炫酷的可视化工具包——cufflinks

Myth丶恋晨 2023-08-17 17:44 112阅读 0赞

# 前言 #

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，Boken，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。

plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyter notebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要写很长的代码，一是麻烦，二是不便于维护。

我觉得在数据的分析阶段，更多的时间应该放在分析上，维度选择、拆解合并，业务理解和判断。如果既可以减少代码量，又可以做出炫酷可视化效果，那将大大提高效率。当然如果有特别的需求除外，此方法仅针对想要快速可视化进行分析的人。

本篇给大家介绍一个非常棒的工具，cufflinks，可以完美解决这个问题,且效果一样炫酷。

# cufflinks介绍 #

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"。

毫不夸张地说，画出各种炫酷的可视化图形，我只需一行代码，效率非常高，同时也降低了使用的门槛儿。cufflinks的github链接如下：  
[https://github.com/santosjorge/cufflinks][https_github.com_santosjorge_cufflinks]

# 安装 #

pip install cufflinks

# cufflinks操作 #

cufflinks库一直在不断更新，目前最新版为V0.14.0，支持plotly3.0。首先我们看看它都支持哪些种类的图形，可以通过help来查看。

import cufflinks as cf

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:
        bar
        box
        bubble
        bubble3d
        candle
        choroplet
        distplot
        heatmap
        histogram
        ohlc
        pie
        ratio
        scatter
        scatter3d
        scattergeo
        spread
        surface
        violin

![1353865-20190722161622195-745093029.png][]

*  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；

# cufflinks实例 #

注意：以下图例都是动态图，无法放置gif图，可以自己尝试一下

我们通过几个实例感受一下上面的使用方法。使用过plotly的朋友可能知道，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。

import pandas as pd import cufflinks as cf import numpy as np cf.set_config_file(offline=True)

然后我们需要按照上面的使用格式来操作，首先我们需要有个DataFrame，如果手头没啥数据，那可以先生成个随机数。cufflinks有一个专门生成随机数的方法，叫做datagen，用于生成不同维度的随机数据，比如下面。

## lines线图 ##

1）cufflinks使用datagen生成随机数；  
2）figure定义为lines形式，数据为(1,500)；  
3）然后再用ta\_plot绘制这一组时间序列，参数设置SMA展现三个不同周期的时序分析。

cf.datagen.lines(1,500).ta_plot(study='sma',period=[13,21,55])

![1353865-20190722161641418-258608273.png][]

## box箱型图 ##

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

可以看到，x轴每个box都有对应的名称，这是因为cufflinks通过kind参数识别了box图形，自动为它生成的名字。如果我们只生成随机数，它是这样子的，默认生成100行的随机分布的数据，列数由自己选定。

cf.datagen.box(10)

![1353865-20190722161650748-1592487901.png][]

100 rows × 10 columns

## histogram直方图 ##

cf.datagen.histogram(3).iplot(kind='histogram')

和plotly一样，我们可以通过一些辅助的小工具框选或者lasso选择来区分和选定指定区域，只要一行代码。

当然了，除了随机数据，任何的其它dataframe数据框都可以，包括我们自己导入的数据。

![1353865-20190722161711327-755196396.png][]

## histogram条形图 ##

df=pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) df.iplot(kind='bar',barmode='stack')

![1353865-20190722161724595-718660825.png][]

上面我们生成了一个(10,4)的dataframe数据框，名称分别是a,b,c,d。那么cufflinks将会根据iplot中的kind种类自动识别并绘制图形。参数设置为堆叠模式。

## scatter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=10)

![1353865-20190722161733368-715927125.png][]

## bubble气泡图 ##

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

![1353865-20190722161740919-337996297.png][]

## scatter matrix 散点矩阵图 ##

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) df.scatter_matrix()

![1353865-20190722161749740-1211416553.png][]

## subplots子图 ##

df=cf.datagen.lines(4) df.iplot(subplots=True,shape=(4,1),shared_xaxes=True,vertical_spacing=.02,fill=True)

![1353865-20190722161758632-1535813438.png][]

df.iplot(subplots=True,subplot_titles=True,legend=False)

![1353865-20190722161807745-490961826.png][]

更复杂一些的

df=cf.datagen.bubble(10,50,mode='stocks') figs=cf.figures(df,[dict(kind='histogram',keys='x',color='blue'), dict(kind='scatter',mode='markers',x='x',y='y',size=5), dict(kind='scatter',mode='markers',x='x',y='y',size=5,color='teal')],asList=True) figs.append(cf.datagen.lines(1).figure(bestfit=True,colors=['blue'],bestfit_colors=['pink'])) base_layout=cf.tools.get_base_layout(figs) sp=cf.subplots(figs,shape=(3,2),base_layout=base_layout,vertical_spacing=.15,horizontal_spacing=.03, specs=[[{'rowspan':2},{}],[None,{}],[{'colspan':2},None]], subplot_titles=['Histogram','Scatter 1','Scatter 2','Bestfit Line']) sp['layout'].update(showlegend=False) cf.iplot(sp)

![1353865-20190722161818886-367109159.png][]

## shapes形状图 ##

如果我们想在lines图上增加一些直线作为参考基准，这时候我们可以使用hlines的类型图。

df=cf.datagen.lines(3,columns=['a','b','c']) df.iplot(hline=[dict(y=-1,color='blue',width=3),dict(y=1,color='pink',dash='dash')])

![1353865-20190722161833782-790379836.png][]

或者是将某个区域标记出来，可以使用hspan类型。

df.iplot(hspan=[(-1,1),(2,5)])

![1353865-20190722161851317-1556091494.png][]

又或者是竖条的区域，可以用vspan类型。

df.iplot(vspan={'x0':'2015-02-15','x1':'2015-03-15','color':'teal','fill':True,'opacity':.4})

![1353865-20190722161900089-106471685.png][]  
如果对iplot中的参数不熟练，直接输入以下代码即可查询。

help(df.iplot)

转载于:https://www.cnblogs.com/Yang-Sen/p/11226005.html

[https_github.com_santosjorge_cufflinks]: https://github.com/santosjorge/cufflinks
[1353865-20190722161622195-745093029.png]: /images/20230808/8b1bcd776a2f4304bca817f7ca40f615.png
[1353865-20190722161641418-258608273.png]: /images/20230808/eeed107693144e559321a4a99b704e0a.png
[1353865-20190722161650748-1592487901.png]: /images/20230808/5830fe3901124392ad39d82ffcc23e3e.png
[1353865-20190722161711327-755196396.png]: /images/20230808/2bf6a2c6ad0743218a9f78b3cfc07dc9.png
[1353865-20190722161724595-718660825.png]: /images/20230808/a83fafd86518414caf6f82bbb1c9dbf0.png
[1353865-20190722161733368-715927125.png]: /images/20230808/35c8c3dce1494a8a9792cc719ad877e2.png
[1353865-20190722161740919-337996297.png]: /images/20230808/cc515d468c414cfc89e3a69756f0f408.png
[1353865-20190722161749740-1211416553.png]: /images/20230808/309449210b1e4ff89c9bc1228c5f4513.png
[1353865-20190722161758632-1535813438.png]: /images/20230808/447ddc9fd2284d8882ee583b79b900a3.png
[1353865-20190722161807745-490961826.png]: /images/20230808/a29d1b0e862c4f3ba99c2c643d2f9da7.png
[1353865-20190722161818886-367109159.png]: /images/20230808/1db8de22e95a48559b4bdf5ebe164a97.png
[1353865-20190722161833782-790379836.png]: /images/20230808/b1512a6d20724b0982cdae07ca7d9f52.png
[1353865-20190722161851317-1556091494.png]: /images/20230808/d1ffb5c013ec47b2865b480a4f9a285e.png
[1353865-20190722161900089-106471685.png]: /images/20230808/aa17a65e16aa49b8ae692fbd1414b0c9.png