iplot方法支持多种图表类型,包括但不限于: -line: 折线图 -bar: 柱状图 -scatter: 散点图 -hist: 直方图 -box: 箱线图 -surface: 3D 表面图 8. 注意事项 iplot方法依赖于plotly和cufflinks,因此在使用前请确保这些库已正确安装。 如果你在 Jupyter Notebook 中使用iplot,请确保已启用plotly的离线模式。 总结...
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 r...
pd_iris.iplot(kind='spread',title='Cufflinks - Spread Chart') histogram图 pd_iris.iplot(kind='histogram',opacity=.75,title='Cufflinks - Histogram',colorscale='set1') 3d图 pd_iris.iplot(kind='scatter3d',x='sepal_length',y='petal_length',z='sepal_width',size=15,categories='species',...
(代码中的 df 是标准的 Pandas dataframe 对象) (使用 plotly+cufflinks 创建的交互式柱状图) 对于已经习惯 matplotlib 的同学,你们只需要多打一个字母(把 .plot 改成 .iplot ),就能获得看起来更加美观的交互式图表!点击图片上的元素就能显示出详细信息、随意缩放,还带有(我们接下来会提到的)高亮筛选某些部分等...
在Cufflinks 中我们是在 DataFrame 上做东西,因此先将 p 转成 DataFrame df,然后用 df.iplot() 函数。 我们想看违约率的分布函数,因此 kind 设为 histogram,分 100 个箱。此外加一个垂直线 vline,作为 p 的均值,我们发现值接近 1%,和之前卡方分布的均值非常相近。之后设置一些坐标名称、图名称、颜色和主题(...
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。 box箱型图 还是与上面用法一样,一行代码解决。 cf.datagen.box(20).iplot(kind='box',legend=False) ...
Github链接:https:///santosjorge/cufflinks 我们一起来看看吧! 1.用法简单 cufflinks 库主要和 dataFrame 数据结合使用,绘图函数就是 dataFrame.iplot,记住这个就行了,但是 iplot 函数里的参数很多,一些参数说明如下: kind:图的种类,如 scatter、pie、histogram 等 ...
Cufflinks 里绘图函数就是 df.iplot,一招鲜吃遍天,但是 iplot 函数里的参数很多,一些参数说明如下: kind:图的种类,如 scatter、pie、histogram 等 mode:lines、markers、lines+markers,分别表示折线、点、折线和点 colors:轨迹对应的颜色 dash:轨迹对应的虚实线,solid、dash、dashdot 三种 ...
Github链接:https://github.com/santosjorge/cufflinks 我们一起来看看吧! 1.用法简单 cufflinks 库主要和 dataFrame 数据结合使用,绘图函数就是 dataFrame.iplot,记住这个就行了,但是 iplot 函数里的参数很多,一些参数说明如下: kind:图的种类,如scatter、pie、histogram等 ...
(使用 plotly+cufflinks 创建的交互式柱状图) 对于已经习惯matplotlib的同学,你们只需要多打一个字母(把.plot改成.iplot),就能获得看起来更加美观的交互式图表!点击图片上的元素就能显示出详细信息、随意缩放,还带有(我们接下来会提到的)高亮筛选某些部分等超棒功能。