作者 | xiaoyu
來源 | Python與數據科學
前言
學過Python數據分析的朋友都知道，在可視化的工具中，有很多優秀的三方庫，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。這些可視化庫都有自己的特點，在實際應用中也廣為大家使用。
plotly、Boken等都是交互式的可視化工具，結合Jupyter notebook可以非常靈活方便地展現分析后的結果。雖然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要寫很長的代碼，一是麻煩，二是不便于維護。
我覺得在數據的分析階段，
更多的時間應該放在分析上，維度選擇、拆解合并，業務理解和判斷。
如果既可以減少代碼量，又可以做出炫酷可視化效果，那將大大提高效率。當然如果有特別的需求除外，此方法僅針對想要快速可視化進行分析的人。
本篇給大家介紹一個非常棒的工具， cufflinks ， 可以完美解決這個問題,且效果一樣炫酷。
就像seaborn封裝了matplotlib一樣，cufflinks在plotly的基礎上做了一進一步的包裝，方法統一，參數配置簡單。其次它還可以結合pandas的dataframe隨意靈活地畫圖。可以把它形容為 "pandas like visualization" 。
毫不夸張地說，畫出各種炫酷的可視化圖形， 我只需一行代碼 ，效率非常高，同時也降低了使用的門檻兒。cufflinks的github鏈接如下：
https://github.com/santosjorge/cufflinks
cufflinks安裝
安裝不多說，直接pip install即可。
cufflinks如何使用？
cufflinks庫一直在不斷更新，目前最新版為V0.14.0，支持plotly3.0。首先我們看看它都支持哪些種類的圖形，可以通過help來查看。
使用方法其實很簡單，我總結一下，它的格式大致是這樣的：
-
DataFrame： 代表pandas的數據框；
-
Figure： 代表我們上面看到的可繪制圖形，比如bar、box、histogram等等；
-
iplot： 代表繪制方法，其中有很多參數可以進行配置，調節符合你自己風格的可視化圖形；
cufflinks實例
我們通過幾個實例感受一下上面的使用方法。使用過plotly的朋友可能知道，如果使用online模式，那么生成的圖形是有限制的。所以，我們這里先設置為offline模式，這樣就避免了出現次數限制問題。
然后我們需要按照上面的使用格式來操作，首先我們需要有個DataFrame，如果手頭沒啥數據，那可以先生成個隨機數。cufflinks有一個專門生成隨機數的方法，叫做 datagen，用于生成不同維度的隨機數據，比如下面。
lines線圖
1）cufflinks使用datagen生成隨機數；
2）figure定義為lines形式，數據為(1,500)；
3）然后再用ta_plot繪制這一組時間序列，參數設置SMA展現三個不同周期的時序分析。
box箱型圖
還是與 上面用法一樣，一行代碼解決。
可以看到，x軸每個box都有對應的名稱，這是因為cufflinks通過kind參數識別了box圖形，自動為它生成的名字。如果我們只生成隨機數，它是這樣子的，默認生成100行的隨機分布的數據，列數由自己選定。
histogram直方圖
和plotly一樣，我們可以通過一些輔助的小工具框選或者lasso選擇來區分和選定指定區域，只要一行代碼。
當然了，除了隨機數據，任何的其它dataframe數據框都可以，包括我們自己導入的數據。
histogram條形圖
上面我們生成了一個(10,4)的dataframe數據框，名稱分別是a,b,c,d。那么cufflinks將會根據iplot中的kind種類自動識別并繪制圖形。參數設置為堆疊模式。
scatter散點圖
bubble氣泡圖
scatter matrix 散點矩陣圖
subplots?子圖
再比如復雜一點的。
shapes?形狀圖
如果我們 想在lines圖上增加一些直線作為參考基準，這時候我們可以使用hlines的類型圖。
或者是將某個區域標記出來，可以使用hspan類型。
又或者是豎條的區域，可以用vspan類型。
如果對iplot中的參數不熟練，直接輸入以下代碼即可查詢。
總結
怎么樣，是不是非常快捷方便？以上介紹是一般的可繪制類型，當然你可以根據自己的需求做出更多的可視化圖形。 如果是常規圖形，一行即可實現。 除此外，cufflinks還有強大的顏色管理功能，如果感興趣可以自行學習。
（*本文為 Python大本營轉載文章，轉載請聯系 原作者 ）
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