Rust中的数据可视化指南

coding到灯火阑珊发表于 8月以前 | 总阅读数：493 次

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：

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：