Python数据可视化编程实战(第2版)
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作者(爱尔兰)伊戈尔·米洛瓦诺维奇(Igor Milovanovic), (法)迪米特里·富雷斯(Dimitry Foures),(意大利)朱塞佩·韦蒂格利(Giuseppe Vettigli)
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115488428
出版时间2018-09
装帧平装
开本16开
定价69元
货号1201752488
上书时间2024-09-03
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
Igor Milovanovi是一个在Linux系统和软件工程领域有深厚背景的经验丰富的开发人员。具备创建可扩展数据驱动分布式富软件系统的技术。身为一个高性能系统设计的布道者，他对软件架构和软件开发方法论有着浓厚的兴趣。他一直坚持倡导促进高质量软件的方法论，如测试驱动开发、一键部署和持续集成。他也拥有坚实的产品开发知识。拥有领域经验知识，并参加过官方培训，他能够在业务和开发人员之间很好地传递业务知识和业务流程。Igor很好感谢他的女友允许他把大量的时间花费在本书的写作上而没有陪伴她，并在他无休止地谈论本书时甘愿做一个热心的听众。他感谢他的哥哥这个他一直以来很坚强的后盾。他还要感谢他的父母，给予他自由的发展空间，让他成为今天的自己。Dimitry Foures 是一个拥有应用数学和理论物理背景的数据科学家。在里昂高等师范学校（法国）完成他的物理专业的本科学业后，他继续在巴黎综合理工学院学习流体力学，并获得了一等硕士学位。他拥有剑桥大学应用数学专业博士学位。他目前在剑桥的一家智能能源初创公司担任数据科学家一职，与剑桥大学有着很好密切的合作。
Giuseppe Vettigli是一名数据科学家，他在产业界和学术界从事过多年的研究工作。他的工作关注于从结构化及非结构化数据中提取信息进行机器学习模型的开发和应用。他经常发表利用Python进行科学计算和数据可视化的文章。
目录
章准备工作环境1
1.1介绍1
1.2安装matplotlib、Numpy和Scipy库2
1.2.1准备工作2
1.2.2操作步骤3
1.2.3工作原理4
1.2.4补充说明4
1.3安装virtualenv和virtualenvwrapper4
1.3.1准备工作5
1.3.2操作步骤5
1.4在MacOSX上安装matplotlib7
1.4.1准备工作7
1.4.2操作步骤7
1.5在Windows上安装matplotlib8
1.5.1准备工作8
1.5.2操作步骤9
1.5.3补充说明9
1.6安装图像处理工具：Python图像库（PIL）10
1.6.1操作步骤10
1.6.2安装过程说明10
1.6.3补充说明10
1.7安装requests模块11
1.7.1操作步骤11
1.7.2requests使用说明11
1.8在代码中配置matplotlib参数12
1.8.1准备工作12
1.8.2操作步骤12
1.8.3代码解析13
1.9为项目设置matplotlib参数13
1.9.1准备工作13
1.9.2操作步骤14
1.9.3配置过程说明14
1.9.4补充说明15
第2章了解数据16
2.1简介17
2.2从CSV文件导入数据17
2.2.1准备工作17
2.2.2操作步骤17
2.2.3工作原理18
2.2.4补充说明19
2.3从MicrosoftExcel文件中导入数据19
2.3.1准备工作20
2.3.2操作步骤20
2.3.3工作原理21
2.3.4补充说明22
2.4从定宽数据文件导入数据22
2.4.1准备工作22
2.4.2操作步骤22
2.4.3工作原理23
2.5从制表符分隔的文件中读取数据24
2.5.1准备工作24
2.5.2操作步骤24
2.5.3工作原理25
2.5.4补充说明25
2.6从JSON数据源导入数据26
2.6.1准备工作26
2.6.2操作步骤26
2.6.3工作原理27
2.6.4补充说明27
2.7导出数据到JSON、CSV和Excel28
2.7.1准备工作28
2.7.2操作步骤28
2.7.3工作原理31
2.7.4补充说明32
2.8用Pandas导入和操作数据32
2.8.1准备工作33
2.8.2操作步骤33
2.8.3工作原理33
2.8.4补充说明33
2.9从数据库导入数据34
2.9.1准备工作34
2.9.2操作步骤35
2.9.3工作原理37
2.9.4补充说明37
2.10清理异常值38
2.10.1准备工作38
2.10.2操作步骤38
2.10.3补充说明43
2.11读取大块数据文件43
2.11.1操作步骤43
2.11.2工作原理44
2.11.3补充说明45
2.12读取流数据源45
2.12.1操作步骤45
2.12.2工作原理46
2.12.3补充说明46
2.13导入图像数据到NumPy数组47
2.13.1准备工作47
2.13.2操作步骤47
2.13.3工作原理50
2.13.4补充说明52
2.14生成可控的随机数据集合53
2.14.1准备工作53
2.14.2操作步骤54
2.15真实数据的噪声平滑处理60
2.15.1准备工作60
2.15.2操作步骤60
2.15.3工作原理60
2.15.4补充说明65
第3章绘制并定制化图表67
3.1简介68
3.2定义图表类型—柱状图、线形图和堆积柱状图68
3.2.1准备工作68
3.2.2操作步骤68
3.2.3工作原理72
3.2.4补充说明73
3.3简单的正弦图和余弦图74
3.3.1准备工作74
3.3.2操作步骤74
3.4设置坐标轴长度和范围77
3.4.1准备工作77
3.4.2操作步骤77
3.4.3工作原理78
3.4.4补充说明79
3.5设置图表的线型、属性和格式化字符串80
3.5.1准备工作80
3.5.2操作步骤80
3.5.3工作原理81
3.6设置刻度、刻度标签和网格84
3.6.1准备工作84
3.6.2操作步骤84
3.7添加图例和注解87
3.7.1准备工作87
3.7.2操作步骤88
3.7.3工作原理89
3.8移动轴线到图中央90
3.8.1操作步骤90
3.8.2工作原理91
3.8.3补充说明91
3.9绘制直方图91
3.9.1准备工作92
3.9.2操作步骤92
3.9.3工作原理93
3.10绘制误差条形图94
3.10.1准备工作94
3.10.2操作步骤94
3.10.3工作原理95
3.10.4补充说明97
3.11绘制饼图97
3.11.1准备工作97
3.11.2操作步骤97
3.12绘制带填充区域的图表99
3.12.1准备工作99
3.12.2操作步骤99
3.12.3工作原理100
3.12.4补充说明100
3.13绘制堆积图101
3.13.1准备工作101
3.13.2操作步骤101
3.13.3工作原理103
3.14绘制带彩色标记的散点图103
3.14.1准备工作103
3.14.2操作步骤103
3.13.3工作原理104
第4章学习更多图表和定制化105
4.1简介105
4.2设置坐标轴标签的透明度和大小106
4.2.1准备工作106
4.2.2操作步骤106
4.2.3工作原理107
4.2.4补充说明108
4.3为图表线条添加阴影109
4.3.1准备工作109
4.3.2操作步骤110
4.3.3工作原理111
4.3.4补充说明111
4.4向图表添加数据表112
4.4.1准备工作112
4.4.2操作步骤112
4.4.3工作原理113
4.4.4补充说明113
4.5使用subplots(子区)114
4.5.1准备工作114
4.5.2操作步骤114
4.5.3工作原理116
4.5.4补充说明116
4.6定制化网格116
4.6.1准备工作116
4.6.2操作步骤118
4.6.3工作原理120
4.7创建等高线图120
4.7.1准备工作120
4.7.2操作步骤122
4.7.3工作原理123
4.8填充图表底层区域123
4.8.1准备工作124
4.8.2操作步骤124
4.8.3工作原理126
4.9绘制极线图127
4.9.1准备工作127
4.9.2操作步骤127
4.9.3工作原理128
4.10使用极线条可视化文件系统树129
4.10.1准备工作129
4.10.2操作步骤129
4.10.3工作原理132
4.11定制matplotlib绘图风格133
4.11.1准备工作133
4.11.2操作步骤133
4.11.3工作原理134
第5章创建3D可视化图表135
5.1简介135
5.2创建3D柱状图135
5.2.1准备工作136
5.2.2操作步骤136
5.2.3工作原理138
5.2.4补充说明138
5.3创建3D直方图139
5.3.1准备工作140
5.3.2操作步骤140
5.3.3工作原理142
5.4在matplotlib中创建动画142
5.4.1准备工作142
5.4.2操作步骤143
5.4.3工作原理144
5.4.4补充说明145
5.5用OpenGL制作动画146
5.5.1准备工作146
5.5.2操作步骤147
5.5.3工作原理148
5.5.4补充说明149
第6章用图像和地图绘制图表150
6.1简介150
6.2用PIL做图像处理151
6.2.1准备工作151
6.2.2操作步骤154
6.2.3工作原理156
6.2.4补充说明156
6.3绘制带图像的图表157
6.3.1准备工作157
6.3.2操作步骤157
6.3.3工作原理160
6.4在具有其他图形的图表中显示图像161
6.4.1准备工作161
6.4.2操作步骤162
6.4.3工作原理164
6.4.4补充说明165
6.5使用Basemap在地图上绘制数据165
6.5.1准备工作165
6.5.2操作步骤166
6.5.3工作原理168
6.5.4补充说明170
6.6生成CAPTCHA图像170
6.6.1准备工作171
6.6.2操作步骤171
6.6.3工作原理174
6.6.4补充说明175
第7章使用正确的图表理解数据176
7.1简介176
7.2理解对数图177
7.2.1准备工作177
7.2.2操作步骤177
7.2.3工作原理179
7.3理解频谱图180
7.3.1准备工作180
7.3.2操作步骤181
7.3.3工作原理183
7.3.4补充说明183
7.4创建火柴杆图184
7.4.1准备工作185
7.4.2操作步骤185
7.4.3工作原理187
7.5绘制矢量场流线图188
7.5.1准备工作188
7.5.2操作步骤188
7.5.3工作原理190
7.5.4补充说明191
7.6使用颜色表191
7.6.1准备工作192
7.6.2操作步骤193
7.6.3工作原理195
7.6.4补充说明196
7.7使用散点图和直方图197
7.7.1准备工作197
7.7.2操作步骤198
7.7.3工作原理201
7.7.4补充说明201
7.8绘制两个变量间的互相关图形204
7.8.1准备工作204
7.8.2操作步骤205
7.8.3工作原理206
7.9自相关的重要性207
7.9.1准备工作207
7.9.2操作步骤208
7.9.3工作原理210
7.9.4补充说明210
第8章更多的matplotlib知识211
8.1简介211
8.2绘制风杆（barbs）211
8.2.1准备工作212
8.2.2操作步骤213
8.2.3工作原理214
8.2.4补充说明215
8.3绘制箱线图215
8.3.1准备工作215
8.3.2操作步骤216
8.3.3工作原理218
8.4绘制甘特图218
8.4.1准备工作218
8.4.2操作步骤219
8.4.3工作原理223
8.5绘制误差条223
8.5.1准备工作223
8.5.2操作步骤224
8.5.3工作原理225
8.5.4补充说明226
8.6使用文本和字体属性226
8.6.1准备工作226
8.6.2操作步骤229
8.6.3工作原理232
8.7用LaTeX渲染文本232
8.7.1准备工作233
8.7.2操作步骤234
8.7.3工作原理236
8.7.4补充说明237
8.8理解pyplot和OOAPI的不同237
8.8.1准备工作237
8.8.2操作步骤239
8.8.3工作原理241
8.8.4补充说明242
第9章使用Plot.ly进行云端可视化243
9.1简介243
9.2创建线形图244
9.2.1准备工作244
9.2.2操作步骤244
9.2.3工作原理245
9.2.4补充说明246
9.3创建柱状图248
9.3.1准备工作248
8.3.2操作步骤248
9.3.3工作原理249
9.3.4补充说明250
9.4绘制3D三叶结250
9.4.1操作步骤251
9.4.2工作原理251
内容摘要
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70余种方法创建美观的数据可视化效果。全书共9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、更多的matplotlib知识以及使用Plot.ly进行云端可视化。本书适合那些对Python编程有一定基础的开发人员阅读，可以帮助读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使用Python可视化数据。
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