前言：本文介绍了如何使用Plotly Cufflinks更轻松地创建更好的图表。 这是Github上一位大神发布的资料，本人学习后觉得很实用，所以和大家分享。 需要查看代码的童鞋向导github:https://github.com/willkoehrsen/data-analysis本文中的所有代码都是使用Jupyter notebook完成的，并使用pip命令plooe Plotly Python包是Plotly公司开发的可视软件的开源版本，基于plotly.js构建，后者构建为d3.js。 在名为cufflinks的封装中使用pandas数据可以减少数据处理工作，因为Plotly不能直接接受numpy和pandas数据结构。 这两个库的组合很容易使用。 在大多数情况下，可以在一行代码上生成很棒的图表，比Matplotlib简单得多。 部署库： importplotly.graph _ objsasgoimportcufflinksascffromplotly.offlineimportiplot，init _ notebook _ mode init _ me
2.1、直方图是制作单一变量的优先图。 下图是作者WillKoehrsen作成的变量[‘claps’]的直方分布图。
代码非常简单，在data后加上iplot后缀，然后添加相应的参数。 图表是交互式的，将鼠标放在bins上可以获得相应的数据。
2.1.1、组直方图创建组直方图只需添加参数[ bar mode=‘group’]即可。
2.1.2、创建叠加直方图叠加直方图时，添加参数[ bar mode=‘overlay’]。
2.1.3、总结代码： df [‘value’].IP lot (kind=‘hist’，bins=，xTitle=，yTitle=，title=)其他参数： linecolor 例如，作者按“‘publication’”分组，计算变量“‘fans’”的数量，显示图形：
创建多种分类的直方图时，相应地添加多个y轴变量即可，非常简单！
2.2.1、双坐标轴两个分组变量的范围相差太大，想放在同一个坐标轴上时，可以设置y2轴。 要设置y2轴，只需添加参数secondary_y。
2.2.2、汇总代码： df.IP lot (kind=‘bar’，xTitle=，yTitle=，title=)其他参数： secondary_y、secondary_y
2.3.1、需要绘制分类箱线图分类箱线图时，需要先建立数据透视表。
2.3.2、总结代码： df.il pot (kind=‘box’，xTitle=，yTitle=，title=)、df.pivot ) columns=，values=)其他爸爸
2.4.1、增加拟合线增加拟合线相关参数： bestfit=True
2.4.2、添加文字注释使用text参数添加文字注释。 作者用HTML写了一个例子：
2.4.3、分类散点图制作分类散点图可通过categories参数添加。 另外，还可以通过size参数进一步区分散布点，但size参数所具有的变量必须是数值变量。
2.4.4、添加参照区域或参照线可以使用hline和vline参数添加线，可以使用vspan和hspan参数添加区域。 与Matplotlib语法相似~
2.4.5、汇总相关参数： bestfit、text、categories、symbol (散点形状设定)、size (散点大小)、xrange(x ) x轴范围、yrange(y ) y轴范围importplotly.figure _ factoryasff散布矩阵绘制函数： ff.create_scatterplotmatrix (； 热图函数： ff.create_annotated_heatmap ()
2.6、要绘制饼图，首先需要用聚合函数对变量进行分类，但必须将分类变量作为索引进行设置才能绘图。
2.7、3D图形除了上述图形外，plotly还可以绘制漂亮的3D图形，如曲面图、3D散点图等。
3、与Matplotlib和seaborn相比，Plotly可以更快地实现交互可视化，输出愉快的图形，从而更深入地探索数据细节。 /divdiv data-report-view='{quot； 模式quot；quot； 1585297308_001quot；quot； destquot；quot； 3359 blog.csdn.net/weixin _ 46752708/article/details/105272776 quot；quot； 扩展1 quot；quot； pcquot；quot； abquot；quot； newquot； } div/div/divlinkhref=' https://csdn img.cn/release/phoenix/MD editor/markdown _ views-60 ECA f1 f 42.CSS ' rel