遇见神器！cufflinks：一款美不胜收的 Python 可视化工具包！
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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')
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')
线性图
cf.datagen.lines(3).iplot(kind='scatter',xTitle='Dates',yTitle='Returns',title='Cufflinks - Filled Line Chart', colorscale='-blues',fill=True)
cufflinks库还有更丰富的绘图功能，在上述Github上可以探索学习。
交流群
想要进 python 学习交流群的同学，可以直接加微信号：dkl88191。加的时候备注一下：方向+学校/公司+知乎，即可。然后就可以拉你进群了。
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