python|遇见神器！cufflinks（一款美不胜收的 Python 可视化工具包！）数据可视化|可视化|github|数据

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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')

python|遇见神器！cufflinks（一款美不胜收的 Python 可视化工具包！）

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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

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')