你知道嗎實現(xiàn)炫酷可視化只要1行python代碼
之前畫圖一直在用matlibplot、pyecharts，最近學習了一個新的可視化庫–cufflinks，用了兩天我已經深深愛上它了
主要是因為它用法簡單、圖形漂亮、代碼量少，用一兩行代碼，就能畫出非常漂亮的圖形
下面我們一起來看看吧！
1.用法簡單
cufflinks庫主要和dataFrame數(shù)據(jù)結合使用，繪圖函數(shù)就是 dataFrame.iplot，記住這個就行了，但是 iplot 函數(shù)里的參數(shù)很多，一些參數(shù)說明如下：
kind：圖的種類，如 scatter、pie、histogram 等 mode：lines、markers、lines+markers，分別表示折線、點、折線和點 colors：軌跡對應的顏色dash：軌跡對應的虛實線， solid、dash、dashdot 三種width： 軌跡的粗細xTitle：橫坐標名稱yTitle：縱坐標的名稱 title：圖表的標題
如下圖，df為隨機生成的dataFrame數(shù)據(jù)，kind='bar'表示柱狀圖，title代表標題，xTitle命名X軸，yTitle命名Y軸：最后，如果你的時間不是很緊張，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建議你可以聯(lián)系維：762459510 ，那個真的很不錯，很多人進步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~
import pandas as pdimport numpy as npimport cufflinks as cfdf=pd.DataFrame (np.random.rand(12, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) df.iplot(kind ='bar',title='示例', xTitle = 'X軸', yTitle ='Y軸')
2.少量代碼就能畫出非常漂亮的圖形
cufflinks為我們提供了豐富的主題樣式，支持包括polar、pearl、henanigans、solar、ggplot、space和white等7種主題。最后，如果你的時間不是很緊張，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建議你可以聯(lián)系維：762459510 ，那個真的很不錯，很多人進步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~
折線圖
cf.datagen.lines(4,10).iplot(mode='lines+markers',theme='solar')
cufflinks使用datagen生成隨機數(shù)，figure定義為lines形式，cf.datagen.lines(2,10)的具體形式如下：
cf.datagen.lines(2,10) #2代表2組，10代表10天
| WCB.EH | OAA.CQ | |
|---|---|---|
| 2015-01-01 | -0.052580 | -0.351618 |
| 2015-01-02 | 1.056254 | -1.476417 |
| 2015-01-03 | 0.078017 | 1.129168 |
| 2015-01-04 | 0.282141 | 0.908655 |
| 2015-01-05 | 0.960537 | -0.223996 |
| 2015-01-06 | 1.420355 | 0.212851 |
| 2015-01-07 | 2.266144 | 0.358502 |
| 2015-01-08 | 0.008034 | 1.086130 |
| 2015-01-09 | 1.876946 | 2.226895 |
| 2015-01-10 | 1.855625 | 2.852383 |
散點圖
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) df.iplot(kind='scatter',mode='markers', colors=['orange','teal','blue','yellow'], size=20,theme='solar')
氣泡圖
df.iplot(kind='bubble',x='a',y='b',size='c',theme='solar')
subplots 子圖
df=cf.datagen.lines(4)df.iplot (subplots=True,shape=(4,1), shared_xaxes=True, vertical_spacing=.02, fill=True,theme='ggplot')
箱形圖
cf.datagen.box(20) .iplot(kind='box', legend=False,theme='ggplot')
直方圖
df.iloc[:,0:3].iplot(kind='histogram')
3D圖
cf.datagen.scatter3d(5,4) .iplot(kind='scatter3d',x='x',y='y',z='z', text='text',categories='categories')
怎么樣？是不是很方便，希望我的介紹能夠起到拋磚引玉的作用，cufflinks庫還有更豐富的繪圖功能等著你去挖掘。
總結
本篇文章就到這里了，希望能給你帶來幫助，也希望您能夠多多關注腳本之家的更多內容！
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