Как построить несколько графиков в одном графике с помощью pygal (python)?

Я пытаюсь построить несколько рядов с двумя измерениями (так что на самом деле это num_of_ time series * 2 графики на одном рисунке с использованием pygal. Данные должны выглядеть так: 

from collections import defaultdict

measurement_1=defaultdict(None,[
  ("component1", [11.83, 11.35, 0.55]), 
  ("component2", [2.19, 2.42, 0.96]),
  ("component3", [1.98, 2.17, 0.17])])

measurement_2=defaultdict(None,[
  ("component1", [34940.57, 35260.41, 370.45]),
  ("component2", [1360.67, 1369.58, 2.69]),
  ("component3", [13355.60, 14790.81, 55.63])])

x_labels=['2016-12-01', '2016-12-02', '2016-12-03']

А код рендеринга графа таков: 

from pygal import graph
import pygal
def draw(measurement_1, measurement_2 ,x_labels):
  graph = pygal.Line()
  graph.x_labels = x_labels

  for key, value in measurement_1.iteritems():
      graph.add(key, value)
  for key, value in measurement_2.iteritems():
      graph.add(key, value, secondary=True)

  return graph.render_data_uri()

Текущий результат равен, что .

Проблема в приведенном выше коде заключается в том, что неясно, какой граф принадлежит измерению 1, а какой-измерению 2. Во-вторых, я хочу видеть каждый компонент в цвете (или форме) в обоих из измерений (теперь похоже, что они вообще не связаны). Например, компонент 1-розовый, компонент 2-зеленый, компонент 3-желтый Этот график призван сравнить один компонент с двумя другими и увидеть корреляцию между измерениями 1 и 2. Надеюсь, я достаточно ясно выразился.

Спасибо за помощь, ребята!

1 8
python python-2.7 data-science

1 ответ:

Я понял, как отличить сравниваемый компонент по пунктирной линии. Код должен выглядеть так: 

from pygal import graph
import pygal

def draw(measurement_1, measurement_2 ,x_labels):
  graph = pygal.Line()
  graph.x_labels = x_labels

  for key, value in measurement_1.iteritems():
     ##
     if "component1":
        graph.add(key, value, stroke_style={'width': 5, 'dasharray': '3, 6', 'linecap': 'round', 'linejoin': 'round'})
     else:
     ##
        graph.add(key, value)
  for key, value in measurement_2.iteritems():
      graph.add(key, value, secondary=True)

  return graph.render_data_uri()
0