目錄1.用法簡(jiǎn)單2.少量代碼就能畫(huà)出非常漂亮的圖形折線圖散點(diǎn)圖氣泡圖subplots 子圖箱形圖直方圖3D圖總結(jié)

之前畫(huà)圖一直在用matlibplot、pyecharts，最近學(xué)習(xí)了一個(gè)新的可視化庫(kù)–cufflinks，用了兩天我已經(jīng)深深愛(ài)上它了

主要是因?yàn)樗梅ê?jiǎn)單、圖形漂亮、代碼量少，用一兩行代碼，就能畫(huà)出非常漂亮的圖形

下面我們一起來(lái)看看吧！

1.用法簡(jiǎn)單

cufflinks庫(kù)主要和dataFrame數(shù)據(jù)結(jié)合使用，繪圖函數(shù)就是 dataFrame.iplot，記住這個(gè)就行了，但是 iplot 函數(shù)里的參數(shù)很多，一些參數(shù)說(shuō)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(diǎn)、折線和點(diǎn)colors：軌跡對(duì)應(yīng)的顏色dash：軌跡對(duì)應(yīng)的虛實(shí)線，solid、dash、dashdot 三種width：軌跡的粗細(xì)xTitle：橫坐標(biāo)名稱yTitle：縱坐標(biāo)的名稱title：圖表的標(biāo)題

如下圖，df為隨機(jī)生成的dataFrame數(shù)據(jù)，kind=’bar’表示柱狀圖，title代表標(biāo)題，xTitle命名X軸，yTitle命名Y軸：最后，如果你的時(shí)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(gè)真的很不錯(cuò)，很多人進(jìn)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(huà)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(shí)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(gè)真的很不錯(cuò)，很多人進(jìn)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(jī)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(diǎn)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(kù)還有更豐富的繪圖功能等著你去挖掘。

總結(jié)

本篇文章就到這里了，希望能給你帶來(lái)幫助，也希望您能夠多多關(guān)注好吧啦網(wǎng)的更多內(nèi)容！