Rust中的数据可视化指南

开发 前端
强调性能、安全性和并发性的Rust可能不是首先想到的数据可视化语言。然而,它的生态系统正在滚雪球般扩大,各种库和工具不断涌现,以满足各种需求,包括数据可视化。

可视化是数据分析和解释的一个关键方面。虽然Rust主要以其性能和安全特性而闻名,但它也为数据可视化提供了强大的工具。在这个全面的指南中,我们将深入研究Rust中的数据可视化世界,探索库,技术和编码示例,以帮助你为数据项目创建令人惊叹的可视化。

Rust中的数据可视化库

Plotters

Plotters库是一个灵活且功能丰富的Rust绘图库。它支持各种图表类型,包括折线图、条形图、散点图和直方图。Plotters支持各种类型的后端,包括GTK/Cairo和WebAssembly等,确保了高质量的图形输出。为创建可视化提供了一个简单而直观的API。

让我们看一下使用Plotters画一个二次函数的实际示例。

Plotters依赖于Ubuntu的库:

sudo apt install pkg-config libfreetype6-dev libfontconfig1-dev

要使用Plotters,需要将Plotters crate添加到Cargo.toml中:

[dependencies]
plotters = "0.3.3"

在main.rs中,写入以下代码:

use plotters::prelude::*;

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let root = BitMapBackend::new("plotters-doc-data/0.png", (640, 480)).into_drawing_area();
    root.fill(&WHITE)?;
    let mut chart = ChartBuilder::on(&root)
        .caption("y=x^2", ("sans-serif", 50).into_font())
        .margin(5)
        .x_label_area_size(30)
        .y_label_area_size(30)
        .build_cartesian_2d(-1f32..1f32, -0.1f32..1f32)?;

    chart.configure_mesh().draw()?;

    chart
        .draw_series(LineSeries::new(
            (-50..=50).map(|x| x as f32 / 50.0).map(|x| (x, x * x)),
            &RED,
        ))?
        .label("y = x^2")
        .legend(|(x, y)| PathElement::new(vec![(x, y), (x + 20, y)], &RED));

    chart
        .configure_series_labels()
        .background_style(&WHITE.mix(0.8))
        .border_style(&BLACK)
        .draw()?;

    root.present()?;

    Ok(())
}

结果如图:

图片图片

Gnuplot

Gnuplot是一个强大的绘图工具,它有Rust的绑定。虽然Gnuplot不是特定于rust的库,但它为创建发布高质量的图提供了广泛的功能。它可以通过命令行接口或Rust绑定从Rust代码中调用。

让我们看一下使用Gnuplot画一个折线图。

要使用Gnuplot,想要将Gnuplot crate添加到Cargo.toml中:

[dependencies]
gnuplot = "0.0.42"

在main.rs中,写入以下代码:

use gnuplot::{AxesCommon, Caption, Coordinate::Graph, Figure};

fn main() {
    let mut fg = Figure::new();
    fg.set_terminal("png", "./gnuplot_test.png");
    fg.axes2d()
        .set_title("A plot", &[])
        .set_legend(Graph(0.5), Graph(0.9), &[], &[])
        .set_x_label("x", &[])
        .set_y_label("y^2", &[])
        .lines(
            [-3., -2., -1., 0., 1., 2., 3.],
            [9., 4., 1., 0., 1., 4., 9.],
            &[Caption("Parabola")],
        );
    fg.show().unwrap();
}

运行后会在项目根目录下生成gnuplot_test.png文件,如图:

图片图片

Viskell

Viskell是一个受Haskell库Gloss启发的可视化库,用于类型化(类似haskell)的函数式编程语言。它提供了一种在Rust中创建交互式可视化的功能方法。虽然仍处于早期开发阶段,但Viskell展示了构建动态和引人入胜的可视化的前景。

图片图片

Viskell的目标和关注点:

  • 为函数式语言结构创建可读和紧凑的可视化。
  • 对每次代码的修改进行即时反馈,避免缓慢的编辑-编译-调试周期。
  • 实验以多点触控为主的用户界面,支持多个独立操作。
  • 类型引导的开发,在程序片段显示它们的类型,并且局部显示类型错误。
  • 提高抽象级别(良好的支持高阶函数和其他常见的Haskell抽象)。
  • 解决创建大型可视化程序时常见的可伸缩性问题。

总结

强调性能、安全性和并发性的Rust可能不是首先想到的数据可视化语言。然而,它的生态系统正在滚雪球般扩大,各种库和工具不断涌现,以满足各种需求,包括数据可视化。通过利用Rust的优势,比如它与其他语言的接口能力和健壮性,我们可以构建高效可靠的数据可视化应用程序。

责任编辑:武晓燕 来源: coding到灯火阑珊
相关推荐

2020-03-11 14:39:26

数据可视化地图可视化地理信息

2022-06-06 21:46:32

Kubernetes网络

2017-10-14 13:54:26

数据可视化数据信息可视化

2020-10-22 08:52:52

Python数据集可视化

2023-11-24 14:02:00

Python数据分析

2021-07-26 10:41:16

数据可视化设备大屏

2021-08-30 11:40:06

PythonSeaborn可视化

2017-02-23 09:42:53

大数据数据可视化技术误区

2019-08-01 10:20:36

前端数据可视化阿里

2015-08-20 10:00:45

可视化

2014-05-19 13:17:00

数据可视化

2020-06-29 15:40:53

PlotlyPython数据可视化

2014-05-28 14:49:22

Excel数据可视化

2017-02-16 09:30:04

数据可视化信息

2017-07-18 15:15:57

数据可视化细节层次分析

2017-10-31 09:38:53

大数据数据可视化Python

2020-08-04 13:40:02

数据可视化热力图表格

2015-08-20 10:04:40

可视化

2017-07-13 09:21:05

大数据数据可视化

2019-12-18 14:40:09

数据可视化后端技术Python
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号