数据图表生成
从数据生成高质量图表图片，支持柱状图、折线图、饼图、散点图等常见类型。
使用场景
- 用户说「把这些数据做成图表」「画一个柱状图」
- 用户提供了 Excel/CSV 数据，需要可视化
- 与 excel-analyzer 配合，分析后自动生成图表
- 用户说「做一个销售趋势图」「画个饼图看看占比」
执行方式
基本用法
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
# 中文字体支持
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['PingFang SC', 'Microsoft YaHei', 'SimHei', 'DejaVu Sans']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
# 示例：柱状图
categories = ['一月', '二月', '三月', '四月']
values = [120, 150, 180, 200]
ax.bar(categories, values, color='#4A90D9')
ax.set_title('月度销售额', fontsize=16, fontweight='bold')
ax.set_ylabel('金额（万元）')
plt.tight_layout()
plt.savefig('/tmp/chart.png', dpi=150, bbox_inches='tight')
plt.close()
支持的图表类型
| 类型 | 方法 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 柱状图 | ax.bar() | 分类对比 |
| 折线图 | ax.plot() | 趋势变化 |
| 饼图 | ax.pie() | 占比分析 |
| 散点图 | ax.scatter() | 相关性分析 |
| 水平柱状图 | ax.barh() | 排名对比 |
| 堆叠图 | ax.bar(bottom=) | 组成分析 |
样式规范
- 默认配色：
#4A90D9（蓝）、#E85D75（红）、#50C878（绿）、#F5A623（橙） - 分辨率：150 DPI（屏幕查看）或 300 DPI（打印）
- 中文标题和标签必须设置中文字体
- 图例放在不遮挡数据的位置
输出规范
- 图表保存为 PNG 文件到临时目录
- 返回文件路径供用户查看或嵌入报告
- 自动选择最合适的图表类型（用户未指定时）
- 数据量大时自动截断或聚合，避免图表拥挤