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# 图表可视化工具
图表可视化工具,通过python生成数据处理代码,最终调用[@visactor/vmind](https://github.com/VisActor/VMind)得到图表的spec结果,图表渲染使用[@visactor/vchart](https://github.com/VisActor/VChart)
## 安装(Mac / Linux)
1. 安装node >= 18
```bash
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
# 激活nvm,以Bash为例
source ~/.bashrc
# 然后安装 Node 最近一个稳定颁布
nvm install node
# 激活使用,例如最新一个稳定颁布为22,则use 22
nvm use 22
```
2. 安装依赖
```bash
cd app/tool/chart_visualization
npm install
```
## 安装(Windows)
1. 安装nvm-windows
从[github官网](https://github.com/coreybutler/nvm-windows?tab=readme-ov-file#readme)上下载最新版本`nvm-setup.exe`并且安装
2. 使用nvm安装node
```powershell
# 然后安装 Node 最近一个稳定颁布
nvm install node
# 激活使用,例如最新一个稳定颁布为22,则use 22
nvm use 22
```
3. 安装依赖
```bash
# 在当前仓库下定位到相应位置
cd app/tool/chart_visualization
npm install
```
## Tool
### python_execute
用python代码执行数据分析(除数据可视化以外)中需要的部分,包括数据处理,数据总结摘要,报告生成以及一些通用python脚本代码
#### 输入
```typescript
{
// 代码类型:数据处理/数据报告/其他通用任务
code_type: "process" | "report" | "others"
// 最终执行代码
code: string;
}
```
#### 输出
python执行结果,带有中间文件的保存和print输出结果
### visualization_preparation
数据可视化前置工具,有两种用途,
#### Data -〉 Chart
用于从数据中提取需要分析的数据(.csv)和对应可视化的描述,最终输出一份json配置文件。
#### Chart + Insight -> Chart
选取已有的图表和对应的数据洞察,挑选数据洞察以数据标注的形式增加到图表中,最终生成一份json配置文件。
#### 输入
```typescript
{
// 代码类型:数据可视化 或者 数据洞察添加
code_type: "visualization" | "insight"
// 用于生产最终json文件的python代码
code: string;
}
```
#### 输出
数据可视化的配置文件,用于`data_visualization tool`
## data_visualization
根据`visualization_preparation`的内容,生成具体的数据可视化
### 输入
```typescript
{
// 配置文件路径
json_path: string;
// 当前用途,数据可视化或者洞察标注添加
tool_type: "visualization" | "insight";
// 最终产物png或者html;html下支持vchart渲染和交互
output_type: 'png' | 'html'
// 语言,目前支持中文和英文
language: "zh" | "en"
}
```
## 输出
最终以'png'或者'html'的形式保存在本地,输出保存的图表路径以及图表中发现的数据洞察
## VMind配置
### LLM
VMind本身也需要通过调用大模型得到智能图表生成结果,目前默认会使用`config.llm["default"]`配置
### 生成配置
主要生成配置包括图表的宽高、主题以及生成方式;
### 生成方式
默认为png,目前支持大模型根据上下文自己选择`output_type`
### 宽高
目前默认不指定宽高,`html`下默认占满整个页面,'png'下默认为`1000 * 1000`
### 主题
目前默认主题为`'light'`,VChart图表支持多种主题,详见[主题](https://www.visactor.io/vchart/guide/tutorial_docs/Theme/Theme_Extension)
## 测试
当前设置了三种不同难度的任务用于测试
### 简单图表生成任务
给予数据和具体的图表生成需求,测试结果,执行命令:
```bash
python -m app.tool.chart_visualization.test.chart_demo
```
结果应位于`worksapce\visualization`下,涉及到9种不同的图表结果
### 简单数据报表任务
给予简单原始数据可分析需求,需要对数据进行简单加工处理,执行命令:
```bash
python -m app.tool.chart_visualization.test.report_demo
```
结果同样位于`worksapce\visualization`