴内容 xValues 及 X轴坐标 ticks
var xValues []time.Time
var ticks []chart.Tick
for i := 0; i < lenX; i++ {
	t, _ := time.Parse(
		time.RFC3339,
		xValue[i])
	x := t.Local()
	xValues = append(xValues, x)
	ticks = append(ticks, chart.Tick{Value: getNsec(t), Label: format(t)})
}

// 定义曲线
var series []chart.Series
series = append(series, chart.TimeSeries{
	XValues: xValues,
	YValues: yValue,
	Style: chart.Style{
		StrokeColor: chart.GetDefaultColor(0).WithAlpha(64),
		FillColor:   drawing.ColorFromHex("9ADFEA"),
	},
})

// 设置图表的样式
lineChartStyle := chart.Style{
	Padding: chart.Box{
		Top:  30,
		Left: 30,
		Right: 30,
		Bottom: 30,
	},
}

graph := chart.Chart{
	Title:      "All Requests",
	Background: lineChartStyle,
	Width:      1280,
	Height:     500,
	XAxis: chart.XAxis{
		Name:           "",
		ValueFormatter: format,
		Ticks:          ticks,
	},
	YAxis: chart.YAxis{
		Name: "",
	},
	Series: series,
}
graph.Elements = []chart.Renderable{
	chart.LegendLeft(&graph),
}

// 生成图片
var imgContent bytes.Buffer
err = graph.Render(chart.PNG, &imgContent)
if err != nil {
	fmt.Println(err)
}

f, _ := os.Create("test.png")
_, _ = f.Write(imgContent.Bytes())

这里查询了10分钟的数据，生成的图片为

可以看到图表上的 x 轴已经看不清了，这是因为数据点非常多，而 go-chart 没有对此进行适配。

在数据点较少的情况下，比如只查询1分钟的数据，生成的图片为：

优点#

• 图表的自定义程度高，例如可以选择给曲线填充颜色等

缺点#

• 使用比较复杂
  我想画的图表的 x 轴是时间轴类型，在这个库中绘制时间轴类型的 x 轴需要额外把数据进行处理为 Time.time类型。如使用 float64 类型的 x 轴的代码会比较简单，示例如下：

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graph := chart.Chart{
    Series: []chart.Series{
        chart.ContinuousSeries{
            XValues: []float64{1.0, 2.0, 3.0, 4.0},
            YValues: []float64{1.0, 2.0, 3.0, 4.0},
        },
    },
}

buffer := bytes.NewBuffer([]byte{})
err := graph.Render(chart.PNG, buffer)

• 图表的样式不够精美
  下面有go-charts的 demo 图，可以对比一下，确实是不如它好看。

go-charts#

Go-charts 是国内的程序员在 go-chart 的基础上优化了图表的生成方式，同时还优化了图表的样式。目前支持 line, bar, horizontal bar, pie ,radar, funnel 以及table类型的图表。

官方效果图#

主题为 light与 grafana 。

安装#

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go get -u github.com/vicanso/go-charts/v2

实际使用#

同样是从 influxdb 查询数据，再处理数据生成图表，代码如下：

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xValue := []string{}
yValue := [][]float64{}

// 处理结果
for _, value := range allRequest[0].Series[0].Values {
	tempY := []float64{}
	resultX := value[0].(string)
	xValue = append(xValue, resultX)
	number, _ := value[1].(json.Number)
	resultY, _ := number.Float64()
	tempY = append(tempY, resultY)
}

// 对 x 轴格式化 原：2022-07-29T09:24:10Z，新：09:24:10
formatXValue := []string{}
for _, x := range xValue {
	formatTime, err := time.Parse(time.RFC3339, x)
	if err != nil {

	}
	formatX := formatTime.Local().Format("15:04:05")
	formatXValue = append(formatXValue, formatX)
}

f := false // 设置 x 轴的样式

// 字体文件需要自行下载
buff, err := ioutil.ReadFile("./TencentSans-W7.ttf")
if err != nil {
	panic(err)
}
err = charts.InstallFont("noto", buff)
if err != nil {
	panic(err)
}

// 渲染图表
p, err := charts.LineRender(
	yValue,
	charts.FontFamilyOptionFunc("noto"),
	charts.TitleTextOptionFunc("全部请求"),
	charts.XAxisDataOptionFunc(xValue),
	func(opt *charts.ChartOption) {
		opt.XAxis.BoundaryGap = &f
		opt.Padding = charts.Box{Left: 20, Right: 50, Top: 20, Bottom: 20}
	},
	charts.ThemeOptionFunc("grafana"),
	charts.WidthOptionFunc(1000),
)

查询10分钟的数据，生成的效果图为：

如果将主题换为 light，效果图如下

如果只查询1分钟的数据，效果图如下

从上面的效果图中可以发现，go-charts在数据量比较大的情况下，优化了 x 轴的展示，让数据不会挤在一起；以及样式也更好看一点。

优点#

• 样式好看
  看上面的图，一目了然
• 使用简单
  从代码中也可以看出来，go-charts对 x 轴和 y 轴的类型做了额外一层封装，x 轴的类型为 string，y 轴的类型为 [][]float64，只需要传相应类型的数据就可以直接渲染图表。
  并且由于 y 轴的 []float64 就表示一条曲线，所以如果要在图表中增加渲染的曲线也比在 go-chart中要更简单——直接给 y 轴数据 append 一个新的 []float64 数据即可。

缺点#

• 自定义的自由度没有 go-chart高
  例如go-charts中暂不支持用颜色填充曲线，以及不能自定义曲线的颜色等。

• 当曲线超过9条后，曲线的颜色会开始重复
  

作者的回复是他自己的使用场景只需要用到5条曲线左右，建议如果涉及到太多的曲线，最好分开画图。

不过都不是什么大问题，是一个很好用的开源库。

chart#

前面这三个库的名字真是太像了，并且这三个库都提供基础图表的绘制功能。但是这个库更关注自动缩放、误差线和对数图等图表，并且对漂亮UI完全不在乎。

官方效果图#

安装#

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go get -u github.com/vdobler/chart 

详细说明#

这个库支持的图表类型有

• 带状图
• 散点图/函数图
• 直方图
• 条形图和分类条形图
• 扇形图/环形图
• 箱形图

由上所述，这个介绍为“Provide basic charts“的开源库并不支持我需要的折线图……

以及在介绍里面，这个库有以下几个特点：

• 轴的值可以是线性、对数、分类或者时间/日期轴。
• 自动缩放具有很多选项。
• 抽动和标签的精细控制。

输出格式有txtg、svgg和imgg这三种格式

plot#

plot的前身是code.google.com/p/plotinum，它提供了用于 Go 中构建和绘制图表的 API，主要用于将数据可视化。

官方效果图#

• 默认样式
  

• 更细粒度的控制
  

• 自定义刻度线
  

• 带误差的点
  

• 条形图
  

• 函数
  

• 直方图
  

• 垂直箱形图
  

• 水平箱形图
  

• 四分位图
  

• 气泡图
  

安装#

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go get gonum.org/v1/plot/...

详细说明#

plot库其实包含以下四个部分：

1. plot：提供了布局和绘图的简单接口；
2. plotter：使用plot提供的接口实现了一组标准的绘图器，例如散点图、条形图、箱状图等。可以使用plotter提供的接口实现自己的绘图器；
3. plotutil：为绘制常见图形提供简便的方法；
4. vg：封装各种后端，并提供了一个通用矢量图形 API。
   引自《Go 每日一库之 plot》

由上所述，我在使用 plot 库时，发现里面自带的基本API不能满足我的需求——我需要一个时间轴作为 x 轴，但是plot库默认的API中 x 轴只支持float64类型的数据。

但是在plotter中，你可以自定义一个绘图器实现一些特殊的需求，以及你还可以使用社区制作的绘图器，可以在这个网页中查看其中一部分社区绘图器：Community Plotters · gonum/plot Wiki · GitHub。

一些社区绘图器的示例图：

1. plotters/piechart at master · benoitmasson/plotters · GitHub
   

2. GitHub - pplcc/plotext: Extensions and custom plotters for the gonum plot packages
   

go-echarts#

go-echarts是一个专注数据可视化的图表库，参考了pyecharts的一些设计思想；目前有 v1 和 v2 两个版本，其中 v1 已经不再维护。

官方效果图#

安装#

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go get -u github.com/go-echarts/go-echarts/v2 

详细介绍#

go-echarts是通过实现Apache ECharts的相关接口，来轻松生成全面又美观的图表。

因此，在编写完生成图表的代码后，你还需要将图表渲染成一个HTML文件，或者是用一个HTTP服务器去渲染图表，如图：

以及这个开源库渲染出来的图表也是这几个库里面最美观的（毕竟是用HTML代码渲染出来的）

总结#

本文介绍了Go中最主要的几个绘制图表的绘图库，其中对最为接近的两个开源库go-chart和go-charts进行了比较详细的对比，其余三个开源库chart、plot和go-echarts则是简单介绍了一下。
这些开源库各有各的特点，没有绝对的优劣，希望能在大家需要挑选开源库时给予一些参考。