你知道吗实现炫酷可视化只要1行python代码
目录
- 1.用法简单
- 2.少量代码就能画出非常漂亮的图形
- 折线图
- 散点图
- 气泡图
- subplots 子图
- 箱形图
- 直方图
- 3D图
- 总结
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:最后,如果你的时间不是很紧张,并且又想快速的提高,最重要的是不怕吃苦,建议你可以联系维:762459510 ,那个真的很不错,很多人进步都很快,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。最后,如果你的时间不是很紧张,并且又想快速的提高,最重要的是不怕吃苦,建议你可以联系维:762459510 ,那个真的很不错,很多人进步都很快,需要你不怕吃苦哦!大家可以去添加上看一下~
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')
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。
总结
本篇文章就到这里了,希望能给你带来帮助,也希望您能够多多关注hwidc的更多内容!
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