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软件工程/开发项目管理

Python数据可视化科技图表绘制

作者：芯智编

出版社：清华大学出版社出版时间：2024-08-01

开本： 16开 页数： 332

本类榜单：计算机/网络销量榜

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
作者简介

Python数据可视化科技图表绘制版权信息

ISBN：9787302667803
条形码：9787302667803 ; 978-7-302-66780-3
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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软件工程/开发项目管理

Python数据可视化科技图表绘制本书特色

这是一本全面介绍Python图表绘制与数据可视化的专业书籍，对于初学者和进阶用户来说，是一本不可多得的学习资源。
首先，该书从*基础的Python语法和开发环境讲起，逐步深入到数据预处理和多种可视化绘图工具的使用，如利用Matplolit等绘制专业的学术图表及各种高级技巧，非常适合零基础的读者逐步学习和掌握。书中提供了大量教学示例和精美图表范例，不仅能够帮助读者理解理论知识，还能够通过实践加深记忆，提高学习效率。
其次，视频教学的加入，为读者提供了一个直观的学习途径，尤其是对于那些希望快速掌握关键技能的读者来说，视频教程可以提供即时的指导和帮助。而上机练习资源文件则使读者在阅读理论之后，立即动手实践，这种学以致用的方式，能够极大地提升学习效果。
*后，编者有科研领域工作20多年的经验，无疑为《Python数据可视化:科技图表绘制》的内容增添了权威性和实用性。资深编者的深厚背景保证了书籍内容的专业性和前沿性，同时也意味着读者可以直接从业内专家那里学习到*实用的知识和技能。
总之，无论你是科研人员、数据分析师、从业者，还是大学生、研究生，只要你需要进行数据处理和可视化分析，这本书都将是你宝贵的参考资料。它不仅能够帮助你从零开始学习Python编程和绘制专业图表，还能够让你在数据可视化方面达到一个新的高度。

Python数据可视化科技图表绘制内容简介

本书结合编者多年的数据分析与科研绘图经验，详细讲解Python语言及包括Matplotlib在内的多种可视化包在数据分析与科研图表制作中的使用方法与技巧。本书分为两部分，共11章，第1部分主要讲解Python语言的基础知识，包括基本语法结构、控制语句、函数、数据处理与清洗等，尤其对Matplotlib、Seaborn、Plotnie库进行较为详细的讲解。第2部分结合Python及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关系数据、层次关系数据、局部整体型数据、分布式数据、时间序列数据、多维数据、网络关系数据的可视化实现方法。本书可帮助读者尽快掌握利用Python及可视化库进行科技图表的制作与数据展示。
本书注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用，也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。

Python数据可视化科技图表绘制目录

目录
第1章　Python基础知识1
1.1　Python语言概述1
1.1.1　Python的诞生1
1.1.2　Python的特点2
1.1.3　Python绘图系统3
1.2　Python的获取与安装4
1.2.1　安装程序下载4
1.2.2　安装与启动5
1.2.3　辅助开发工具7
1.2.4　包的安装与加载11
1.3　Python的基础语法13
1.3.1　标识符13
1.3.2　注释14
1.3.3　续行14
1.3.4　输入/输出函数15
1.3.5　运算符16
1.3.6　数据结构17
1.3.7　序列20
1.4　程序控制语句21
1.4.1　条件语句22
1.4.2　for循环语句23
1.4.3　while循环语句24
1.4.4　其他语句26
1.5　函数28
1.5.1　定义函数28
1.5.2　调用函数30
1.5.3　匿名函数（Lambda函数）31
1.6　本章小结32
第2章　数据处理与清洗33
2.1　NumPy：数值计算33
2.1.1　数组的创建33
2.1.2　数组的索引与切片35
2.1.3　数组的变换36
2.1.4　基本运算37
2.2　Pandas：数据处理38
2.2.1　数据结构38
2.2.2　数据类型41
2.2.3　数据的导入与导出44
2.2.4　合并数据46
2.2.5　数据选择47
2.2.6　数据过滤47
2.2.7　数据排序48
2.2.8　数据合并48
2.2.9　数据重塑49
2.2.10　缺失值处理50
2.2.11　重复值处理51
2.3　本章小结51
第3章　Python绘图系统52
3.1　Matplotlib 52
3.1.1　图表对象53
3.1.2　创建图形57
3.1.3　添加子图与布局59
3.1.4　图表元素函数67
3.1.5　绘图函数69
3.1.6　坐标系70
3.1.7　图表风格71
3.2　Seaborn74
3.2.1　绘图函数74
3.2.2　绘图风格77
3.2.3　颜色主题78
3.2.4　图表分面79
3.3　Plotnine80
3.3.1　语法框架81
3.3.2　底层函数83
3.3.3　绘图函数83
3.3.4　图表主题87
3.3.5　图表分面89
3.4　本章小结91
第4章　类别比较数据可视化92
4.1　柱状图92
4.2　条形图101
4.3　棒棒糖图106
4.4　包点图117
4.5　雷达图120
4.6　径向柱状图124
4.7　词云图132
4.8　玫瑰图136
4.9　本章小结140
第5章　数值关系数据可视化141
5.1　散点图141
5.2　边际图149
5.3　曼哈顿图156
5.4　气泡图160
5.5　等高线图165
5.6　三元相图172
5.7　瀑布图174
5.8　生存曲线图177
5.9　火山图179
5.10　本章小结182
第6章　层次关系数据可视化183
6.1　旭日图183
6.2　树状图191
6.3　桑基图196
6.4　矩形树状图198
6.5　圆堆积图202
6.6　本章小结204
第7章　局部整体型数据可视化205
7.1　饼图205
7.2　嵌套饼图211
7.3　华夫图212
7.4　马赛克图217
7.5　本章小结220
第8章　分布式数据可视化221
8.1　直方图221
8.2　核密度图229
8.3　箱线图234
8.4　小提琴图242
8.5　金字塔图250
8.6　脊线图253
8.7　累积分布曲线图258
8.8　本章小结260
第9章　时间序列数据可视化261
9.1　折线图261
9.2　K线图272
9.3　子弹图274
9.4　仪表图278
9.5　面积图280
9.6　日历图286
9.7　本章小结287
第10章　多维数据可视化288
10.1　热图288
10.2　矩阵散点图296
10.3　平行坐标图300
10.4　安德鲁斯曲线305
10.5　本章小结306
第11章　网络关系数据可视化307
11.1　节点链接图307
11.2　弧线图311
11.3　蜂巢图313
11.4　和弦图315
11.5　切尔科斯图319
11.6　本章小结322
参考文献323

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