styleguide/utilities，用于以nonpolitical.co格式打印数据
apolitical-data-viz的Python项目详细描述
非政治性数据，即
该模块定义了用于数据可视化的非政治（https://apolitical.co）“内部样式”，并提供了各种绘制数据的工具。它的目标是与google colab兼容。
我们在matplotlib和由{a3}提供的实用程序基础上大量构建，并旨在与pandas兼容。
安装
要通过pip从命令行安装，请执行以下操作：
pip install apolitical-data-viz
要通过pip升级到最新版本，请执行：
pip install easy-geoparsing --upgrade
要通过pipenv使用，请在pip文件中放入以下内容：
[packages]
apolitical-data-viz = ">=1.0.0"
开发
如果您已经克隆了存储库，最好的方法是使用pipenv
如果您还没有pipenv，可以使用pip从命令行安装它：
pip install pipenv --upgrade
然后，在这个存储库的顶层目录中，easy-geoparsing，do:
pipenv install --dev
这将创建虚拟环境并安装需求（在pip文件中可见）。--dev标志将安装测试等所需的软件包。
用法
要导入模块，请执行以下操作：
import apol_dataviz
或例如
import apol_dataviz as adv
这提供了各种资源（它们也可以单独导入，如下一个示例所示）。
应用住宅风格
最简单的用法是简单地强制执行房屋样式。为此，请执行以下操作：
from apol_dataviz import style
style.use_apol_style()
这将创建许多新的matplotlib颜色别名以及一些新的命名颜色映射。注意，如果您使用的是google colab，我们预计lato字体会丢失，因此我们会下载相关的.ttf文件。此功能依赖于检查google-colab是否在sys.modules列表中。如果没有，则不会下载任何内容（在这种情况下，应确保在本地<PATH>/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf/目录中安装了lato字体，否则matplotlib将返回默认字体）。
访问颜色定义
如果您不想强制使用完整样式，但想访问我们的颜色定义，请执行以下操作：
from apol_dataviz.colours import ColourDefinitions
cd = ColourDefinitions()
cd.apply_definitions() # this command sets up the matplotlib aliases
ColourDefinitions类包含可视化中使用的各种颜色的定义。它的apply_definitions()方法在matplotlib中为它们设置别名。
使用自定义绘图实用程序
我们为绘制自定义图表提供了许多不同的功能。这些可以通过plots资源访问。它们与熊猫系列和数据帧兼容
from apol_dataviz.plots import doughnut, hbarplot
axis = doughnut(pandas_series)
axis = hbarplot(pandas_series)
上面的命令将分别生成格式良好的甜甜圈图和水平条形图。
格式化绘图
在许多情况下，我们可能希望以特定的方式格式化绘图，为此，我们提供了格式化程序，这些格式化程序可以更改特定绘图的格式，也可以作为这样做的实用程序。
例如：
from apol_dataviz import formatters
new_tick_labels = formatters.get_ts_tick_labels(pandas_timeseries)
这将为日期时间索引的pandas时间序列创建格式良好的刻度标签。
使用调色板生成器
我们提供了许多函数来生成特定类型的调色板。
举几个例子：
from apol_dataviz import palette_generators as palgen
easy_sequential = palgen.apol_teal_pal()
categorical_via_HuSL = palgen.spaced_hue_palette()
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