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：

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

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。