Python数据可视化:数据类型、库与实践定位于Python语言应用中的数据可视化,在系统地描述Python语言实现数据可视化的技术链条后,利用matplotlib库以及其他可视化包为基础,全面展示Python数据可视化编程的原理和实践技巧;本书将重点放在数据类型和库这两个关键技术点上,融合技巧和实践案例,帮助读者详略得当地处理工作场景中遇到的实践问题,旨在帮助有一定Python语言开发经验的初、中级读者系统地了解和熟悉Python数据可视化中各类数据类型、库的具体应用策略。
■ 内容较全面详细讲解了在Python 语言框架下数据可视化所需要的开发技术,循序渐进地讲解了这些技术的使用方法和技巧,力求帮助读者尽快建立起Python 数据可视化的开发框架和思维。
■ 实例驱动在图书讲解方式上,笔者采用了理论加实例的模式,通过对实例的分析,能够实现对所讲知识点的横向切入和纵向比较,不但能让读者有更多的实践演练机会,还可以从不同的方位展现一个知识点的用法。
■ 全程二维码讲解视频为了能更加紧密地贴合实践,笔者专门制作了本书的讲解视频,书中每一个二级目录下都有一个二维码,扫描二维码可以观看本节内容的讲解视频,既包括对正文内容的讲解,也包括对实例的实践操作。
写作目的
互联网的普及让我们迎来了大数据时代,各行各业都在产生大量的数据;如何更好地用好这些数据,让它为我们服务;数据挖掘、清洗和分析应运而生,数据整理完毕后如何以更直观、更有效的方式呈现出来,这也是本书的写作目的。
随着数据运营技术的不断成熟,现在数据可视化工具也开始增多,数据可视化的目的是
让用户更好地使用数据。当数据变得可视化之后有以下两个好处:
,直接给出用户想要的数据并且以简单的视图呈现出来;
第二,根据数据不断变化的现实特点,动态显示数据,不但给出数据的整体直观印象,
更给出一段时间内的发展变化轨迹。
随着我国大数据战略规划的提出和推广,在未来一段时间内,数据可视化技能将成为数
据分析从业人员的技能,甚至会衍生出专业的数据可视化岗位,未来可期。
图书特色
(1)内容较全面
详细讲解了在 Python 语言框架下数据可视化所需要的开发技术,循序渐进地讲解了
这些技术的使用方法和技巧,力求帮助读者尽快建立起 Python 数据可视化的开发框架和思维。
(2)实例驱动
在图书讲解方式上,笔者采用了理论加实例的模式,通过对实例的分析,能够实现对所
讲知识点的横向切入和纵向比较,不但能让读者有更多的实践演练机会,还可以从不同的方
位展现一个知识点的用法。
(3)全程二维码讲解视频
为了能更加紧密地贴合实践,笔者专门制作了本书的讲解视频,书中每一个二级目录下
都有一个二维码,扫描二维码可以观看本节内容的讲解视频,既包括对正文内容的讲解,也
包括对实例的实践操作。
读者对象
l 本书主要面向以下读者对象:
l ? 专业数据分析人员;
l ? 数据库工程师和管理员;
为了方便不同网络环境下的读者学习,也为了提升图书的附加价值,笔者将书中 55 个
扫码视频和源代码整理成整体下载包,读者可以通过封底二维码和下载链接学习。
备用网盘下载地址:https://pan.baidu.com/s/1oIX50mwN0TITuhKZJUMqcA
提取码:y2sr
致谢与批评
感谢中国铁道出版社有限公司各位编辑的大力支持,正是各位编辑的求实、耐心和效率,
才使得本书能够在这么短的时间内得以出版。另外,也十分感谢我的家人给予的巨大支持。
毕竟笔者水平有限,书中存在疏漏之处在所难免,诚请读者提出宝贵意见或建议,以便修订
并使之更臻完善。
后感谢您购买本书,希望本书能成为您数据可视化编程路上的领航者,祝您阅读愉快!
熊斌,山东大学计算机硕士,浪潮云研发工程师,浪潮软件大数据实验室数据挖掘专家。精通C语言、Java、C、PHP、Python等开发语言,现在负责浪潮云搜索日志等数据的获取、统计挖掘、建模分析工作,充分发掘现实天量数据下蕴藏价值事物。具有丰富的有Mapreduce等分布式环境下开发经验,精通Linux、Apache等相关开发技术。孙文丽,大学本科学历,计算机科学与技术专业,目前就职于河北省张家口市环境信息中心。2010年获得环境信息工程师资格,2016年获得环境工程高级工程师资格。擅长利用对数据的深度挖掘体现环境参数的内在关联,尤其是在Python数据可视化方面积累了极为丰富的实践经验。
第1章数据可视化基础
1.1什么是数据可视化............................................................................................
11.1.1数据可视化介绍.................................................................................................
11.1.2数据可视化的起源.............................................................................................
21.1.3数据可视化的意义.........................................................................................
31.2数据可视化的相关技术...........................................