AIGC*编程:Python数据可视化案例教程(慕课版)电子书

扉页

内容提要

前言

第1章 数据可视化基础

1.1 什么是数据可视化

1.2 数据可视化的作用

1.3 Python数据可视化常用工具

1.4 如何选择合适的图表类型

1.5 图表的基本组成

小结

习题

第2章 搭建Python数据可视化环境

2.1 Python快速入门

2.1.1 Python简介

2.1.2 Python的版本

2.2 搭建Python开发环境

2.2.1 下载和安装Python

2.2.2 第一个Python程序“hello world”

2.3 集成开发环境PyCharm

2.3.1 下载PyCharm

2.3.2 安装PyCharm

2.3.3 运行PyCharm

2.3.4 在PyCharm中创建一组学生成绩数据

2.4 数据分析标准环境Anaconda

2.4.1 下载Anaconda

2.4.2 安装Anaconda

2.5 Jupyter Notebook开发工具

2.5.1 认识Jupyter Notebook

2.5.2 新建一个Jupyter Notebook文件

2.5.3 在Jupyter Notebook中绘制7日气温走势图

2.6 在PyCharm中引入AI工具

2.6.1 AI编程助手Baidu Comate

2.6.2 AI编程助手Fitten Code

2.6.3 AI编程助手CodeMoss

小结

习题

第3章 Matplotlib基础

3.1 Matplotlib快速入门

3.1.1 Matplotlib简介

3.1.2 安装Matplotlib

3.1.3 绘制简单图表

3.2 图表的常用设置

3.2.1 基本绘图

3.2.2 设置画布

3.2.3 设置坐标轴

3.2.4 添加文本标签

3.2.5 设置标题和图例

3.2.6 添加注释

3.2.7 设置网格线

3.2.8 绘制参考线

3.2.9 选取范围

3.2.10 图表布局

3.2.11 保存图表

3.3 常用图表的绘制

3.3.1 绘制折线图

3.3.2 绘制柱形图

3.3.3 绘制直方图

3.3.4 绘制饼图

3.3.5 绘制散点图

3.3.6 绘制面积图

3.3.7 绘制箱线图

3.3.8 绘制热力图

3.3.9 绘制雷达图

3.3.10 绘制气泡图

3.4 AI辅助编程

3.4.1 添加代码注释

3.4.2 解释代码

3.4.3 智能问答

小结

习题

第4章 Matplotlib进阶

4.1 Matplotlib处理日期数据

4.1.1 dates模块

4.1.2 设置坐标轴日期的显示格式

4.1.3 设置坐标轴日期刻度标签

4.2 次坐标轴

4.2.1 共享x轴

4.2.2 共享y轴

4.3 绘制多个子图表

4.3.1 subplot()函数

4.3.2 subplots()函数

4.3.3 add_subplot()函数

4.3.4 多个子图表共用一个坐标轴

4.4 绘制函数图像

4.4.1 一元一次函数图像

4.4.2 一元二次函数图像

4.4.3 正弦函数图像

4.4.4 余弦函数图像

4.5 绘制形状与路径

4.5.1 绘制形状

4.5.2 绘制路径

4.5.3 绘制圆形

4.5.4 绘制矩形

4.6 AI辅助编程

4.6.1 绘制3D柱形图

4.6.2 绘制3D曲面图

小结

习题

第5章 pandas内置绘图

5.1 pandas入门

5.1.1 pandas简介

5.1.2 安装pandas

5.2 pandas家族成员

5.2.1 Series对象

5.2.2 DataFrame对象

5.3 pandas处理数据

5.3.1 读取数据

5.3.2 抽取数据

5.4 pandas实现数据可视化

5.4.1 DataFrame.plot()函数

5.4.2 绘制折线图

5.4.3 绘制柱形图

5.4.4 绘制饼图

5.4.5 绘制直方图

5.4.6 绘制散点图

5.4.7 绘制箱线图

5.5 AI辅助编程——“动物森友会”季节性数据可视化

小结

习题

第6章 Seaborn绘图

6.1 Seaborn入门

6.1.1 Seaborn简介

6.1.2 安装Seaborn

6.1.3 Seaborn自带的数据集

6.2 Seaborn绘图的基本设置

6.2.1 背景风格

6.2.2 边框控制

6.3 常用图表的绘制

6.3.1 绘制折线图

6.3.2 绘制直方图

6.3.3 绘制条形图

6.3.4 绘制散点图

6.3.5 绘制线性回归模型

6.3.6 绘制箱线图

6.3.7 绘制核密度图

6.3.8 绘制提琴图

6.4 AI辅助编程

6.4.1 加载Seaborn模块绘制柱形图

6.4.2 使用Seaborn模块进行可视化

小结

习题

第7章 第三方图表pyecharts

7.1 pyecharts入门

7.1.1 pyecharts简介

7.1.2 安装pyecharts

7.1.3 绘制第一个图表

7.1.4 pyecharts对方法的链式调用

7.2 pyecharts的功能

7.2.1 主题风格

7.2.2 图表标题

7.2.3 图例

7.2.4 提示框

7.2.5 视觉映射

7.2.6 工具箱

7.2.7 区域缩放工具条

7.3 pyecharts常用图表的绘制

7.3.1 柱形图

7.3.2 折线图/面积图

7.3.3 饼图

7.3.4 箱线图

7.3.5 涟漪特效散点图

7.3.6 词云图

7.3.7 热力图

7.3.8 水球图

7.4 利用AI技术高效学习

小结

习题

第8章 Plotly图表

8.1 Plotly入门

8.1.1 Plotly简介

8.1.2 安装Plotly

8.1.3 Plotly绘图原理

8.1.4 Plotly保存图表的方式

8.2 绘制基础图表

8.2.1 折线图和散点图

8.2.2 柱形图和水平条形图

8.2.3 饼图和环形图

8.3 图表的细节设置

8.3.1 图层布局函数go.Layout()

8.3.2 添加图表标题

8.3.3 添加文本标记

8.3.4 添加注释文本

8.4 绘制统计图表

8.4.1 直方图

8.4.2 箱线图

8.4.3 热力图

8.4.4 等高线图

8.5 绘制多子图图表

8.5.1 绘制简单的多子图图表

8.5.2 自定义子图表的位置

8.6 AI辅助编程——使用Plotly和Tushare创建动态股票走势图

小结

习题

第9章 Bokeh图表

9.1 Bokeh入门

9.1.1 安装Bokeh

9.1.2 Bokeh的基本概念

9.1.3 绘制第一个图表

9.1.4 数据类型

9.2 绘制基本图表

9.2.1 散点图

9.2.2 组合图表

9.2.3 条形图

9.2.4 饼图和环形图

9.3 图表设置

9.3.1 图表的布局

9.3.2 配置绘图工具

9.3.3 设置视觉属性

9.3.4 图表注释

9.4 可视化交互

9.4.1 微调器

9.4.2 滑块

9.5 AI辅助编程——使用Bokeh创建动态仪表盘探索汽车数据集

小结

习题

第10章 绘制渐变饼图分析销量占比情况

10.1 概述

10.2 案例效果预览

10.3 案例准备

10.4 实现过程

10.4.1 数据准备

10.4.2 绘制渐变饼图

10.5 关键技术

10.6 AI辅助编程——分析优化项目

10.6.1 提供项目开发思路

10.6.2 实现方法

小结

习题

第11章 绘制双向柱形图分析个人收入与支出

11.1 概述

11.2 案例效果预览

11.3 案例准备

11.4 实现过程

11.4.1 数据准备

11.4.2 绘制双向柱形图

11.5 关键技术

11.6 AI辅助编程——分析优化项目

11.6.1 提供项目改进方案

11.6.2 实现方法

小结

习题

第12章 绘制动态图表分析产品走势

12.1 概述

12.2 案例效果预览

12.3 案例准备

12.4 实现过程

12.4.1 数据准备

12.4.2 绘制动态图表

12.4.3 程序调试

12.5 关键技术

12.6 AI辅助编程——设计Animation小动画

小结

习题

第13章 用Matplotlib+PyQt5实现交互式图表

13.1 概述

13.2 案例效果预览

13.3 案例准备

13.4 界面设计环境安装与配置

13.5 实现过程

13.5.1 窗体设计

13.5.2 .ui文件转换为.py文件

13.5.3 主程序模块设计

13.6 关键技术

13.7 AI辅助编程——增加图表类型选择功能

小结

习题