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【包邮】 Python数据可视化【正版九新】

九品消毒塑封

15.8 3.2折 49.8 九五品

库存3件

天津宝坻

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作者黑马程序员

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115545138

出版时间2021-04

装帧平装

开本16开

定价49.8元

货号9787115545138

上书时间2024-11-22

文渊文化传媒

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商品详情

品相描述：九五品

商品描述: 作者简介
黑马程序员，传智播客旗下高端教育品牌，成立于2006年，它是由中国Java培训先行者张孝祥老师发起，联合全球优选的中文IT社区CSDN、中关村软件园共同创办的一家专业教育机构。办学至今，我们一直坚守着“为千万人少走弯路而著书，为中华软件之崛起而讲课”的办学理念，坚持培养优秀软件应用工程师的宏伟目标，在累计培养的十万余名学员中。

目录
第1章数据可视化与matplotlib 001

1.1数据可视化概述002

1.1.1什么是数据可视化002

1.1.2常见的数据可视化方式003

1.1.3选择正确的数据可视化图表010

1.2常见的数据可视化库012

1.3初识matplotlib013

1.3.1matplotlib概述013

1.3.2安装matplotlib014

1.4使用matplotlib绘制图表017

1.5本章小结019

1.6习题019

第2章使用matplotlib绘制简单图表021

2.1绘制折线图022

2.1.1使用plot()绘制折线图022

2.1.2实例1：未来15天优选气温和大力度优惠气温022

2.2绘制柱形图或堆积柱形图024

2.2.1使用bar()绘制柱形图或堆积柱形图024

2.2.2实例2：2013—2019财年阿里巴巴淘宝和天猫平台的GMV027

2.3绘制条形图或堆积条形图028

2.3.1使用barh()绘制条形图或堆积条形图028

2.3.2实例3：各商品种类的网购替代率031

2.4绘制堆积面积图033

2.4.1使用stackplot()绘制堆积面积图033

2.4.2实例4：物流公司物流费用统计034

2.5绘制直方图035

2.5.1使用hist()绘制直方图035

2.5.2实例5：人脸识别的灰度直方图036

2.6绘制饼图或圆环图037

2.6.1使用pie()绘制饼图或圆环图037

2.6.2实例6：支付宝月账单报告039

2.7绘制散点图或气泡图040

2.7.1使用scatter()绘制散点图或气泡图040

2.7.2实例7：汽车速度与制动距离的关系041

2.8绘制箱形图042

2.8.1使用boxplot()绘制箱形图042

2.8.2实例8：2017年和2018年全国发电量统计044

2.9绘制雷达图045

2.9.1使用polar()绘制雷达图045

2.9.2实例9：霍兰德职业兴趣测试045

2.10绘制误差棒图047

2.10.1使用errorbar()绘制误差棒图047

2.10.2实例10：4个树种不同季节的细根生物量048

2.11本章小结049

2.12习题049

第3章图表辅助元素的定制052

3.1认识图表常用的辅助元素053

3.2设置坐标轴的标签、刻度范围和刻度标签054

3.2.1设置坐标轴的标签054

3.2.2设置刻度范围和刻度标签056

3.2.3实例1：2019年中国电影票房排行榜057

3.3添加标题和图例059

3.3.1添加标题059

3.3.2添加图例059

3.3.3实例2：支付宝月账单报告（添加标题、图例）061

3.4显示网格062

3.4.1显示指定样式的网格062

3.4.2实例3：汽车速度与制动距离的关系（添加网格）063

3.5添加参考线和参考区域064

3.5.1添加参考线064

3.5.2添加参考区域065

3.5.3实例4：全校高二年级各班男女生英语成绩评估066

3.6添加注释文本068

3.6.1添加指向型注释文本068

3.6.2添加无指向型注释文本069

3.6.3实例5：2013—2019财年阿里巴巴淘宝和天猫平台的GMV（添加注释文本）071

3.7添加表格072

3.7.1添加自定义样式的表格072

3.7.2实例6：果酱面包配料比例073

3.8本章小结075

3.9习题075

第4章图表样式的美化077

4.1图表样式概述078

4.1.1默认图表样式078

4.1.2图表样式修改079

4.2使用颜色080

4.2.1使用基础颜色081

4.2.2使用颜色映射表082

4.2.3实例1：两个地区对不同种类图书的采购情况083

4.3选择线型084

4.3.1选择线条的类型084

4.3.2实例2：2017年7月与2019年7月国际外汇市场美元/人民币汇率走势085

4.4添加数据标记087

4.4.1添加折线图或散点图的数据标记087

4.4.2实例3：标记不同产品各季度的销售额089

4.5设置字体090

4.5.1设置字体样式090

4.5.2实例4：未来15天的优选气温和大力度优惠气温（设置字体样式）091

4.6切换主题风格092

4.7填充区域093

4.7.1填充多边形或曲线之间的区域093

4.7.2实例5：彩色的“雪花”095

4.8本章小结096

4.9习题096

第5章子图的绘制及坐标轴共享099

5.1绘制固定区域的子图100

5.1.1绘制单子图100

5.1.2实例1：某工厂产品A与产品B去年的销售额分析103

5.1.3绘制多子图105

5.1.4实例2：部分国家养猫人群比例与养狗人群比例分析106

5.2绘制自定义区域的子图107

5.2.1绘制单子图107

5.2.2实例3：2017年与2018年抖音用户分析109

5.3共享子图的坐标轴110

5.3.1共享相邻子图的坐标轴111

5.3.2共享非相邻子图的坐标轴112

5.3.3实例4：某地区全年平均气温与降水量、蒸发量的关系114

5.4子图的布局115

5.4.1约束布局115

5.4.2紧密布局117

5.4.3自定义布局118

5.4.4实例5：2018年上半年某品牌汽车销售情况120

5.5本章小结121

5.6习题122

第6章坐标轴的定制125

6.1坐标轴概述126

6.2向任意位置添加坐标轴127

6.3定制刻度128

6.3.1定制刻度的位置和格式128

6.3.2定制刻度的样式130

6.3.3实例1：深圳市24小时的平均风速131

6.4隐藏轴脊133

6.4.1隐藏全部轴脊133

6.4.2隐藏部分轴脊134

6.4.3实例2：深圳市24小时的平均风速（隐藏部分轴脊）135

6.5移动轴脊136

6.5.1移动轴脊的位置136

6.5.2实例3：正弦与余弦曲线137

6.6本章小结138

6.7习题139

第7章绘制3D图表和统计地图141

7.1使用mplot3d绘制3D图表142

7.1.1mplot3d概述142

7.1.2绘制常见的3D图表143

7.1.3实例1：三维空间的星星145

7.2使用animation制作动图146

7.2.1animation概述147

7.2.2实例2：三维空间闪烁的星星149

7.3使用basemap绘制统计地图150

7.3.1basemap概述150

7.3.2实例3：美国部分城镇人口分布153

7.4本章小结155

7.5习题155

第8章使用matplotlib绘制高级图表158

8.1绘制等高线图159

8.2绘制矢量场流线图161

8.3绘制棉棒图163

8.4绘制哑铃图165

8.5绘制甘特图168

8.6绘制人口金字塔图169

8.7绘制漏斗图171

8.8绘制桑基图173

8.9绘制树状图176

8.10绘制华夫饼图179

8.11本章小结181

8.12习题181

第9章数据可视化后起之秀——pyecharts184

9.1pyecharts概述185

9.2pyecharts基础知识187

9.2.1快速绘制图表187

9.2.2认识图表类188

9.2.3认识配置项189

9.2.4渲染图表192

9.3绘制常用图表192

9.3.1绘制折线图192

9.3.2绘制饼图或圆环图194

9.3.3绘制散点图196

9.3.4绘制3D柱形图198

9.3.5绘制统计地图199

9.3.6绘制漏斗图200

9.3.7绘制桑基图201

9.4绘制组合图表203

9.4.1并行多图203

9.4.2顺序多图205

9.4.3选项卡多图206

9.4.4时间线轮播多图208

9.5定制图表主题211

9.6整合Web框架212

9.7实例：虎扑社区分析214

9.8本章小结218

9.9习题219

内容摘要
本书采用理论与实例相结合的形式，以Anaconda 3为主要开发工具，全面地介绍了Python数据可视化的相关知识。全书共分为9章，第1章介绍数据可视化与matplotlib的入门知识；第2～8章全面地介绍matplotlib的核心知识，包括使用matplotlib绘制简单图表、图表辅助元素的定制、图表样式的美化、子图的绘制及坐标轴共享、坐标轴的定制、绘制3D图表和统计地图、使用matplotlib绘制高级图表；第9章介绍pyecharts的基础知识。除了第1章，其他章都配有丰富的实例，读者可以边学边练习，巩固所学知识，并在实践中提升实际开发能力。本书既可作为高等教育本、专科院校计算机相关专业的教材，也可作为数据可视化技术爱好者的入门书籍。

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