cufflinks 绘图 Python数据分析可视化

文章参考：
酷炫的可视化工具包 - cufflinks
其实特简单，手把手教你用 Python 绘制精美交互式可视化图表
一行 Python 代码搞定炫酷可视化
python嵌入窗体中的折线图更新_详解pyqt5的UI中嵌入matplotlib图形并实时刷新(挖坑和填坑)…
Python绘制六种可视化图表详解，三维图最炫酷！你觉得呢？

cufflinks简介

Python数据分析可视化工具包，通过单条语句，生成网页图表，可以简单交互。
源数据为 Pandas 数据结构 - DataFrame，因此可以灵活变换。
可以联网通过chart-studio.plotly来进行更加多样的绘制（也可以设置offline_show_link=True，点击生成的网页右下角进入页面，需要登录后导出到本地）

绘图示例

条形图

散点图

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使用备注

cufflinks封装很好，通常在清楚数据集的前提下可以一句话导出图像，而且可以方便地缩放、查看点值，不过在同一网页显示多个图像比较复杂，详细的样式设置比较复杂
也可以通过设置 iplot() 函数的参数来控制绘图的样式，但从这里也可以看到，样式越多，越复杂，对不同的kind来说，对不同的参数是有要求的。所以需要有一个备注，来方便地画图，设置一些关键的样式

详细的帮助信息可以通过 help() 输出：
注意有的参数名在帮助里是错的，就是大小写之类的小错误，但是会报错，不要担心，跟踪查找一下关键字就可以了

import pandas as pd
import cufflinks as cf
help(pd.DataFrame().iplot)
# For a list of supported figures
cf.help()
cf.help('bar')    # 具体的帮助信息

其中 iplot() 所支持的参数如下：

_iplot(kind='scatter', data=None, layout=None,filename='', sharing=None,title='', xTitle='', yTitle='', zTitle='', theme=None, colors=None, colorscale=None,fill=False, width=None, dash='solid', mode='',interpolation='linear', symbol='circle', size=12, barmode='', sortbars=False, bargap=None,bargroupgap=None, bins=None, histnorm='', histfunc='count', orientation='v', boxpoints=False, annotations=None, keys=False, bestfit=False, bestfit_colors=None, mean=False, mean_colors=None,categories='', x='', y='', z='', text='', gridcolor=None, zerolinecolor=None, margin=None, labels=None, values=None, secondary_y='', secondary_y_title='', subplots=False, shape=None, error_x=None, error_y=None, error_type='data',locations=None, lon=None, lat=None,asFrame=False, asDates=False, asFigure=False, asImage=False, dimensions=None, asPlot=False, asUrl=False, online=None, **kwargs) method of pandas.core.frame.DataFrame instance
Returns a plotly chart either as inline chart, image of Figure object

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cufflinks 绘图

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