# 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：

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

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：

/*

 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：

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

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：

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

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

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

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。