cutecharts是Python生态中一款主打手绘风格的数据可视化库，生成的图表线条柔和、样式清新，非常适合用于日常数据展示、教学演示等场景，相比matplotlib等库上手难度更低，代码逻辑也更简洁。
环境安装
使用pip命令即可快速完成cutecharts库的安装，执行以下命令：
pip install cutecharts
安装完成后可以在Python交互式环境中导入库验证是否安装成功：
import cutecharts print(cutecharts.__version__)
基础使用流程
cutecharts的图表绘制逻辑统一，主要分为创建图表对象、添加数据、配置样式、渲染输出四个步骤，下面以折线图为例展示基础流程。
折线图绘制示例
首先创建折线图对象，然后添加横轴和纵轴的数据，最后配置图表标题和图例，渲染为HTML文件查看效果：
from cutecharts.charts import Line
from cutecharts.components import Page
# 创建折线图对象
line = Line("月度销售额趋势")
# 设置横轴标签
line.set_options(labels=["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"])
# 添加数据系列
line.add_series("产品A", [120, 150, 180, 210, 190, 230])
line.add_series("产品B", [90, 130, 160, 170, 200, 220])
# 渲染为HTML文件
line.render("line_chart.html")
运行代码后会在当前目录生成line_chart.html文件，用浏览器打开即可看到手绘风格的折线图，线条带有自然的抖动效果，符合手绘风格的特征。
其他常见图表绘制
柱状图
柱状图的绘制流程和折线图类似，只是使用的图表类不同，以下是柱状图的示例代码：
from cutecharts.charts import Bar
# 创建柱状图对象
bar = Bar("各品类库存数量")
# 设置横轴标签
bar.set_options(labels=["品类A", "品类B", "品类C", "品类D", "品类E"])
# 添加数据
bar.add_series("库存量", [45, 67, 38, 92, 55])
# 渲染输出
bar.render("bar_chart.html")
饼图
饼图用于展示各部分占总体的比例，不需要设置横轴标签，直接添加数据和对应的名称即可：
from cutecharts.charts import Pie
# 创建饼图对象
pie = Pie("用户年龄分布")
# 添加数据，每个元素为(名称, 数值)
pie.add_series([
("18岁以下", 120),
("18-25岁", 350),
("26-35岁", 480),
("36-45岁", 220),
("45岁以上", 130)
])
# 渲染输出
pie.render("pie_chart.html")
常用配置参数
通过set_options方法可以调整图表的各类样式，不同图表的配置参数略有差异，以下是通用的常用参数说明：
| 参数名 | 作用 | 默认值 |
|---|---|---|
| x_label | 横轴名称 | 空字符串 |
| y_label | 纵轴名称 | 空字符串 |
| legend_pos | 图例位置，可选up、down、left、right | up |
| colors | 自定义颜色列表，如["#ff6b6b", "#48dbfb"] | 内置默认颜色 |
| font_family | 字体设置 | 内置手绘字体 |
以下是修改折线图样式的示例，添加横纵轴名称，调整图例位置到右侧：
from cutecharts.charts import Line
line = Line("月度销售额趋势")
line.set_options(
labels=["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"],
x_label="月份",
y_label="销售额（万元）",
legend_pos="right"
)
line.add_series("产品A", [120, 150, 180, 210, 190, 230])
line.add_series("产品B", [90, 130, 160, 170, 200, 220])
line.render("line_custom.html")
注意事项
- cutecharts生成的图表是HTML格式，需要浏览器才能正常查看，不支持直接导出为图片格式，如果需要图片可以手动截图。
- 库的内置字体在部分系统中可能无法正常显示，如果出现文字显示异常，可以通过
font_family参数指定系统中已安装的手写字体。 - 目前cutecharts支持的图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图等，更多类型可以参考库的官方说明。
pythoncutecharts数据可视化图表绘制修改时间：2026-06-28 18:42:45