遇见神器!cufflinks:一款美不胜收的 Python 可视化工具包!

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近几年以来,Python 可视化库可谓是层出不穷,从 Matplotlib 到 pyecharts,数据可视化的应用也十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。

最近逛 Github 时,发现了一个新的可视化库:cufflinks,体验了一下非常不错,它的最大特色是:使用简单、图形漂亮、代码量少,你只需用一两行代码,就能画出非常漂亮的图形。欢迎收藏学习,喜欢点赞支持。

Github链接:https://github.com/santosjorge/cufflinks

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')

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')

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

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')

气泡图

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

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')

箱形图

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

直方图

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

3D图

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

线性图

cf.datagen.lines(3).iplot(kind='scatter',xTitle='Dates',yTitle='Returns',title='Cufflinks - Filled Line Chart', colorscale='-blues',fill=True)

cufflinks库还有更丰富的绘图功能,在上述Github上可以探索学习。

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