1.遇见神器！刷分刷分cufflinks：一款美不胜收的源码原理 Python 可视化工具包！

遇见神器！软件cufflinks：一款美不胜收的刷分刷分 Python 可视化工具包！

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       近几年以来，刷分刷分Python 可视化库丰富多样，源码原理应用广泛。软件cufflinks 库作为新秀，刷分刷分以其简单易用、源码原理图形美观、软件代码量小的刷分刷分特色脱颖而出。只需一两行代码，源码原理就能生成精美的软件口红转盘源码图表。以下是使用方法和示例。

       1.用法简单

       cufflinks 主要与 dataFrame 数据结合使用，绘图函数是 dataFrame.iplot。记住这个函数即可。iplot 函数参数丰富，如 kind、title、转转源码制作xTitle、yTitle等。

       2.少量代码画出漂亮图形

       cufflinks 提供多种主题样式，包括 polar、pearl、henanigans、solar、dokcer源码安装ggplot、space 和 white。折线图、散点图、气泡图、子图、箱形图、hadoop jobhistory 源码直方图和 3D 图等均可轻松生成。

       3.丰富的绘图功能

       cufflinks 库功能丰富，更多细节和学习资源请访问 Github 链接：github.com/santosjorge/...

       以下是部分图表示例代码：

       折线图代码：df.iplot(kind='lines')

       散点图代码：df.iplot(kind='scatter')

       气泡图代码：df.iplot(kind='bubble')

       子图代码：df.iplot(kind='subplots')

       箱形图代码：df.iplot(kind='box')

       直方图代码：df.iplot(kind='hist')

       3D图代码：df.iplot(kind='3d')

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