牛批了,1行python代码就可实现炫酷可视化

Karen110 等级 787 0 0

之前画图一直在用matlibplot、pyecharts,最近学习了一个新的可视化库--cufflinks,用了两天我已经深深爱上它了

主要是因为它用法简单、图形漂亮、代码量少,用一两行代码,就能画出非常漂亮的图形

下面我们一起来看看吧!

1.用法简单

cufflinks库主要和dataFrame数据结合使用,绘图函数就是 dataFrame.iplot,记住这个就行了,但是 iplot 函数里的参数很多,一些参数说明如下:

kind:图的种类,如 scatter、pie、histogram 等
mode:lines、markers、lines+markers,分别表示折线、点、折线和点
colors:轨迹对应的颜色
dash:轨迹对应的虚实线,solid、dash、dashdot 三种
width:轨迹的粗细
xTitle:横坐标名称
yTitle:纵坐标的名称
title:图表的标题

如下图,df为随机生成的dataFrame数据,kind='bar'表示柱状图,title代表标题,xTitle命名X轴,yTitle命名Y轴:

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轴', yTitle ='Y轴')  

牛批了,1行python代码就可实现炫酷可视化

2.少量代码就能画出非常漂亮的图形

cufflinks为我们提供了丰富的主题样式,支持包括polar、pearl、henanigans、solar、ggplot、space和white等7种主题。

折线图

cf.datagen.lines(4,10).iplot(mode='lines+markers',theme='solar')  

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cufflinks使用datagen生成随机数,figure定义为lines形式,cf.datagen.lines(2,10)的具体形式如下:

`cf.datagen.lines(2,10)  #2代表2组,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 |

散点图

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')

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气泡图

df.iplot(kind='bubble',x='a',y='b',size='c',theme='solar')  

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subplots 子图

df=cf.datagen.lines(4)  
df.iplot(subplots=True,shape=(4,1),shared_xaxes=True,vertical_spacing=.02,fill=True,theme='ggplot')  

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箱形图

`cf.datagen.box(20).iplot(kind='box',legend=False,theme='ggplot')  
`

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直方图

df.iloc[:,0:3].iplot(kind='histogram')  

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3D图

cf.datagen.scatter3d(5,4).iplot(kind='scatter3d',x='x',y='y',z='z',text='text',categories='categories')  

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怎么样?是不是很方便,希望我的介绍能够起到抛砖引玉的作用,cufflinks库还有更丰富的绘图功能等着你去挖掘。

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