内容简介：plotly是一款强大的基于javascript的可视化库，包括但不限于以下优点：pandas和plotly我们之前都分享过，但是plotly与pandas都这么优秀好用，而且还可以无缝衔接使用，这么重要的技巧没有分享是个遗憾。所以今天准备把刚学到的分享给大家。如果没有多了解无缝衔接，可能代码类似于下面这样，代码量虽然不少但也实现了炫酷的效果。这里就用比较简单的折线图为例
plotly是一款强大的基于javascript的可视化库，包括但不限于以下优点：
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可开发web版可视化界面
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相比matplotlib、R更加现代化
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支持3D可视化绘图
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有强大丰富的多语言生态，支持 python 、R、matlab、Jupyter、Excel
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与pandas可无缝衔接
pandas和plotly我们之前都分享过，但是plotly与pandas都这么优秀好用，而且还可以无缝衔接使用，这么重要的技巧没有分享是个遗憾。所以今天准备把刚学到的分享给大家。
粗暴的衔接
如果没有多了解无缝衔接，可能代码类似于下面这样，代码量虽然不少但也实现了炫酷的效果。这里就用比较简单的折线图为例
无缝衔接外挂库-cufflinks
开始之前我们需要先安装cufflinks库，该库可以很方便的生成实验数据，而且最吸引人的是可以让pandas真正实现无缝衔接plotly，在pandas语法中使用plotly的功能。但要注意目前cufflinks的支持仅限于jupyter notebook,在其他IDLE中无法使用。
运行
从上面的例子中我们直接在dataframe类型上使用plotly的绘图方法iplot。下面我们详细讲解上面涉及到的一些模块，如生成实验数据、绘图、自定义绘图等
生成实验数据
学习pandas等数据分析包的时候往往需要准备各种各样的数据集，或者使用一些数据生成包，cufflinks库可以帮助我们快速生成所需要的数据，不会因为纠结数据而耽误pandas的学习。
cufflinks.datagen是cufflinks封装好的生成pandas数据的模块，里面包含常见的如bar、pie、scatter、ohlc（美国折线图数据）等。使用前可以先使用help函数查看每种方法的文档
运行
Run
我们也可以自定义数据源，如定义好数据的字段名和长度。如果对讲解过程中的方法参数不懂，可以使用help函数，如 help(cf.datagen.lines)
自定义图主题样式
cufflinks为我们提供了丰富的主题样式，使用cufflinks.getThemes()可以得到当前cufflinks支持的所有主题
Run
上面的运行结果表明目前cufflinks支持包括polar、pearl、henanigans、solar、ggplot、space和white等7种主题。
自定义绘图
cufflinks绘图函数df.iplot参数很多，我们讲解常用的一些参数
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kind: 图的种类，如scatter、pie、bar、spread等
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mode: lines、markers、lines+markers，分别表示折线、点、折线和点
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colors: 轨迹对应的颜色
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dash：轨迹对应的虚实线，solid、dash、dashdot三种
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width：轨迹的粗细
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xTitle：横坐标名称
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yTitle： 纵坐标的名称
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title： 图表的标题
下面我们看一个例子
一行作图
上面的例子都是使用十几行做图，实际上cufflinks可以只用一行就能做出很酷的图表
从上面的例子中会发现cufflinks非常简单易用，大家如果对此感兴趣，可以关注cufflinks项目 https://github.com/santosjorge/cufflinks
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