牛批了，1行python代碼就可實作炫酷可視化
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資料結合使用，繪圖函式就是 dataFrame.iplot，記住這個就行了，但是 iplot 函式里的引數很多，一些引數說明如下：
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資料，kind='bar'表示柱狀圖，title代表標題，xTitle命名X軸，yTitle命名Y軸：
import pandas as pd
import numpy as np
import cufflinks as cf
df=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，
折線圖
cf.datagen.lines(4,10).iplot(mode='lines+markers',theme='solar')
cufflinks使用datagen生成亂數，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 | -0.351618 | -0.052580 |
| 2015-01-02 | -1.476417 | 1.056254 |
| 2015-01-03 | 1.129168 | 0.078017 |
| 2015-01-04 | 0.908655 | 0.282141 |
| 2015-01-05 | -0.223996 | 0.960537 |
| 2015-01-06 | 0.212851 | 1.420355 |
| 2015-01-07 | 0.358502 | 2.266144 |
| 2015-01-08 | 1.086130 | 0.008034 |
| 2015-01-09 | 2.226895 | 1.876946 |
| 2015-01-10 | 2.852383 | 1.855625 |
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')
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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，
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標籤：python
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