Python动态可视化Cufflinks

本文主要是介绍Python动态可视化Cufflinks，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

数据集和jupyter文件链接：https://pan.baidu.com/s/1O5ukYe41iAO9v_czHbs5CA
提取码：by2a

一、cufflinks介绍

1.1 简介

  学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。

  就像seaborn封装了matplotlib一样，cufflinks在plotly的基础上做了一进一步的包装，方法统一，参数配置简单。其次它还可以结合pandas的dataframe随意灵活地画图。可以把它形容为"pandas like visualization"。

1.2 安装

pip install cufflinks'''
Collecting cufflinksUsing cached https://files.pythonhosted.org/packages/5e/5a/db3d6523ee870ecc229008b209b6b21231397302de34f9c446929a41f027/cufflinks-0.16.tar.gz
...................................................................................
Successfully built cufflinks retrying
Installing collected packages: retrying, plotly, colorlover, cufflinks
Successfully installed colorlover-0.3.0 cufflinks-0.16 plotly-3.10.0 retrying-1.3.3
'''

1.3 cufflinks包介绍

import cufflinks as cfprint(cf.help())

Use 'cufflinks.help(figure)' to see the list of available parameters for the given figure.
Use 'DataFrame.iplot(kind=figure)' to plot the respective figure
Figures:barboxbubblebubble3dcandlechoropletdistplotheatmaphistogramohlcpieratioscatterscatter3dscattergeospreadsurfaceviolin
None

1.4 使用方法

  使用方法其实很简单，我总结一下，它的格式大致是这样的：

DataFrame.Figure.iplot

• DataFrame：代表pandas的数据框；

• Figure：代表我们上面看到的可绘制图形，比如bar、box、histogram等等；

• iplot：代表绘制方法，其中有很多参数可以进行配置，调节符合你自己风格的可视化图形；

二、cufflinks使用

import pandas as pd
import numpy as np
import cufflinks as cf
# 如果使用online模式，那么生成的图形是有限制的。所以，我们这里先设置为offline模式，这样就避免了出现次数限制问题。
cf.set_config_file(offline=True)
df = pd.read_csv('./PimaIndiansdiabetes.csv')
print(df.shape)  #(768, 9)

2.0 条形图 bar

# 随机生成bar 条形图
df1=pd.DataFrame(np.random.rand(12, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'

这篇关于Python动态可视化Cufflinks的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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