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内容大纲
本书介绍了数据可视化的概念、Python数据可视化的工具和图表的基本类型，重点介绍如何使用Python的Matplotlib、Seaborn和pyecharts等数据可视化绘图库绘制专业图表。
本书采用单元式结构，共有7个单元，每个单元包含多个任务，每个任务都是一个具体的应用案例。其中，单元1讲解数据可视化的基本概念，单元2讲解Python开发环境及常用数据处理操作，单元3讲解图表的基本类型，单元4～单元6分别讲解Matplotlib、Seaborn和pyecharts等数据可视化绘图库的基本操作方法及相关的应用案例，单元7讲解pyecharts综合应用案例。本书采用任务驱动式教学方法，各个单元都配有教案、教学PPT、源代码、数据集、教学视频、拓展训练、单元小结和思考练习，便于教师教学和读者自学。
本书可作为高等教育本、专科院校计算机相关专业学生的教材，也可作为数据可视化爱好者的自学参考用书。 -
作者介绍
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目录
单元1 认识数据可视化
1.1 什么是数据可视化
【任务1-1】期末成绩的分布分析
1.2 数据可视化的作用
【任务1-2】产品销售情况统计表分析
1.3 数据可视化的工具和库
【任务1-3】数据可视化的工具
【任务1-4】Python数据可视化工具库
拓展训练
【拓展任务1】中国原油生产和石油进出口情况分析
单元小结
思考练习
单元2 Python开发环境及常用数据处理操作
2.1 Python的开发环境搭建
【任务2-1】Python软件安装
【任务2-2】Python环境变量配置及测试
2.2 PyCharm安装与使用
【任务2-3】PyCharm安装
【任务2-4】PyCharm简单设置
【任务2-5】PyCharm使用
2.3 Python数据可视化常用的类库
【任务2-6】NumPy简介、测试、安装与导入
【任务2-7】pandas简介、测试、安装与导入
【任务2-8】在PyCharm中导入NumPy和pandas库
2.4 数据可视化中pandas库常用操作
【任务2-9】pandas的数据结构
【任务2-10】文件读取操作
【任务2-11】获取数据操作
拓展训练
【拓展任务2】常用数据处理操作
单元小结
思考练习
单元3 数据可视化——图表的基本类型
3.1 图表的基本类型
【任务3-1】数据可视化的探索过程
3.2 类别比较型图表
【任务3-2】了解类别比较型图表
3.3 数据关系型图表
【任务3-3】了解数据关系型图表
3.4 数据分布型图表
【任务3-4】了解数据分布型图表
3.5 时间序列型图表
【任务3-5】了解时间序列型图表
3.6 局部整体型图表
【任务3-6】了解局部整体型图表
3.7 地理空间型图表
【任务3-7】了解地理空间型图表
拓展训练
【拓展任务3】数据可视化的应用
单元小结
思考练习
单元4 Matplotlib数据可视化
4.1 认识Matplotlib
【任务4-1】Matplotlib简介、测试、安装与导入
4.2 Matplotlib绘图的基础知识
【任务4-2】绘图接口、图表对象与元素和常见的绘图函数
4.3 使用pyplot创建图表
【任务4-3】绘制各种不同风格的水平线和垂直线
【任务4-4】设置图表标题、轴标签、轴范围和轴刻度
【任务4-5】设置图例
【任务4-6】设置格式化字符串
【任务4-7】设置文本、标注、网格线
【任务4-8】创建子图
【任务4-9】设置坐标轴
4.4 Matplotlib参数配置
【任务4-10】设置Matplotlib配置文件
【任务4-11】设置动态rc参数
【任务4-12】设置中文、负号显示
4.5 Matplotlib类别比较型图表
【任务4-13】单数据系列柱形图——我国铁路营业里程情况
【任务4-14】多数据系列柱形图——我国就业人员情况
【任务4-15】堆积柱形图——我国各类运输方式旅客周转量情况
【任务4-16】百分比堆积柱形图——我国客运量情况
【任务4-17】条形图——我国各类运输营业里程情况
【任务4-18】雷达图——我国直辖市软件项目收入情况
4.6 Matplotlib数据关系型图表
【任务4-19】散点图——广告投入与销售额之间的关系
【任务4-20】气泡图——广告投入、销售额及投入产出比的关系
4.7 Matplotlib数据分布型图表
【任务4-21】直方图——学生期末综合成绩分布情况
【任务4-22】柱形图——学生期末考试成绩分布情况
【任务4-23】箱形图——学生平时成绩、期末考试成绩和期末综合成绩的分布情况
4.8 Matplotlib时间序列型图表
【任务4-24】折线图——国内人均旅游花费情况
【任务4-25】面积图——国内游客情况
4.9 Matplotlib局部整体型图表
【任务4-26】饼图——全国高等教育招生数占比情况
【任务4-27】圆环图——全国高等教育毕业生人数占比情况
拓展训练
【拓展任务4】三次产业贡献率情况
单元小结
思考练习
单元5 Seaborn数据可视化
5.1 认识Seaborn
【任务5-1】Seaborn简介、测试、安装与导入
5.2 Seaborn图表风格
【任务5-2】设置图表样式
【任务5-3】设置元素的缩放比例和中文显示
【任务5-4】移除轴
5.3 Seaborn的颜色主题
【任务5-5】设置图表调色板
5.4 Seaborn常见图表
【任务5-6】带误差棒的柱形图——不同空气质量等级的PM2.5平均值
【任务5-7】统计直方图与核密度估计图——全年AQI分布图
【任务5-8】矩阵散点图——AQI、PM2.5、SO2、NO2之间的关系
【任务5-9】小提琴图——全年不同空气质量等级的PM2.5情况
拓展训练
【拓展任务5】AQI的变化趋势
单元小结
思考练习
单元6 pyecharts数据可视化
6.1 认识pyecharts
【任务6-1】pyecharts简介、测试、安装与导入
6.2 pyecharts绘制图表流程
【任务6-2】绘制简单图表
6.3 图表的全局配置项
【任务6-3】初始化配置项
【任务6-4】标题配置项
【任务6-5】图例配置项
【任务6-6】工具箱配置项
【任务6-7】视觉映射配置项
【任务6-8】提示框配置项
【任务6-9】区域缩放配置项
【任务6-10】坐标轴配置项
【任务6-11】原生图形元素组件
6.4 图表的系列配置项
【任务6-12】文字样式配置项
【任务6-13】标签配置项
【任务6-14】线样式配置项
【任务6-15】分割线配置项
6.5 pyecharts常见图表
【任务6-16】柱形图和条形图——居民人均可支配收入和人均消费支出情况
【任务6-17】雷达图——居民人均消费支出情况
【任务6-18】散点图——TV广告投入与销售额之间的关系
【任务6-19】平行坐标图——各类学历教育招生人数情况
【任务6-20】箱形图——我国造林总面积情况
【任务6-21】漏斗图——我国货运量情况
【任务6-22】仪表盘——某门课程学员学习进度合格率
【任务6-23】折线图——我国居民人均收支情况
【任务6-24】饼图——居民人均消费支出及其构成
拓展训练
【拓展任务6】城市绿地建设情况
单元小结
思考练习
单元7 国民经济和社会发展统计数据可视化
7.1 国内生产总值及各级产业增加值情况
【任务7-1】国内生产总值及第一产业、第二产业、第三产业增加值情况
7.2 人口数据情况
【任务7-2】人口数构成及抚养比情况
【任务7-3】人口年龄结构与抚养比情况
7.3 广播电视和电影发展情况
【任务7-4】有线广播电视用户数情况
【任务7-5】国产和进口电影票房收入情况
单元小结
思考练习
参考文献
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