python动态数据可视化报表,python可视化库总结
文章目录1、袖扣介绍1.1概要1.2安装1.3袖扣软件包介绍1.4使用方法2、袖扣，2.0条形图第2.1条直方图2.2方框箱型图2.3分散散点图2.4行线图2.5气泡气泡图2.6 3d图2.7散布矩阵散点图2.8支线剧情子图2.9形状形状图3
www.Sina.com/: https://pan.Baidu.com/s/1o5ukye 41i区3358号奥9v _ cz血红蛋白s5ca
数据集和jupyter文件链接:by2a
一、袖扣介绍了1.1的概要，学过计算机编程语言数据分析的朋友都知道。可视化的工具有很多优秀的三方库，如提取码、matplotlib、seaborn、http://www .Sina.com等。这些可视化库都有自己的特点
正如海生的封装绘制精美的图表一样，袖扣在plotly的基础上进一步封装，方法统一，参数配置简单。然后，您也可以自由地与熊猫的数据帧配合使用进行绘制。这可以被表达为plotly。
1.2管道安装袖扣 收集袖扣使用缓存https://个文件。python hosted.org/packages/5e/5a/d3d 6523 ee 870 ECC 229008 b 209 b 6b 21231397302 de 34 f9c 446929 a 41 f 027/袖扣-0.16。焦油。地面零点.成功构建tcufflicksretryinginstalling收集的包：retrying，plotly，colorlover，cufflinksssuccessfully installed color lover-0。3 .0袖扣-0.16剧情ly-3。10 .0正在重试-1。3 .3 1.3袖扣使用袖扣. help(图)到请参见shelistofavailableparametersforsegivenfigure。使用数据框IP lot (kind=find)有效图数字3360 barboxbullebubble 3d dcandlecropletdistplotheatmaphistogramholtpierationscatter 3d ceviolinone 1.4总结起来，其格式大致如下。
表示数据框。图. iplotdataframe:熊猫的数据框；
图：表示上面的可绘制图形，例如条形图、方框图、直方图等；
iplot)表示绘制方法，其中可以配置很多参数，调节适合自己风格的可视化图形；
二。如果袖扣使用importpandasaspdimportnumpyasnpimportcufflinksascf #使用在线模式，则生成的图形受到限制。因此，我们首先设定为脱机的模式，避免次数限制的问题。cf . set _ config _ file(offline=true)df=PD。read _ CSV( ./pimaindiansdiabetes .CSV’)打印(df.shape ) 9 ) 2.0条形图酒吧酒吧条形图df1=PD。数据帧(NP。随机的。rand)12，4)，columns=[a ， b ， c ， d]df1
2.1随机生成柱状图直方图柱状图直方图参见datagen。直方图(3).IPlot ) kind=直方图)
#皮马生成他的
托格拉姆直方图df.iloc[:0:3].iplot(kind=histogram) 2.2框箱型图#方框箱型图，可以看到，x轴每个包厢都有对应的名称，这是因为袖扣通过种类参数识别了包厢图形，# 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100 .参见数据生成框(20).iplot(kind=box ，legend=False)
打印(df.columns) 索引([妊娠,葡萄糖,血压,皮肤厚度,胰岛素,身体质量指数,糖尿病胰岛素功能,年龄,结果]，dtype=对象) df.iplot(kind=box ，legend=False)
2.3分散散点图#散布散点图df.iplot(kind=scatter ，mode=markers ，colors=[ orange ， teal ， blue ， yellow ， black ， red ， green ， magenta ，青色]，size=5)
2.4行线图# 随机数绘图，数据帧对象没有属性线条参见datagen.lines(1，500).ta_plot(study=sma ，periods=[13，21，55])1 袖扣使用数据生成生成随机数；2)图定义为线形式，数据为(1,500);3)然后再用ta _绘图绘制这一组时间序列，参数设置主题区(主题领域的缩写)展现三个不同周期的时序分析。
2.5气泡气泡图#泡泡气泡图d=pd .DataFrame(np.random.rand(50，4)，columns=[a ， b ， c ， d])d.iplot(kind=bubble ，x=a ，y=b ，size=a )
#泡泡气泡图# pPma气泡气泡图d=df.iloc[0:100，]#size决定了圈的大小d.iplot(kind=bubble ，x=葡萄糖，y=DiabetesPedigreeFunction ，size=DiabetesPedigreeFunction )
2.6 3d图#随机数生成三维(三维的缩写)图参见datagen.scatter3d(5，4).iplot(kind=scatter3d ，x=x ，y=y ，z=z ，text=text ，categories=categories )
2.7散布矩阵散点矩阵图#随机散布矩阵散点矩阵图df2=pd .DataFrame(np.random.randn(1000，4)，columns=[a ， b ， c ， d])df2.scatter_matrix()
#皮马散布矩阵散点矩阵图df.iloc[0:200，0:5].散布矩阵()
2.8支线剧情子图#随机支线剧情子图df3=参见数据生成行(4)df3。iplot(subplots=True，shape=(4，1)，shared_xaxes=True，vertical_spacing=.02，fill=True)
#皮马支线剧情子图df.iloc[0:200，0:5].iplot(subplots=True，shape=(5，1)，shared_xaxes=True，vertical_spacing=.02，fill=True)
df.iloc[0:200，0:6].iplot(subplot=True，subplot_titles=True，legend=False)
2.9形状形状图# 随机形状形状图df5=cf.datagen.lines(3，columns=[a ， b ， c])df5.iplot(hline=[dict(y=-1，color=blue ，width=3)，dict(y=1，color=pink ，dash= dash )#将某个区域标记出来，可以使用性树脂类型。竖条的区域，可以用交换式端口分析器类型df5.iplot(hspan=[(-1，1)，(2，5)])
#皮马形状形状图df.iloc[0:200，0:6].iplot(hline=[dict(y=-1，color=blue ，width=3)，dict(y=1，color=pink ，dash=dash)])#将某个区域标记出来，可以使用性树脂类型。竖条的区域，可以用交换式端口分析器类型df.iloc[0:200，0:6].iplot(hspan=[(100，120)，(220，250)])
三、总结帮助(df.iplot)有趣的事，Python永远不会缺席欢迎关注dmdzxc的博客
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