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Python数据可视化编程实战电子书

  本书包含了一系列实用的示例,旨在帮助读者运用Python及其流行的可视化库和数据操作库,牢固地掌握数据可视化的知识。   搭建用于数据可视化的理想的Python环境,熟悉数据导和数据格式化,掌握和使用正确的数据可视化方法。   本书将为Python程序员拓展数据可视化这一新的知识领域。丰富的代码示例、可视化的图表可以帮助读者更好地理解数据可视化的概念和技术。

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825人正在读 | 1人评论 6.4

作       者:[爱尔兰] Igor Milovanovic

出  版  社:人民邮电出版社

出版时间:2015-05-01

字       数:17.3万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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  • 读书简介
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本书是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南,介绍了如何使用Python流行的库,通过60余种方法创建美观的数据可视化效果。 全书共8章,分别介绍了准备工作环境、了解数据、绘制并定制化图表、学习更多图表和定制化、创建3D可视化图表、用图像和地图绘制图表、使用正确的图表理解数据以及更多matplotlib知识。 本书适合那些对Python编程有一定基础的发人员,可以帮助读者从头始了解数据、数据格式、数据可视化,并学会使用Python可视化数据。<br/>【推荐语】<br/>本书包含了一系列实用的示例,旨在帮助读者运用Python及其流行的可视化库和数据操作库,牢固地掌握数据可视化的知识。 搭建用于数据可视化的理想的Python环境,熟悉数据导和数据格式化,掌握和使用正确的数据可视化方法。 本书将为Python程序员拓展数据可视化这一新的知识领域。丰富的代码示例、可视化的图表可以帮助读者更好地理解数据可视化的概念和技术。<br/>【作者】<br/>Igor Milovanovic是一个在Linux系统和软件工程有深厚背景的经验丰富的发人员。他有着创建可扩展数据驱动分布式富软件系统的技术。 他是一个高性能系统设计的布道者,对软件架构和发方法论有着浓厚的兴趣。他一直坚持倡导促高质量软件的方法论,如测试驱动发、一键部署和持续集成。 他也拥有坚实的产品发知识。拥有领域经验知识,并参加过官方培训,他能够把业务知识和业务流程在业务和发人员之间很好地双向沟通。<br/>
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内容提要

译者序

作者简介

评阅者简介

前言

第1章 准备工作环境

1.1 介绍

1.2 安装matplotlib、Numpy和Scipy库

1.2.1 准备工作

1.2.2 操作步骤

1.2.3 工作原理

1.2.4 补充说明

1.3 安装virtualenv和virtualenvwrapper

1.3.1 准备工作

1.3.2 操作步骤

1.4 在Mac OS X上安装matplotlib

1.4.1 准备工作

1.4.2 操作步骤

1.5 在Windows上安装matplotlib

1.5.1 准备工作

1.5.2 操作步骤

1.5.3 补充说明

1.6 安装图像处理工具:Python图像库(PIL)

1.6.1 操作步骤

1.6.2 安装过程说明

1.6.3 补充说明

1.7 安装requests模块

1.7.1 操作步骤

1.7.2 requests 使用说明

1.8 在代码中配置matplotlib参数

1.8.1 准备工作

1.8.2 操作步骤

1.8.3 代码解析

1.9 为项目设置matplotlib参数

1.9.1 准备工作

1.9.2 配置方法

1.9.3 配置过程说明

1.9.4 补充说明

第2章 了解数据

2.1 简介

2.2 从CSV文件导入数据

2.2.1 准备工作

2.2.2 操作步骤

2.2.3 工作原理

2.2.4 补充说明

2.3 从Microsoft Excel文件中导入数据

2.3.1 准备工作

2.3.2 操作步骤

2.3.3 工作原理

2.3.4 补充说明

2.4 从定宽数据文件导入数据

2.4.1 准备工作

2.4.2 操作步骤

2.4.3 工作原理

2.5 从制表符分隔的文件中读取数据

2.5.1 准备工作

2.5.2 操作步骤

2.5.3 工作原理

2.5.4 补充说明

2.6 从JSON数据源导入数据

2.6.1 准备工作

2.6.2 操作步骤

2.6.3 工作原理

2.6.4 补充说明

2.7 导出数据到JSON、CSV和Excel

2.7.1 准备工作

2.7.2 操作步骤

2.7.3 工作原理

2.7.4 补充说明

2.8 从数据库导入数据

2.8.1 准备工作

2.8.2 操作步骤

2.8.3 工作原理

2.8.4 补充说明

2.9 清理异常值

2.9.1 准备工作

2.9.2 操作步骤

2.9.3 补充说明

2.10 读取大块数据文件

2.10.1 操作步骤

2.10.2 工作原理

2.10.3 补充说明

2.11 读取流数据源

2.11.1 操作步骤

2.11.2 工作原理

2.11.3 补充说明

2.12 导入图像数据到NumPy数组

2.12.1 准备工作

2.12.2 操作步骤

2.12.3 工作原理

2.12.4 补充说明

2.13 生成可控的随机数据集合

2.13.1 准备工作

2.13.2 操作步骤

2.14 真实数据的噪声平滑处理

2.14.1 准备工作

2.14.2 操作步骤

2.14.3 工作原理

2.14.4 补充说明

第3章 绘制并定制化图表

3.1 简介

3.2 定义图表类型——柱状图、线形图和堆积柱状图

3.2.1 准备工作

3.2.2 操作步骤

3.2.3 工作原理

3.2.4 补充说明

3.3 简单的正弦图和余弦图

3.3.1 准备工作

3.3.2 操作步骤

3.4 设置坐标轴长度和范围

3.4.1 准备工作

3.4.2 操作步骤

3.4.3 工作原理

3.4.4 补充说明

3.5 设置图表的线型、属性和格式化字符串

3.5.1 准备工作

3.5.2 操作步骤

3.5.3 工作原理

3.6 设置刻度、刻度标签和网格

3.6.1 准备工作

3.6.2 操作步骤

3.7 添加图例和注解

3.7.1 准备工作

3.7.2 操作步骤

3.7.3 工作原理

3.8 移动轴线到图中央

3.8.1 操作步骤

3.8.2 工作原理

3.8.3 补充说明

3.9 绘制直方图

3.9.1 准备工作

3.9.2 操作步骤

3.9.3 工作原理

3.10 绘制误差条形图

3.10.1 准备工作

3.10.2 操作步骤

3.10.3 工作原理

3.10.4 补充说明

3.11 绘制饼图

3.11.1 准备工作

3.11.2 操作步骤

3.12 绘制带填充区域的图表

3.12.1 准备工作

3.12.2 操作步骤

3.12.3 工作原理

3.12.4 补充说明

3.13 绘制带彩色标记的散点图

3.13.1 准备工作

3.13.2 操作步骤

3.13.3 工作原理

第4章 学习更多图表和定制化

4.1 简介

4.2 设置坐标轴标签的透明度和大小

4.2.1 准备工作

4.2.2 操作步骤

4.2.3 工作原理

4.2.4 补充说明

4.3 为图表线条添加阴影

4.3.1 准备工作

4.3.2 操作步骤

4.3.3 工作原理

4.3.4 补充说明

4.4 向图表添加数据表

4.4.1 准备工作

4.4.2 操作步骤

4.4.3 工作原理

4.4.4 补充说明

4.5 使用subplots(子区)

4.5.1 准备工作

4.5.2 操作步骤

4.5.3 工作原理

4.5.4 补充说明

4.6 定制化网格

4.6.1 准备工作

4.6.2 操作步骤

4.6.3 工作原理

4.7 创建等高线图

4.7.1 准备工作

4.7.2 操作步骤

4.7.3 工作原理

4.8 填充图表底层区域

4.8.1 准备工作

4.8.2 操作步骤

4.8.3 工作原理

4.9 绘制极线图

4.9.1 准备工作

4.9.2 操作步骤

4.9.3 工作原理

4.10 使用极线条可视化文件系统树

4.10.1 准备工作

4.10.2 操作步骤

4.10.3 工作原理

第5章 创建3D可视化图表

5.1 简介

5.2 创建 3D 柱状图

5.2.1 准备工作

5.2.2 操作步骤

5.2.3 工作原理

5.2.4 补充说明

5.3 创建 3D 直方图

5.3.1 准备工作

5.3.2 操作步骤

5.3.3 工作原理

5.4 在matplotlib中创建动画

5.4.1 准备工作

5.4.2 操作步骤

5.4.3 工作原理

5.4.4 补充说明

5.5 用OpenGL制作动画

5.5.1 准备工作

5.5.2 操作步骤

5.5.3 工作原理

5.5.4 补充说明

第6章 用图像和地图绘制图表

6.1 简介

6.2 用PIL做图像处理

6.2.1 准备工作

6.2.2 操作步骤

6.2.3 工作原理

6.2.4 补充说明

6.3 绘制带图像的图表

6.3.1 准备工作

6.3.2 操作步骤

6.3.3 工作原理

6.4 在具有其他图形的图表中显示图像

6.4.1 准备工作

6.4.2 操作步骤

6.4.3 工作原理

6.4.4 补充说明

6.5 使用Basemap在地图上绘制数据

6.5.1 准备工作

6.5.2 操作步骤

6.5.3 工作原理

6.5.4 补充说明

6.6 使用Google Map API在地图上绘制数据

6.6.1 准备工作

6.6.2 操作步骤

6.6.3 工作原理

6.6.4 补充说明

6.7 生成CAPTCHA图像

6.7.1 准备工作

6.7.2 操作步骤

6.7.3 工作原理

6.7.4 补充说明

第7章 使用正确的图表理解数据

7.1 简介

7.2 理解对数图

7.2.1 准备工作

7.2.2 操作步骤

7.2.3 工作原理

7.3 理解频谱图

7.3.1 准备工作

7.3.2 操作步骤

7.3.3 工作原理

7.3.4 补充说明

7.4 创建火柴杆图

7.4.1 准备工作

7.4.2 操作步骤

7.4.3 工作原理

7.5 绘制矢量场流线图

7.5.1 准备工作

7.5.2 操作步骤

7.5.3 工作原理

7.5.4 补充说明

7.6 使用颜色表

7.6.1 准备工作

7.6.2 操作步骤

7.6.3 工作原理

7.6.4 补充说明

7.7 使用散点图和直方图

7.7.1 准备工作

7.7.2 操作步骤

7.7.3 工作原理

7.7.4 补充说明

7.8 绘制两个变量间的互相关图形

7.8.1 准备工作

7.8.2 操作步骤

7.8.3 工作原理

7.9 自相关的重要性

7.9.1 准备工作

7.9.2 操作步骤

7.9.3 工作原理

7.9.4 补充说明

第8章 更多的matplotlib知识

8.1 简介

8.2 绘制风杆(barbs)

8.2.1 准备工作

8.2.2 操作步骤

8.2.3 工作原理

8.2.4 补充说明

8.3 绘制箱线图

8.3.1 准备工作

8.3.2 操作步骤

8.3.3 工作原理

8.4 绘制甘特图

8.4.1 准备工作

8.4.2 操作步骤

8.4.3 工作原理

8.5 绘制误差条

8.5.1 准备工作

8.5.2 操作步骤

8.5.3 工作原理

8.5.4 补充说明

8.6 使用文本和字体属性

8.6.1 准备工作

8.6.2 操作步骤

8.6.3 工作原理

8.7 用LaTeX渲染文本

8.7.1 准备工作

8.7.2 操作步骤

8.7.3 工作原理

8.7.4 补充说明

8.8 理解pyplot和OO API的不同

8.8.1 准备工作

8.8.2 操作步骤

8.8.3 工作原理

8.8.4 补充说明

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