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你知道嗎實現(xiàn)炫酷可視化只要1行python代碼

 更新時間:2021年08月17日 10:48:34   作者:夢子mengy7762  
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于利用Python進行數(shù)據(jù)可視化常見的9種方法!文中介紹的方法真的超實用!對大家學(xué)習(xí)或者使用python具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

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

主要是因為它用法簡單、圖形漂亮、代碼量少,用一兩行代碼,就能畫出非常漂亮的圖形

下面我們一起來看看吧!

1.用法簡單

cufflinks庫主要和dataFrame數(shù)據(jù)結(jié)合使用,繪圖函數(shù)就是 dataFrame.iplot,記住這個就行了,但是 iplot 函數(shù)里的參數(shù)很多,一些參數(shù)說明如下:

kind:圖的種類,如 scatter、pie、histogram 等
mode:lines、markers、lines+markers,分別表示折線、點、折線和點
colors:軌跡對應(yīng)的顏色dash:軌跡對應(yīng)的虛實線,
solid、dash、dashdot 三種width:
軌跡的粗細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 ,那個真的很不錯,很多人進步都很快,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')

牛批了,1行python代碼就可實現(xiàn)炫酷可視化

2.少量代碼就能畫出非常漂亮的圖形

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 ,那個真的很不錯,很多人進步都很快,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')

牛批了,1行python代碼就可實現(xiàn)炫酷可視化

cufflinks使用datagen生成隨機數(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')

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氣泡圖

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

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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')

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箱形圖

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

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直方圖

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

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3D圖

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

牛批了,1行python代碼就可實現(xiàn)炫酷可視化

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,希望能給你帶來幫助,也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!

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