欧美高清精品一区二区三区,看片午夜激情国产,欧美国产亚洲

《Python數(shù)據(jù)可視化:科技圖表繪制》結(jié)合編者多年的數(shù)據(jù)分析與科研繪圖經(jīng)驗(yàn)，詳細(xì)講解Python語(yǔ)言及包括Matplotlib在內(nèi)的多種可視化包在數(shù)據(jù)分析與科研圖表制作中的使用方法與技巧�！禤ython數(shù)據(jù)可視化:科技圖表繪制》分為兩部分，共11章，第1部分主要講解Python語(yǔ)言的基礎(chǔ)知識(shí)，包括基本語(yǔ)法結(jié)構(gòu)、控制語(yǔ)句、函數(shù)、數(shù)據(jù)處理與清洗等，尤其對(duì)Matplotlib、Seaborn、Plotnie庫(kù)進(jìn)行較為詳細(xì)的講解。第2部分結(jié)合Python及其附加包的數(shù)據(jù)可視化功能，分別講解類別比較數(shù)據(jù)、數(shù)值關(guān)系數(shù)據(jù)、層次關(guān)系數(shù)據(jù)、局部整體型數(shù)據(jù)、分布式數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、多維數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)據(jù)的可視化實(shí)現(xiàn)方法�！禤ython數(shù)據(jù)可視化:科技圖表繪制》可幫助讀者盡快掌握利用Python及可視化庫(kù)進(jìn)行科技圖表的制作與數(shù)據(jù)展示。
《Python數(shù)據(jù)可視化:科技圖表繪制》注重基礎(chǔ)，內(nèi)容翔實(shí)，突出示例講解，既適合廣大科研工作者、工程師和在校學(xué)生等不同層次的讀者自學(xué)使用，也可以作為大中專院校相關(guān)專業(yè)的教學(xué)參考書。

這是一本全面介紹Python圖表繪制與數(shù)據(jù)可視化的專業(yè)書籍，對(duì)于初學(xué)者和進(jìn)階用戶來說，是一本不可多得的學(xué)習(xí)資源。
首先，該書從最基礎(chǔ)的Python語(yǔ)法和開發(fā)環(huán)境講起，逐步深入到數(shù)據(jù)預(yù)處理和多種可視化繪圖工具的使用，如利用Matplolit等繪制專業(yè)的學(xué)術(shù)圖表及各種高級(jí)技巧，非常適合零基礎(chǔ)的讀者逐步學(xué)習(xí)和掌握。書中提供了大量教學(xué)示例和精美圖表范例，不僅能夠幫助讀者理解理論知識(shí)，還能夠通過實(shí)踐加深記憶，提高學(xué)習(xí)效率。
其次，視頻教學(xué)的加入，為讀者提供了一個(gè)直觀的學(xué)習(xí)途徑，尤其是對(duì)于那些希望快速掌握關(guān)鍵技能的讀者來說，視頻教程可以提供即時(shí)的指導(dǎo)和幫助。而上機(jī)練習(xí)資源文件則使讀者在閱讀理論之后，立即動(dòng)手實(shí)踐，這種學(xué)以致用的方式，能夠極大地提升學(xué)習(xí)效果。
最后，編者有科研領(lǐng)域工作20多年的經(jīng)驗(yàn)，無疑為《Python數(shù)據(jù)可視化:科技圖表繪制》的內(nèi)容增添了權(quán)威性和實(shí)用性。資深編者的深厚背景保證了書籍內(nèi)容的專業(yè)性和前沿性，同時(shí)也意味著讀者可以直接從業(yè)內(nèi)專家那里學(xué)習(xí)到最實(shí)用的知識(shí)和技能。
總之，無論你是科研人員、數(shù)據(jù)分析師、從業(yè)者，還是大學(xué)生、研究生，只要你需要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和可視化分析，這本書都將是你寶貴的參考資料。它不僅能夠幫助你從零開始學(xué)習(xí)Python編程和繪制專業(yè)圖表，還能夠讓你在數(shù)據(jù)可視化方面達(dá)到一個(gè)新的高度。

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析的重要組成部分，它允許我們將復(fù)雜的數(shù)據(jù)變得更加容易理解和有意義。本書的目標(biāo)是幫助讀者掌握數(shù)據(jù)可視化的藝術(shù)，并深入了解如何利用Python及其強(qiáng)大的Matplotlib庫(kù)等工具創(chuàng)建引人入勝的圖形和可視化。
Python是一種強(qiáng)大的開源數(shù)據(jù)分析和建模工具，備受數(shù)據(jù)科學(xué)家、研究人員和業(yè)界專業(yè)人士的喜愛。它的靈活性、擴(kuò)展性和豐富的數(shù)據(jù)處理能力使其成為數(shù)據(jù)可視化的理想平臺(tái)。
在Python中，Matplotlib是最受歡迎的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)之一，它提供了豐富的繪圖功能和靈活的接口。通過Matplotlib，用戶可以創(chuàng)建各種類型的圖表，從簡(jiǎn)單的線圖到復(fù)雜的三維圖形，滿足不同需求的可視化任務(wù)。
本書將引導(dǎo)讀者逐步學(xué)習(xí)如何使用Python及其可視化庫(kù)來創(chuàng)建令人印象深刻的科技圖表。本書分為兩部分，共11章，具體章節(jié)安排如下：
第1章　Python基礎(chǔ)知識(shí) 第2章　數(shù)據(jù)處理與清洗
第3章　Python繪圖系統(tǒng) 第4章　類別比較數(shù)據(jù)可視化
第5章　數(shù)值關(guān)系數(shù)據(jù)可視化第6章　層次關(guān)系數(shù)據(jù)可視化
第7章　局部整體型數(shù)據(jù)可視化第8章　分布式數(shù)據(jù)可視化
第9章　時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化第10章　多維數(shù)據(jù)可視化
第11章　網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)據(jù)可視化
本書提供了大量繪圖示例，這些示例為讀者提供了繪圖思路，并展示了Python及相關(guān)繪圖庫(kù)的強(qiáng)大功能，讀者可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步美化練習(xí)操作。本書內(nèi)容可以起到拋磚引玉的作用，各繪圖包的詳細(xì)功能讀者可以參考對(duì)應(yīng)的說明文件深入學(xué)習(xí)。
本書編寫過程中重點(diǎn)參考了Python可視化庫(kù)的系列幫助文檔，大部分?jǐn)?shù)據(jù)采用公開數(shù)據(jù)集。讀者在學(xué)習(xí)過程中如果需要本書的原始數(shù)據(jù)，請(qǐng)關(guān)注算法仿真公眾號(hào)，并發(fā)送關(guān)鍵詞108432來獲取數(shù)據(jù)下載鏈接。為幫助讀者學(xué)習(xí)，在算法仿真公眾號(hào)中會(huì)不定期提供綜合應(yīng)用示例幫助讀者進(jìn)一步提高作圖水平。
Python及附屬庫(kù)本身是一個(gè)龐大的資源庫(kù)與知識(shí)庫(kù)，本書所講難窺其全貌，雖然在本書編寫過程中力求敘述準(zhǔn)確、完善，但由于水平有限，書中欠妥之處在所難免，希望讀者和同仁能夠及時(shí)指出，共同促進(jìn)本書質(zhì)量的提高。
本書結(jié)構(gòu)合理、敘述詳細(xì)、實(shí)例豐富，既適合廣大科研工作者、工程師和在校學(xué)生等不同層次的讀者自學(xué)使用，也可以作為大中專院校相關(guān)專業(yè)的教學(xué)參考書。
本書提供配套資源文件，需要讀者用微信掃描下面的二維碼下載。如果下載有問題，可發(fā)送郵件至booksaga@126.com，郵件主題為Python數(shù)據(jù)可視化：科技圖表繪制。

最后，感謝您選擇了本書，希望您在閱讀過程中獲得樂趣，并能夠從中獲益。在學(xué)習(xí)過程中，如果發(fā)現(xiàn)問題或有疑問，可以訪問算法仿真公眾號(hào)獲取幫助。

編者
2024年5月

目錄
第1章　Python基礎(chǔ)知識(shí)1
1.1　Python語(yǔ)言概述1
1.1.1　Python的誕生1
1.1.2　Python的特點(diǎn)2
1.1.3　Python繪圖系統(tǒng)3
1.2　Python的獲取與安裝4
1.2.1　安裝程序下載4
1.2.2　安裝與啟動(dòng)5
1.2.3　輔助開發(fā)工具7
1.2.4　包的安裝與加載11
1.3　Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法13
1.3.1　標(biāo)識(shí)符13
1.3.2　注釋14
1.3.3　續(xù)行14
1.3.4　輸入/輸出函數(shù)15
1.3.5　運(yùn)算符16
1.3.6　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)17
1.3.7　序列20
1.4　程序控制語(yǔ)句21
1.4.1　條件語(yǔ)句22
1.4.2　for循環(huán)語(yǔ)句23
1.4.3　while循環(huán)語(yǔ)句24
1.4.4　其他語(yǔ)句26
1.5　函數(shù)28
1.5.1　定義函數(shù)28
1.5.2　調(diào)用函數(shù)30
1.5.3　匿名函數(shù)（Lambda函數(shù)）31
1.6　本章小結(jié)32
第2章　數(shù)據(jù)處理與清洗33
2.1　NumPy：數(shù)值計(jì)算33
2.1.1　數(shù)組的創(chuàng)建33
2.1.2　數(shù)組的索引與切片35
2.1.3　數(shù)組的變換36
2.1.4　基本運(yùn)算37
2.2　Pandas：數(shù)據(jù)處理38
2.2.1　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)38
2.2.2　數(shù)據(jù)類型41
2.2.3　數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出44
2.2.4　合并數(shù)據(jù)46
2.2.5　數(shù)據(jù)選擇47
2.2.6　數(shù)據(jù)過濾47
2.2.7　數(shù)據(jù)排序48
2.2.8　數(shù)據(jù)合并48
2.2.9　數(shù)據(jù)重塑49
2.2.10　缺失值處理50
2.2.11　重復(fù)值處理51
2.3　本章小結(jié)51
第3章　Python繪圖系統(tǒng)52
3.1　Matplotlib 52
3.1.1　圖表對(duì)象53
3.1.2　創(chuàng)建圖形57
3.1.3　添加子圖與布局59
3.1.4　圖表元素函數(shù)67
3.1.5　繪圖函數(shù)69
3.1.6　坐標(biāo)系70
3.1.7　圖表風(fēng)格71
3.2　Seaborn74
3.2.1　繪圖函數(shù)74
3.2.2　繪圖風(fēng)格77
3.2.3　顏色主題78
3.2.4　圖表分面79
3.3　Plotnine80
3.3.1　語(yǔ)法框架81
3.3.2　底層函數(shù)83
3.3.3　繪圖函數(shù)83
3.3.4　圖表主題87
3.3.5　圖表分面89
3.4　本章小結(jié)91
第4章　類別比較數(shù)據(jù)可視化92
4.1　柱狀圖92
4.2　條形圖101
4.3　棒棒糖圖106
4.4　包點(diǎn)圖117
4.5　雷達(dá)圖120
4.6　徑向柱狀圖124
4.7　詞云圖132
4.8　玫瑰圖136
4.9　本章小結(jié)140
第5章　數(shù)值關(guān)系數(shù)據(jù)可視化141
5.1　散點(diǎn)圖141
5.2　邊際圖149
5.3　曼哈頓圖156
5.4　氣泡圖160
5.5　等高線圖165
5.6　三元相圖172
5.7　瀑布圖174
5.8　生存曲線圖177
5.9　火山圖179
5.10　本章小結(jié)182
第6章　層次關(guān)系數(shù)據(jù)可視化183
6.1　旭日?qǐng)D183
6.2　樹狀圖191
6.3　�；鶊D196
6.4　矩形樹狀圖198
6.5　圓堆積圖202
6.6　本章小結(jié)204
第7章　局部整體型數(shù)據(jù)可視化205
7.1　餅圖205
7.2　嵌套餅圖211
7.3　華夫圖212
7.4　馬賽克圖217
7.5　本章小結(jié)220
第8章　分布式數(shù)據(jù)可視化221
8.1　直方圖221
8.2　核密度圖229
8.3　箱線圖234
8.4　小提琴圖242
8.5　金字塔圖250
8.6　脊線圖253
8.7　累積分布曲線圖258
8.8　本章小結(jié)260
第9章　時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化261
9.1　折線圖261
9.2　K線圖272
9.3　子彈圖274
9.4　儀表圖278
9.5　面積圖280
9.6　日歷圖286
9.7　本章小結(jié)287
第10章　多維數(shù)據(jù)可視化288
10.1　熱圖288
10.2　矩陣散點(diǎn)圖296
10.3　平行坐標(biāo)圖300
10.4　安德魯斯曲線305
10.5　本章小結(jié)306
第11章　網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)據(jù)可視化307
11.1　節(jié)點(diǎn)鏈接圖307
11.2　弧線圖311
11.3　蜂巢圖313
11.4　和弦圖315
11.5　切爾科斯圖319
11.6　本章小結(jié)322
參考文獻(xiàn)323

你還可能感興趣

我要評(píng)論