123,123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《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。《Python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(lèi)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。《Python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?！禤ython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(zhuān)院校相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教學(xué)參考書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

　　芯智畢業(yè)于北京航空航天大學(xué)，現(xiàn)就職于中國(guó)科學(xué)院，高級(jí)工程師，從事科研工作近二十年。目前參與國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)攻關(guān)任務(wù)，熟練掌握各種工程應(yīng)用與數(shù)據(jù)分析軟件，曾獲得國(guó)家專(zhuān)利獎(jiǎng)、北京市專(zhuān)利獎(jiǎng)和中科院成果轉(zhuǎn)化特等獎(jiǎng)等榮譽(yù)。

圖書(shū)目錄

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(kāi)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(lèi)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(guò)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(lèi)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(xiàn)圖165
5.6　三元相圖172
5.7　瀑布圖174
5.8　生存曲線(xiàn)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(shù)狀圖191
6.3　?；鶊D196
6.4　矩形樹(shù)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(xiàn)圖234
8.4　小提琴圖242
8.5　金字塔圖250
8.6　脊線(xiàn)圖253
8.7　累積分布曲線(xiàn)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(xiàn)圖261
9.2　K線(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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