Rust中的数据可视化指南 _Rust

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PlottersPlotters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：

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GnuplotGnuplot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：

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ViskellViskell是一个受Haskell库Gloss启发的可视化库，用于类型化(类似haskell)的函数式编程语言。它提供了一种在Rust中创建交互式可视化的功能方法。虽然仍处于早期开发阶段，但Viskell展示了构建动态和引人入胜的可视化的前景。

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Viskell的目标和关注点：

为函数式语言结构创建可读和紧凑的可视化。
对每次代码的修改进行即时反?。?避免缓慢的编辑-编译-调试周期。
实验以多点触控为主的用户界面，支持多个独立操作。
类型引导的开发，在程序片段显示它们的类型，并且局部显示类型错误。
提高抽象级别(良好的支持高阶函数和其他常见的Haskell抽象) 。
解决创建大型可视化程序时常见的可伸缩性问题。

总结强调性能、安全性和并发性的Rust可能不是首先想到的数据可视化语言。然而，它的生态系统正在滚雪球般扩大，各种库和工具不断涌现，以满足各种需求，包括数据可视化。通过利用Rust的优势，比如它与其他语言的接口能力和健壮性，我们可以构建高效可靠的数据可视化应用程序。

【Rust中的数据可视化指南】