其实，Python绘图的方式很多，也有很多开源不错的模块可以选择，比如常用于科学计算的Matplotlib、Cairoplot(需要翻墙)、Chaco、Python Google Chart、PyCha、pyOFC2、PyChart、PLplot、ReportLab、VPython等等。
这里，我们介绍下PyChart模块，其绘图还是比较方便的，而且绘出的图像也还不错。我们除了需要安装PyChart模块之外，还需要安装Ghostscript和GSview，为了方便大家，PyChart与 GSview下载地址：
具体下载目录在 /2012年资料/5月/29日/Python之PyChart画图方法/
OK，安装完之后，看一个简单的示例代码：
# from pychart import * class zap_y_coord(linear_coord.T): def get_canvas_pos(self, size, val, min, max): if val <= 70: return linear_coord.T.get_canvas_pos(self, size, val, 0, 110) elif val <= 240: return linear_coord.T.get_canvas_pos(self, size, 70, 0, 110) else: return linear_coord.T.get_canvas_pos(self, size, val - 170, 0, 110) def get_tics(self, min, max, interval): tics = linear_coord.T.get_tics(self, min, max, interval) return [x for x in tics if x < 65 or x > 256] # can = canvas.default_canvas() can = canvas.init('flykite.png') theme.scale_factor=3 theme.use_color=True theme.reinitialize() data = [(10, 20, 30, 5), (20, 265, 33, 5), (30, 255, 30, 5), (40, 45, 51, 7), (50, 25, 27, 3)] chart_object.set_defaults(area.T, size = (150, 120), y_range = (0, 280), y_coord = zap_y_coord(), x_coord = category_coord.T(data, 0)) chart_object.set_defaults(bar_plot.T, data = data) bar_plot.fill_styles.reset(); plot1=bar_plot.T(label="foo", cluster=(0,3)) plot2=bar_plot.T(label="bar", hcol=2, cluster=(1,3)) plot3=bar_plot.T(label="baz", hcol=3, cluster=(2,3)) ar = area.T(loc=(250,0), x_axis=axis.X(label="X label", format="/a-30{}%d"), y_axis=axis.Y(label="Y label", tic_interval=10)) ar.add_plot(plot1, plot2, plot3) ar.draw() for x in (ar.x_pos(10) - 20, ar.x_pos(20)- 10, ar.x_pos(30) - 10): zap.zap_horizontally(can, line_style.default, fill_style.white, x, ar.y_pos(65), x+16, ar.y_pos(65) + 4, 4, 4)为了生成png图片，使用以下命令运行程序：
python flykite.py --format=png图片效果如下：