Python數據可視化編程實戰 第2版 Python数据可视化编程实战 第2版

[愛爾蘭] 伊戈爾·米洛瓦諾維奇 [法]迪米特裡·富雷斯 [意大利]朱塞佩·韋蒂格利

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商品描述

本書是一本使用Python實現數據可視化編程的實戰指南,介紹瞭如何使用Python流行的庫,通過70餘種方法創建美觀的數據可視化效果。
全書共9章,分別介紹了準備工作環境、瞭解數據、繪制並定製化圖表、學習更多圖表和定製化、創建3D可視化圖表、用圖像和地圖繪制圖表、使用正確的圖表理解數據、更多的matplotlib知識以及使用Plot.ly進行雲端可視化。
本書適合那些對Python編程有一定基礎的開發人員閱讀,可以幫助讀者從頭開始瞭解數據、數據格式、數據可視化,並學會使用Python可視化數據。

作者簡介

作者:
[愛爾蘭]伊戈爾·米洛瓦諾維奇(Igor Milovanovi?) 
[法]迪米特里·富雷斯(Dimitry Foures) 
[意大利]朱塞佩·韋蒂格利(Giuseppe Vettigli)
譯者:顓清山

Igor Milovanovi是一個在Linux系統和軟件工程領域有深厚背景的經驗豐富的開發人員。
具備創建可擴展數據驅動分佈式富軟件系統的技術。
身為一個高性能係統設計的佈道者,他對軟件架構和軟件開發方法論有著濃厚的興趣。
他一直堅持倡導促進高質量軟件的方法論,如測試驅動開發、一鍵部署和持續集成。
他也擁有堅實的產品開發知識。擁有領域經驗知識,並參加過官方培訓,他能夠在業務和開發人員之間很好地傳遞業務知識和業務流程。
Igor非常感謝他的女友允許他把大量的時間花費在本書的寫作上而沒有陪伴她,並在他無休止地談論本書時甘願做一個熱心的聽眾。
他感謝他的哥哥這個他一直以來最堅強的後盾。他還要感謝他的父母,給予他自由的發展空間,讓他成為今天的自己。

Dimitry Foures是一個擁有應用數學和理論物理背景的數據科學家。
在里昂高等師範學校(法國)完成他的物理專業的本科學業後,他繼續在巴黎綜合理工學院學習流體力學,並獲得了一等碩士學位。
他擁有劍橋大學應用數學專業博士學位。他目前在劍橋的一家智能能源初創公司擔任數據科學家一職,與劍橋大學有著非常密切的合作。

Giuseppe Vettigli是一名數據科學家,他在產業界和學術界從事過多年的研究工作。
他的工作關注於從結構化及非結構化數據中提取信息進行機器學習模型的開發和應用。
他經常發表利用Python進行科學計算和數據可視化的文章。

目錄大綱

第1章準備工作環境1 
1.1介紹1 
1.2安裝matplotlib、Numpy和Scipy庫2 
1.2.1準備工作2 
1.2.2操作步驟3 
1.2.3工作原理4 
1.2.4補充說明4 
1.3安裝virtualenv和virtualenvwrapper 4 
1.3.1準備工作5 
1.3.2操作步驟5 
1.4在Mac OS X上安裝matplotlib 7 
1.4.1準備工作7 
1.4.2操作步驟7 
1.5在Windows上安裝matplotlib 8 
1.5.1準備工作8 
1.5.2操作步驟9 
1.5.3補充說明9 
1.6安裝圖像處理工具:Python圖像庫(PIL) 10 
1.6.1操作步驟10 
1.6.2安裝過程說明10 
1.6.3補充說明10 
1.7安裝requests模塊11 
1.7.1操作步驟11 
1.7.2 requests使用說明11 
1.8在代碼中配置matplotlib參數12 
1.8.1準備工作12 
1.8.2操作步驟12
1.8.3代碼解析13 
1.9為項目設置matplotlib參數13 
1.9.1準備工作13 
1.9.2操作步驟14 
1.9.3配置過程說明14 
1.9.4補充說明15 

第2章了解數據16 
2.1簡介17 
2.2從CSV文件導入數據17 
2.2.1準備工作17 
2.2.2操作步驟17 
2.2.3工作原理18 
2.2.4補充說明19 
2.3從Microsoft Excel文件中導入數據19 
2.3.1準備工作20 
2.3.2操作步驟20 
2.3 .3工作原理21 
2.3.4補充說明22 
2.4從定寬數據文件導入數據22 
2.4.1準備工作22 
2.4.2操作步驟22 
2.4.3工作原理23 
2.5從製表符分隔的文件中讀取數據24 
2.5.1準備工作24 
2.5.2操作步驟24 
2.5.3工作原理25 
2.5.4補充說明25 
2.6從JSON數據源導入數據26 
2.6.1準備工作26 
2.6.2操作步驟26 
2.6.3工作原理27
2.6.4補充說明27 
2.7導出數據到JSON、CSV和Excel 28 
2.7.1準備工作28 
2.7.2操作步驟28 
2.7.3工作原理31 
2.7.4補充說明32 
2.8用Pandas導入和操作數據32 
2.8. 1準備工作33 
2.8.2操作步驟33 
2.8.3工作原理33 
2.8.4補充說明33 
2.9從數據庫導入數據34 
2.9.1準備工作34 
2.9.2操作步驟35 
2.9.3工作原理37 
2.9.4補充說明37 
2.10清理異常值38 
2.10.1準備工作38 
2.10.2操作步驟38 
2.10.3補充說明43 
2.11讀取大塊數據文件43 
2.11.1操作步驟43 
2.11.2工作原理44 
2.11.3補充說明45 
2.12讀取流數據源45 
2.12.1操作步驟45 
2.12.2工作原理46 
2.12.3補充說明46 
2.13導入圖像數據到NumPy數組47 
2.13.1準備工作47 
2.13.2操作步驟47
2.13.3工作原理50 
2.13.4補充說明52 
2.14生成可控的隨機數據集合53 
2.14.1準備工作53 
2.14.2操作步驟54 
2.15真實數據的噪聲平滑處理60 
2.15.1準備工作60 
2.15.2操作步驟60 
2.15.3工作原理60 
2.15.4補充說明65 

第3章繪製並定制化圖表67 
3.1簡介68 
3.2定義圖表類型—柱狀圖、線形圖和堆積柱狀圖68 
3.2.1準備工作68 
3.2. 2操作步驟68 
3.2.3工作原理72 
3.2.4補充說明73 
3.3簡單的正弦圖和余弦圖74 
3.3.1準備工作74 
3.3.2操作步驟74 
3.4設置坐標軸長度和範圍77 
3.4.1準備工作77 
3.4.2操作步驟77 
3.4.3工作原理78 
3.4.4補充說明79 
3.5設置圖表的線型、屬性和格式化字符串80 
3.5.1準備工作80 
3.5.2操作步驟80 
3.5.3工作原理81 
3.6設置刻度、刻度標籤和網格84
3.6.1準備工作84 
3.6.2操作步驟84 
3.7添加圖例和註解87 
3.7.1準備工作87 
3.7.2操作步驟88 
3.7.3工作原理89 
3.8移動軸線到圖中央90 
3.8.1操作步驟90 
3.8 .2工作原理91 
3.8.3補充說明91 
3.9繪製直方圖91 
3.9.1準備工作92 
3.9.2操作步驟92 
3.9.3工作原理93 
3.10繪製誤差條形圖94 
3.10.1準備工作94 
3.10.2操作步驟94 
3.10.3工作原理95 
3.10.4補充說明97 
3.11繪製餅圖97 
3.11.1準備工作97 
3.11.2操作步驟97 
3.12繪製帶填充區域的圖表99 
3.12.1準備工作99 
3.12.2操作步驟99 
3.12.3工作原理100 
3.12.4補充說明100 
3.13繪製堆積圖101 
3.13.1準備工作101 
3.13.2操作步驟101 
3.13.3工作原理103
3.14繪製帶彩色標記的散點圖103 
3.14.1準備工作103 
3.14.2操作步驟103 
3.13.3工作原理104 

第4章學習更多圖表和定制化105 
4.1簡介105 
4.2設置坐標軸標籤的透明度和大小106 
4.2.1準備工作106 
4.2.2操作步驟106 
4.2.3工作原理107 
4.2.4補充說明108 
4.3為圖表線條添加陰影109 
4.3.1準備工作109 
4.3.2操作步驟110 
4.3.3工作原理111 
4.3.4補充說明111 
4.4向圖表添加數據表112 
4.4.1準備工作112 
4.4.2操作步驟112 
4.4.3工作原理113 
4.4.4補充說明113 
4.5使用subplots(子區) 114 
4.5.1準備工作114 
4.5.2操作步驟114 
4.5.3工作原理116 
4.5.4補充說明116 
4.6定制化網格116 
4.6.1準備工作116 
4.6.2操作步驟118 
4.6.3工作原理120
4.7創建等高線圖120 
4.7.1準備工作120 
4.7.2操作步驟122 
4.7.3工作原理123 
4.8填充圖表底層區域123 
4.8.1準備工作124 
4.8.2操作步驟124 
4.8.3工作原理126 
4.9繪製極線圖127 
4.9.1準備工作127 
4.9.2操作步驟127 
4.9.3工作原理128 
4.10使用極線條可視化文件系統樹129 
4.10.1準備工作129 
4.10.2操作步驟129 
4.10.3工作原理132 
4.11定制matplotlib繪圖風格133 
4.11.1準備工作133 
4.11.2操作步驟133 
4.11.3工作原理134 

第5章創建3D可視化圖表135 
5.1簡介135 
5.2創建3D柱狀圖135 
5.2.1準備工作136 
5.2.2操作步驟136 
5.2.3工作原理138 
5.2.4補充說明138 
5.3創建3D直方圖139 
5.3.1準備工作140 
5.3.2操作步驟140
5.3.3工作原理142 
5.4在matplotlib中創建動畫142 
5.4.1準備工作142 
5.4.2操作步驟143 
5.4.3工作原理144 
5.4.4補充說明145 
5.5用OpenGL製作動畫146 
5.5.1準備工作146 
5.5 .2操作步驟147 
5.5.3工作原理148 
5.5.4補充說明149 

第6章用圖像和地圖繪製圖表150 
6.1簡介150 
6.2用PIL做圖像處理151 
6.2.1準備工作151 
6.2.2操作步驟154 
6.2 .3工作原理156 
6.2.4補充說明156 
6.3繪製帶圖像的圖表157 
6.3.1準備工作157 
6.3.2操作步驟157 
6.3.3工作原理160 
6.4在具有其他圖形的圖表中顯示圖像161 
6.4.1準備工作161 
6.4.2操作步驟162 
6.4.3工作原理164 
6.4.4補充說明165 
6.5使用Basemap在地圖上繪製數據165 
6.5.1準備工作165 
6.5.2操作步驟166
6.5.3工作原理168 
6.5.4補充說明170 
6.6生成CAPTCHA圖像170 
6.6.1準備工作171 
6.6.2操作步驟171 
6.6.3工作原理174 
6.6.4補充說明175 

第7章使用正確的圖表理解數據176 
7.1簡介176 
7.2理解對數圖177 
7.2.1準備工作177 
7.2.2操作步驟177 
7.2.3工作原理179 
7.3理解頻譜圖180 
7.3.1準備工作180 
7.3.2操作步驟181 
7.3.3工作原理183 
7.3.4補充說明183 
7.4創建火柴桿圖184 
7.4.1準備工作185 
7.4.2操作步驟185 
7.4.3工作原理187 
7.5繪製矢量場流線圖188 
7.5.1準備工作188 
7.5.2操作步驟188 
7.5.3工作原理190 
7.5.4補充說明191 
7.6使用顏色表191 
7.6.1準備工作192 
7.6.2操作步驟193 
7.6.3工作原理195
7.6.4補充說明196 
7.7使用散點圖和直方圖197 
7.7.1準備工作197 
7.7.2操作步驟198 
7.7.3工作原理201 
7.7.4補充說明201 
7.8繪製兩個變量間的互相關圖形204 
7.8.1準備工作204 
7.8.2操作步驟205 
7.8.3工作原理206 
7.9自相關的重要性207 
7.9.1準備工作207 
7.9.2操作步驟208 
7.9.3工作原理210 
7.9.4補充說明210 

第8章更多的matplotlib知識211 
8.1簡介211 
8.2繪製風桿(barbs) 211 
8.2.1準備工作212 
8.2.2操作步驟213 
8.2.3工作原理214 
8.2.4補充說明215 
8.3繪製箱線圖215 
8.3 .1準備工作215 
8.3.2操作步驟216 
8.3.3工作原理218 
8.4繪製甘特圖218 
8.4.1準備工作218 
8.4.2操作步驟219 
8.4.3工作原理223 
8.5繪製誤差條223
8.5.1準備工作223 
8.5.2操作步驟224 
8.5.3工作原理225 
8.5.4補充說明226 
8.6使用文本和字體屬性226 
8.6.1準備工作226 
8.6.2操作步驟229 
8.6.3工作原理232 
8.7用LaTeX渲染文本232 
8.7.1準備工作233 
8.7.2操作步驟234 
8.7.3工作原理236 
8.7.4補充說明237 
8.8理解pyplot和OO API的不同237 
8.8.1準備工作237 
8.8.2操作步驟239 
8.8.3工作原理241 
8.8.4補充說明242 

第9章使用Plot.ly進行雲端可視化243 
9.1簡介243 
9.2創建線形圖244 
9.2.1準備工作244 
9.2.2操作步驟244 
9.2.3工作原理245 
9.2 .4補充說明246 
9.3創建柱狀圖248 
9.3.1準備工作248 
8.3.2操作步驟248 
9.3.3工作原理249 
9.3.4補充說明250
9.4繪製3D三葉結250 
9.4.1操作步驟251 
9.4.2工作原理251