Chartify — это библиотека на языке Python, разработанная как обёртка над визуализационной библиотекой Bokeh с целью упростить создание стандартных графиков и визуализаций данных. Проект предоставляет более высокоуровневое прикладное API, абстрагирующее низкоуровневые детали построения фигур, координатных систем и настроек интерактивности. Chartify ориентирован на быстрый рабочий цикл аналитиков и исследователей данных: типичные операции по агрегации, построению осей и оформлению графиков требуют минимального объёма кода по сравнению с непосредственным использованием Bokeh.
Источники, документирующие Chartify, в открытом доступе ограничены, поэтому часть сведений основана на общедоступных описаниях и типичных решениях, применяемых в обёртках визуализационных библиотек. Функциональная направленность библиотеки включает создание стандартных типов графиков (линейные графики, столбчатые диаграммы, ящиковые диаграммы, диаграммы рассеяния и тепловые карты), интеграцию с табличными структурами данных, а также набор готовых стилей по умолчанию, призванных обеспечить единообразный и профессиональный вид визуализаций без обширной ручной настройки.
- Высокоуровневое API: простые функции и классы для быстрого построения распространённых типов графиков с минимальным количеством параметров.
- Интеграция с Pandas: поддержка объектов Series и DataFrame для прямой передачи данных и автоматического определения группировок и меток осей.
- Стандартные стили: набор предустановленных тем и стилей оформления (цветовые палитры, размер шрифтов, отступы), ориентированный на читабельность и презентабельность.
- Интерактивность через Bokeh: использование возможностей Bokeh для масштабирования, наведения и подсказок при минимальной дополнительной конфигурации.
- Композиция графиков: функции для создания составных рисунков — множественные панели, совмещение осей и согласование легенд.
- Автоматическая агрегация: механизмы агрегирования и группировки по категориям и временным меткам без необходимости явного предварительного преобразования данных.
- Экспорт и рендеринг: поддержка вывода визуализаций в интерактивные HTML-виджеты, а также статические изображения через стандартные механизмы Bokeh.
- Настраиваемость: возможность тонкой настройки внешнего вида при сохранении удобного базового интерфейса для типичных задач.
- Документация и примеры: набор руководств и шаблонов использования, демонстрирующих типовые сценарии построения визуализаций.
- Фокус на аналитике: оптимизация для быстрого получения информативных графиков при исследовательском анализе данных и подготовке отчётов.