Python数据可视化编程实战 [Python Data Visualization Cookbook] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[爱尔兰] Igor Milovanovic 著，颛清山 译

图书标签:

• Python
• 数据可视化
• Matplotlib
• Seaborn
• Plotly
• Bokeh
• 数据分析
• 编程
• 实战
• 图表

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115384393

版次：1

商品编码：11676691

品牌：异步图书

包装：平装

外文名称：Python Data Visualization Cookbook

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：242

字数：318000

正文语种：中文

产品特色

内容简介

　　《Python数据可视化编程实战》是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南，介绍了如何使用Python流行的库，通过60余种方法创建美观的数据可视化效果。
　　全书共8章，分别介绍了准备工作环境、了解数据、绘制并定制化图表、学习更多图表和定制化、创建3D可视化图表、用图像和地图绘制图表、使用正确的图表理解数据以及更多matplotlib知识。
　　《Python数据可视化编程实战》适合那些对Python编程有一定基础的开发人员，可以帮助读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使用Python可视化数据。

作者简介

　　　Igor Milovanovic是一个在Linux系统和软件工程有深厚背景的经验丰富的开发人员。他有着创建可扩展数据驱动分布式富软件系统的技术。他是一个高性能系统设计的布道者，对软件架构和开发方法论有着浓厚的兴趣。他一直坚持倡导促进高质量软件的方法论，如测试驱动开发、一键部署和持续集成。他也拥有坚实的产品开发知识。拥有领域经验知识，并参加过官方培训，他能够把业务知识和业务流程在业务和开发人员之间很好地双向沟通。

内页插图

目录

第1章 准备工作环境
1.1 介绍
1.2 安装matplotlib、Numpy和Scipy库
1.2.1 准备工作
1.2.2 操作步骤
1.2.3 工作原理
1.2.4 补充说明
1.3 安装virtualenv和virtualenvwrapper
1.3.1 准备工作
1.3.2 操作步骤
1.4 在Mac OS X上安装matplotlib
1.4.1 准备工作
1.4.2 操作步骤
1.5 在Windows上安装matplotlib
1.5.1 准备工作
1.5.2 操作步骤
1.5.3 补充说明
1.6 安装图像处理工具：Python图像库（PIL）
1.6.1 操作步骤
1.6.2 安装过程说明
1.6.3 补充说明
1.7 安装requests模块
1.7.1 操作步骤
1.7.2 requests使用说明
1.8 在代码中配置matplotlib参数
1.8.1 准备工作11
1.8.2 操作步骤11
1.8.3 代码解析12
1.9 为项目设置matplotlib参数12
1.9.1 准备工作
1.9.2 配置方法
1.9.3 配置过程说明
1.9.4 补充说明

第2章 了解数据
2.1 简介
2.2 从CSV文件导入数据
2.2.1 准备工作
2.2.2 操作步骤
2.2.3 工作原理
2.2.4 补充说明
2.3 从Microsoft Excel文件中导入数据
2.3.1 准备工作
2.3.2 操作步骤
2.3.3 工作原理
2.3.4 补充说明
2.4 从定宽数据文件导入数据
2.4.1 准备工作
2.4.2 操作步骤
2.4.3 工作原理
2.5 从制表符分隔的文件中读取数据
2.5.1 准备工作
2.5.2 操作步骤
2.5.3 工作原理
2.5.4 补充说明
2.6 从JSON数据源导入数据
2.6.1 准备工作
2.6.2 操作步骤
2.6.3 工作原理
2.6.4 补充说明
2.7 导出数据到JSON、CSV和Excel
……

第3章 绘制并定制化图表
第4章 学习更多图表和定制化
第5章 创建3D可视化图表
第6章 用图像和地图绘制图表
第7章 使用正确的图表理解数据
第8章 更多的matplotlib知识

前言/序言

揭示数据的视觉奥秘：一部探索Python数据可视化强大潜力的实用指南 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势、理解世界的核心要素。然而，冰冷枯燥的数字往往难以直观地传递其内在价值。如何将这些海量数据转化为易于理解、富有洞察力且引人入胜的可视化图表，是每一个数据工作者、分析师、研究者乃至希望从数据中获益的任何人所面临的挑战。本书正是为此而生，它不是一本理论堆砌的学术专著，而是一部侧重于实践、充满活力的“工具箱”，旨在赋能读者利用Python这门强大的编程语言，系统地掌握数据可视化的艺术与科学。 我们深入探索的不仅仅是各种图表类型的罗列，更是如何根据不同的数据特点、分析目的以及目标受众，选择最恰当的可视化方法，并以此构建出能够有效传达信息的视觉叙事。从基础的柱状图、折线图，到复杂的地理空间图、网络图，再到动态交互的可视化，本书将带领您一步步解锁数据的多维视角，让隐藏在数字背后的故事得以生动呈现。 一、构建可视化语言的基石：核心概念与基础工具 本书首先将为您夯实数据可视化的理论基础。我们将详细阐述数据可视化的核心原则，包括数据的清晰表达、避免误导、突出重点等，以及如何遵循视觉设计的最佳实践，确保图表的专业性和美观性。在此基础上，我们将引入Python生态系统中至关重要的可视化库，如Matplotlib、Seaborn以及Plotly。 Matplotlib：作为Python绘图的事实标准，Matplotlib以其灵活性和强大的定制能力著称。我们将从最基础的图表绘制开始，学习如何控制图表的各个元素，例如标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型、标记等，从而创建出满足特定需求的静态图表。您将学会如何绘制散点图、线图、柱状图、饼图等基本图表，并掌握如何调整它们的布局、比例和样式，为后续更复杂的可视化打下坚实基础。 Seaborn：基于Matplotlib构建的Seaborn库，提供了更高级的接口，能够轻松绘制出美观且信息丰富的统计图形。我们将重点关注Seaborn如何简化复杂图表的创建过程，例如分布图、关系图、分类图、回归图等。您将学习如何利用Seaborn的内置主题和调色板，快速生成具有统计意义和视觉吸引力的图表，极大地提高可视化效率。 Plotly：进入交互式可视化领域，Plotly库将为您打开一扇新的大门。本书将引导您如何使用Plotly创建响应式、可缩放的交互式图表，这些图表能够在Web浏览器中运行，支持缩放、平移、悬停提示等功能，为用户提供了更深入探索数据的可能性。我们将探索Plotly Express提供的简洁API，以及如何利用Plotly.js进行更深层次的定制，构建引人入胜的数据故事。 二、解构数据，洞察关联：多维度数据可视化实践 掌握了基础工具后，我们将进入数据探索与分析的核心环节，学习如何运用各种可视化技术来揭示数据之间的复杂关系。 一维数据可视化：我们学习如何通过直方图、箱线图（Box Plot）、小提琴图（Violin Plot）等来展现数据的分布情况，理解数据的中心趋势、离散程度以及异常值。这些图表将帮助您快速把握数据集的整体特征。 二维数据可视化：散点图（Scatter Plot）是探索两个变量之间关系的最直观方式。我们将学习如何通过调整点的大小、颜色和形状来编码第三、第四个变量，实现多维信息的叠加展示。同时，我们将深入研究热力图（Heatmap），用于可视化矩阵数据中的模式和相关性，尤其在基因组学、金融建模等领域具有广泛应用。 多维数据可视化：当数据维度超过三维时，传统的二维图表将难以胜任。本书将介绍一些高级技术，如平行坐标图（Parallel Coordinates Plot）和散点图矩阵（Scatter Plot Matrix），它们能够有效地展示多个变量之间的相互作用，帮助您发现潜在的模式和群组。 时间序列数据可视化：时间是数据的重要维度之一。我们将学习如何使用折线图（Line Chart）有效地追踪变量随时间的变化趋势，如何识别周期性、季节性以及突发事件对数据的影响。我们还将探索更复杂的时序图表，如日历图（Calendar Heatmap），以更直观的方式展示日、周、月等时间粒度下的数据模式。 地理空间数据可视化：将数据与地理位置相结合，能够为分析带来全新的维度。本书将引导您使用Python中的地理空间可视化库，如GeoPandas和Plotly，绘制地图，将数据点、区域的统计信息叠加在地图上，从而揭示地理分布的模式、热点区域以及空间关联。您将学会如何绘制散点地图、区域填充地图（Choropleth Map），并探索更高级的地图可视化技术。 网络数据可视化：在社交网络、推荐系统、知识图谱等领域，网络结构至关重要。我们将学习如何使用NetworkX库来构建和分析网络数据，并结合VisPy或Plotly等库，将复杂的网络关系可视化为节点和边的图，直观地展示连接、中心性和社区结构。 三、构建交互式数据故事：提升用户体验与洞察力 静态图表虽然重要，但在需要用户深入探索数据、进行交互式分析时，交互式可视化则显得尤为关键。 Plotly的交互能力：我们将在Plotly的基础上，深入学习如何为图表添加工具提示（Tooltips）、缩放（Zooming）、平移（Panning）以及选择（Selection）等交互功能。您将学会如何创建动态更新的图表，响应用户的鼠标操作，实现数据的即时反馈。 Dashboard构建：将多个相关的可视化图表组织到一个统一的仪表盘（Dashboard）中，能够提供一个全面的数据视图。我们将介绍Dash库，这是一个用于构建Web应用程序的Python框架，它可以让您轻松地将Plotly图表集成到具有交互式控件（如下拉菜单、滑块、按钮）的仪表盘中，从而构建功能强大的数据分析应用。 数据叙事与演示：本书还将探讨如何将数据可视化应用于构建引人入胜的数据故事。您将学习如何设计一系列连贯的可视化，引导观众理解数据背后的逻辑和结论，并掌握如何通过交互式演示来增强沟通效果。 四、专业级可视化与高级技巧 为了满足更专业的应用需求，本书还将涉及一些高级可视化技术和最佳实践。 自定义图表：在标准图表无法满足需求时，您将学习如何利用Matplotlib的强大定制能力，从零开始绘制高度定制化的图表。 数据预处理与清洗：在进行可视化之前，数据的质量至关重要。我们将简要回顾数据清洗和预处理的常用方法，确保可视化结果的准确性和可靠性。 性能优化：对于大规模数据集，可视化性能会成为一个挑战。我们将探讨一些优化技巧，以确保图表的快速渲染和流畅交互。 色彩理论与可访问性：本书将强调色彩在可视化中的重要作用，以及如何选择能够准确传达信息并避免色盲用户困扰的调色板。同时，我们也会关注图表的可访问性设计，确保更多用户能够理解和使用您的可视化成果。 谁适合阅读本书？ 本书面向广泛的读者群体，包括但不限于： 数据分析师与科学家：希望提升数据洞察力，更有效地Communicating findings。 软件工程师与开发者：需要将数据可视化集成到Web应用或产品中。 研究人员与学者：需要以清晰、直观的方式呈现研究成果。 商业决策者与产品经理：希望从数据中快速获取关键信息，指导业务发展。 对数据可视化感兴趣的初学者：希望系统学习Python数据可视化技术，掌握一门实用技能。 通过本书，您将不仅仅是学会如何“画图”，更能学会如何“用图”——如何通过精准、有力的可视化，将数据的价值最大化，从而做出更明智的决策，解决更复杂的问题。现在，就让我们一起开启这场探索数据视觉奥秘的精彩旅程吧！

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析和可视化领域充满好奇的入门者，我一直渴望找到一本能够真正引导我入门、并且提供实用技巧的书籍。当我在书店偶然翻开《Python数据可视化编程实战》，它的封面设计和排版就给我留下了深刻的印象，那种专业且不失亲和力的感觉，让我立刻产生了购买的冲动。拿到书后，我迫不及待地开始了我的探索之旅。首先吸引我的是它的语言风格，作者并没有使用过于晦涩难懂的专业术语，而是用一种非常贴近初学者思维的方式来解释概念，仿佛身边有一位经验丰富的导师在循循善诱。每一章节的逻辑都安排得非常清晰，从基础的图表类型介绍，到更复杂的交互式可视化，再到如何根据不同的数据场景选择最合适的图表，都进行了详尽的阐述。我尤其喜欢的是书中大量贴合实际案例的演示，这些案例不仅仅是展示代码，更重要的是解释了为什么需要这样做，以及这样做能够达到什么样的效果。它不仅仅是一本“怎么做”的书，更是一本“为什么这么做”的书，这种深度让我觉得物超所值。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，好的技术书籍不应该只是代码的堆砌，更应该蕴含作者的经验和思考。《Python数据可视化编程实战》恰恰做到了这一点。读这本书的过程，就像是和一位资深的数据科学家进行了一场深入的交流。作者在讲解每一个可视化技巧时，都会穿插一些他自己在实际项目中的体会和建议，比如在选择颜色搭配时需要注意的原则，如何避免信息过载，以及如何让图表更具可读性和美观性。我尤其欣赏书中关于“用户体验”的思考，如何让制作出的图表更容易被不同背景的观众理解，而不是仅仅满足于自己能够看懂。这种以终为始的教学方式，让我不仅仅学会了“如何画”，更学会了“为什么这么画”，以及“如何画得更好”。书中提供的很多代码示例，都经过了精心设计，简洁且高效，让我能够快速上手并尝试修改，进一步加深理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是打开了一扇通往数据世界的大门。在接触《Python数据可视化编程实战》之前，我对于如何有效地用图表来传达数据信息，常常感到力不从心。我可能会用一些基础的绘图库，但总觉得结果不够直观，信息也无法清晰地传递。而这本书，真的让我看到了数据可视化的无限可能。作者的讲解思路非常独特，他并没有一开始就堆砌大量的代码，而是先从数据可视化的核心理念出发，强调了“讲故事”的重要性，以及如何通过图表来引导读者的思考。然后，他循序渐进地介绍了Python中各种强大的可视化库，如Matplotlib、Seaborn，甚至是一些更高级的库，让我能够根据不同的需求选择最合适的工具。我印象特别深刻的是关于如何进行数据预处理以适应可视化需求的部分，这往往是被很多初学者忽视的关键环节，而这本书却给予了足够的重视，这大大提升了我后续可视化的效率和效果。

评分☆☆☆☆☆

对我而言，《Python数据可视化编程实战》不仅仅是一本技术手册，更像是一位良师益友。我是一名在市场分析领域工作的从业者，经常需要将复杂的销售数据转化为直观的图表来向管理层汇报。在此之前，我尝试过多种工具，但总是觉得不够灵活，生成的图表要么过于普通，要么难以表达关键的洞察。这本书的出现，彻底改变了我的工作方式。它详细讲解了如何利用Python的强大生态系统，创建出各种专业且富有洞察力的图表。我特别喜欢书中关于“数据叙事”的章节，它教会了我如何将数据背后的故事通过图表生动地呈现出来，而不是简单地展示数字。例如，书中关于时间序列分析的案例，让我能够清晰地展现销售额随时间的变化趋势，并找出其中的关键节点。这种能够将抽象数据转化为具体、可理解的信息的能力，极大地提升了我的工作效率和汇报效果。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在学术界摸索多年的科研人员，我深切体会到数据可视化在科学研究中的关键作用。然而，要找到一本能够兼顾理论深度和实践操作的书籍却并非易事。《Python数据可视化编程实战》给我带来了巨大的惊喜。它不仅仅提供了各种绘制静态图表的方法，更重要的是，它带领我深入了解了如何构建交互式可视化，这对于探索复杂数据集、发现潜在规律至关重要。书中关于如何使用Python库创建交互式仪表盘的讲解，让我眼前一亮。我能够通过简单的代码，实现数据的动态筛选、缩放和平移，这极大地便利了我对实验数据的多维度分析。作者的讲解方式非常严谨，同时又不失趣味性，让我能够轻松地理解那些可能在其他书籍中显得枯燥乏味的理论概念。这本书让我真正感受到了Python在数据可视化领域强大的灵活性和表现力。

评分☆☆☆☆☆

网上上应该能找到电子版的，如果用的多的话还是建议买本实体书

评分☆☆☆☆☆

书不错，内容很丰富！

评分☆☆☆☆☆

实战性很实用的一本书，就是翻译的不是很好！

评分☆☆☆☆☆

618活动购买，很划算，先买回来慢慢看。

评分☆☆☆☆☆

非常不错，满600五折再减100折扣前所未有。

评分☆☆☆☆☆

此书不错，值得一读

评分☆☆☆☆☆

还在看 ，慢慢研究吧

评分☆☆☆☆☆

书本是给朋友买的 估计还没看吧 质量没问题

评分☆☆☆☆☆

不错、可读性强，入门合适，实操强