Python数据可视化项目教程

好的数据是以图片、动画示人的。构建客观、准确而又容易理解的可视化图形是我们希望做到的事情。本书通过大量丰富而生动的实例阐述了如何读取数据并选用恰当的图形完成数据可视化的流程。

在众多的编程语言中，适合做数据分析、可视化的就是Python。对于初学者来说，Python很容易上手，更重要的是它是当今大数据时代的工具。现在大数据已人尽皆知，但是在这个数据大爆炸的时代，只有海量数据是没有任何价值的，必须将它们进行分析和处理，提供直观的、交互的和反应灵敏的可视化环境。Python数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息，直观、形象地显示海量的数据和信息，并进行交互处理。数据可视化的应用十分广泛，几乎可以应用于包括自然科学、工程技术、金融和商业在内的各种领域。

本书以图文并茂和丰富的示例代码讲解的形式，系统地讲解以文本形式存在的数据是如何经过处理，得到的不是难以理解的矩阵或列表，而是平面图形、3D图形甚至动画形式的展示，这也是机器学习中至关重要的一步。这一切主要依赖Python的matplotlib库。

matplotlib库已经成为Python中公认的数据可视化工具，本书介绍使用matplotlib如何画一些或简单或复杂的图形，如何编写几行代码即可生成线形图、直方图、条形图、散点图、饼图、图像处理以及炫丽的3D图形、动画图、地图等，是为读者提供快速由浅入深掌握数据可视化基础知识及提高技能的参考书籍。另外，本书从源码分析角度深入剖析代码，希望读者不仅做到知其然，更要知其所以然，对数据可视化有更加深入的研究。本书作者在相关领域有多年丰富的实践和应用经验，相信通过对本书的学习可以给读者带来事半功倍的效果。

本书由从事多年大数据行业的大数据架构分析师和一线任课老师共同编写完成。从工程师的视角出发，从安装到使用再到图形应用开发，内容由浅入深，适合于不同层次的学生使用，并且所有知识点都结合具体实例和程序讲解，便于读者理解和掌握。

本书有以下特点。

（1）图文并茂、循序渐进

本书内容翔实、语言流畅、图文并茂、突出实用性，并提供了大量的操作示例和相应代码，较好地将学习与应用结合在一起。内容由浅及深，循序渐进，适合各个层次读者的学习。

（2）实例典型、轻松易学

本书将可视化与应用有机结合，采用理论 实践的方式，对可视化相关技术进行了详细讲解。本书所引用的绘图实例既实用又有趣，比如分析醉汉行走轨迹、雨滴落地面的效果、做家务与学历的关系等，这样读者在使用本书的过程中不会觉得乏味，有助于提升学习兴趣，从而提高学习效率。

（3）应用实践、随时练习

书中所有项目后都提供了拓展项目，读者在练习过程中可回顾所学的知识，并将这些知识进行提高和拓展，同时也为进一步学习做好准备。

（4）案例引导

本书从工作过程出发，通过“项目背景”“项目描述”“项目分析”“项目实操”四部分内容完成具体的项目，之后再打破以知识点为理论体系的传统模式，按照工作过程来组织和讲解知识，将每个任务又划分为多个小任务，让学生以“做”为中心，在学中做，在做中学，从而完成对知识点的学习和技能的训练，进而培养学生的职业技能和职业素养。

（5）紧跟行业技能发展

计算机技术发展很快，本书着重于当前主流技术并兼顾新技术讲解，内容与行业联系密切，紧跟行业技术的发展。

本书由贾如春负责整体策划及审稿，由长春人文学院王素华、四川农业大学李源彬主编，由东北师范大学信息科学与技术学院孙小新，长春人文学院赵大伟、孙慧、姜宝华，吉林师范大学孙宏宇，黔南民族师范学院吴勇灵，长春职业技术学院张立辉共同编写而成。

由于大数据领域技术发展快，作者水平有限，书中难免存在不足之处，敬请广大读者不吝赐教。

本书从初学者角度出发，通过丰富而生动的实例，详细介绍了使用Python语言进行数据可视化需要掌握的各方面知识。全书由易到难、循序渐进、螺旋式地讲述了Python数据可视化中图形可视化的方法，以生动有趣的实例讲解绘制9大图形的方法和难点，很好地处理了各类图形可视化中的难点问题，分别从基础的文件读写、线形图、条形图、散点图、饼图、基本图像处理、动画图、3D图形、词云入手，帮助初学者快速入门。

本书知识点都结合了具体实例和程序讲解，便于读者理解和掌握。本书适合作为高等院校计算机科学与技术、大数据技术、人工智能及相关专业的教材；也适合作为数据可视化开发入门者的自学用书，可快速提高开发技能。

项目1 文件操作 1

项目实现 2

相关知识 5

1.1 csv文件操作 5

1.1.1　csv文件的读写 7

1.1.2　数据分析 14

1.2　Excel文件操作 15

1.2.1　Excel文件读写 16

1.2.2　数据分析 18

1.3　JSON文件操作 21

1.3.1　JSON文件读写 21

1.3.2　数据分析 23

1.4　XML文件操作 24

1.4.1　XML文件读写 24

1.4.2　数据分析 29

拓展项目 31

课后练习 32

 项目2 某地区近五年人口统计 33

项目实现 34

相关知识 38

2.1 数据可视化相关概念 38

2.2 开发环境介绍与安装 39

2.3 使用matplotlib模块绘制线形图 41

2.3.1 常用函数 41

2.3.2 绘图要素 42

2.3.3 基本语法 43

2.4 numpy——快速数据处理模块 46

2.4.1 常用函数 47

2.4.2 创建数组 48

2.4.3 数组操作 49

2.4.4 统计分析 50

2.5 pandas——方便的数据分析模块 53

2.5.1 读写数据 54

2.5.2 Series对象 61

2.5.3 DataFrame对象 64

2.5.4 常用函数 71

拓展项目 74

课后练习 74

 项目3 家务劳动与学历、性别的关系 77

项目实现 78

相关知识 81

3.1 柱状图、直方图和条形图的基本概念 81

3.2 绘制柱状图 83

3.2.1 常用函数 83

3.2.2 用法举例 84

3.3 绘制条形图 92

3.3.1 常用函数 92

3.3.2 用法举例 93

3.4 绘制直方图 96

3.4.1 常用函数 96

3.4.2 用法举例 97

拓展项目 100

课后练习 102

 项目4 醉汉随机行走问题 103

项目实现 104

相关知识 107

4.1 散点图基本概念 107

4.2 绘制散点图 108

4.2.1 常用函数 109

4.2.2 应用举例 110

4.3 绘制气泡图 120

拓展项目 122

课后练习 123

 项目5 双层饼图秀恩爱 125

项目实现 126

相关知识 128

5.1 饼图基本概念 128

5.2 绘制饼图 129

5.2.1 函数及参数说明 129

5.2.2 实例 130

5.3 绘制环形图 139

5.3.1 环形图基本概念 139

5.3.2 实例 140

5.4 绘制多重饼图 141

5.4.1 多重饼图 141

5.4.2 多重环形图 143

拓展项目 150

课后练习 151

 项目6 告别Photoshop 153

项目实现 154

相关知识 156

6.1 数字图像处理相关概念 156

6.1.1 图像类型 157

6.1.2 色彩空间 157

6.2 图像的基本处理 158

6.2.1 常用库及函数 158

6.2.2 Numpy图像处理 162

6.2.3 综合实例 171

拓展项目 178

课后练习 178

 项目7 雨是揉碎的诗 179

项目实现 180

相关知识 183

7.1 动画制作相关概念 183

7.2 FuncAnimation类 184

7.2.1 函数及参数介绍 184

7.2.2 实例 185

7.3 ArtistAnimation类 196

7.3.1 函数及参数介绍 196

7.3.2 实例 197

拓展项目 201

课后练习 201

 项目8 蝴蝶效应 203

项目实现 204

相关知识 207

8.1 3D图形相关概念 207

8.2 函数解析 207

8.2.1 3D线形图 208

8.2.2 3D散点图 210

8.2.3 3D线框图 213

8.2.4 3D表面图 215

8.2.5 3D直方图 217

8.3 综合实例 218

拓展项目 226

课后练习 227

 项目9 探索微信 229

项目实现 230

相关知识 237

9.1 词云的概念 237

9.2 绘制词云图 239

9.3 扩展微信功能 243

拓展项目 246

课后练习 247

 参考文献 248