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内容大纲
本书详细介绍Python数据可视化编程涉及的几个常用库的使用方法，并列举了大量的数据可视化编程示例。全书共8章，内容主要包括在Python中安装和导入软件包、编写代码和打印数据、函数式编程和面向对象编程、使用Python内置对象以及NumPy和Pandas中的核心对象为图表构建数据的方法、Matplotlib图表的整体组成、创建图表的基本流程和两种编程方式、设置Matplotlib默认选项、使用Matplotlib库创建图形和坐标系、设置图形外观、设置坐标轴、为数据点添加注释、添加图表标题和图例、添加网格线和参考线，以及将图表保存为图片文件、使用Matplotlib/Seaborn/Pyecharts三个库创建不同类型的图表，以及使用它们进行数据可视化项目实战等内容。另外，本书附赠示例源代码、重点内容的多媒体视频教程和教学课件。
本书结构系统，内容细致，概念清晰，注重技术细节的讲解，使读者可以在短时间内学会Python数据可视化编程。本书适合所有希望学习和从事Python数据可视化编程或对其感兴趣的用户，还可作为各类院校和培训班的Python数据可视化编程的教材。 -
作者介绍
宋翔，6届微软全球最有价值专家（MVP），微软TechNet中文论坛版主，微软TechNet Webcast讲师，主要致力于操作系统、程序开发、图形图像、辅助设计、办公应用等计算机产品的研究与开发，具有坚实的理论基础与丰富的实战经验，出版过多部相关图书，代表作品有《Word排版之道》《Excel技术与应用大全》《Excel公式与函数大辞典》《Word/Excel/PPT实战技术大全》《Windows 10技术与应用大全》等。 -
目录
第1章 Python基础知识
1.1 在Python中安装pip程序
1.2 在Python中安装和导入软件包
1.2.1 在全局环境中安装软件包
1.2.2 一次性安装多个软件包
1.2.3 创建和删除虚拟环境
1.2.4 激活和退出虚拟环境
1.2.5 在虚拟环境中安装软件包
1.2.6 在虚拟环境中使用IDLE
1.2.7 导入整个软件包
1.2.8 导入软件包中的特定模块
1.3 在交互模式和脚本模式中编写代码
1.4 在屏幕上打印数据
1.4.1 打印数据的基本方法
1.4.2 自定义数据之间的分隔符
1.4.3 自定义数据末尾的终止符
1.4.4 转义字符和抑制转义
1.4.5 使用变量引用数据
1.5 函数式编程
1.5.1 使用Python内置函数
1.5.2 按照位置或关键字传递参数
1.5.3 创建新的函数
1.6 面向对象编程
1.6.1 使用Python内置对象
1.6.2 使用属性获取对象的状态信息
1.6.3 使用方法让对象执行操作
1.6.4 创建新的对象
第2章 快速构建图表所需的数据
2.1 使用Python中的列表对象构建数据
2.1.1 创建包含一项或多项数据的列表
2.1.2 创建嵌套列表
2.1.3 创建符合特定条件的列表
2.2 使用Python中的元组对象构建数据
2.2.1 创建包含一项或多项数据的元组
2.2.2 创建符合特定条件的元组
2.3 使用Python中的字典对象构建数据
2.3.1 创建包含一项或多项数据的字典
2.3.2 创建符合特定条件的字典
2.4 使用NumPy中的Ndarray对象构建数据
2.4.1 创建一维数组
2.4.2 创建二维数组
2.4.3 将一维数组转换为二维数组
2.4.4 查看数组的维数和元素数
2.4.5 修改数组元素的值
2.4.6 转置数组的行和列
2.5 使用Pandas中的Series对象构建数据
2.5.1 创建Series对象
2.5.2 获取或修改Series对象中的数据
2.5.3 为Series对象命名
2.5.4 获取Series对象中的所有数据
2.6 使用Pandas中的DataFrame对象构建数据
2.6.1 使用Python中的列表对象创建DataFrame对象
2.6.2 使用Python中的字典对象创建DataFrame对象
2.6.3 使用NumPy中的Ndarray对象创建DataFrame对象
2.6.4 使用Pandas中的Series对象创建DataFrame对象
2.6.5 获取指定的行、列和值
2.7 使用Python和Pandas读取文件中的数据
2.7.1 使用Python内置功能读取文本文件中的数据
2.7.2 使用Python标准库模块读取CSV文件中的数据
2.7.3 使用Pandas库读取文本文件中的数据
2.7.4 使用Pandas库读取CSV文件中的数据
2.7.5 使用Pandas库读取Excel文件中的数据
第3章 快速了解Matplotlib
3.1 Matplotlib图表的整体组成
3.1.1 Matplotlib图表的组成部分
3.1.2 使用Matplotlib创建图表的基本流程
3.1.3 多个图表的布局方式
3.2 创建图表的两种编程方式
3.2.1 使用函数方式创建图表
3.2.2 使用面向对象方式创建图表
3.3 设置Matplotlib默认选项
3.3.1 在程序运行时临时设置默认选项
3.3.2 使用配置文件永久设置默认选项
第4章 使用Matplotlib创建图表的通用操作
4.1 创建图形和坐标系
4.1.1 创建带有一个坐标系的图形
4.1.2 创建带有多个坐标系的图形
4.1.3 创建带有不规则排列的多个坐标系的图形
4.1.4 直接在图形中的指定区域创建图表
4.1.5 创建空白图形并手动添加坐标系
4.1.6 引用特定的坐标系
4.1.7 在窗口中显示图形
4.2 设置图形的外观
4.2.1 设置图形的尺寸和分辨率
4.2.2 设置图形的背景色
4.2.3 设置图形的边框线
4.2.4 让所有图表填满图形
4.3 设置坐标轴
4.3.1 添加坐标轴标题
4.3.2 更改坐标轴的取值范围
4.3.3 设置坐标轴的刻度及其标签
4.4 为数据点添加注释
4.4.1 为数据点添加简单的注释
4.4.2 为数据点添加带有箭头的注释
4.5 添加图表标题
4.5.1 为一个图表添加标题
4.5.2 为多个图表添加标题
4.5.3 为所有图表添加共同的标题
4.5.4 设置图表标题的字体格式
4.5.5 更改图表标题的位置
4.6 添加图例
4.6.1 设置图例标签
4.6.2 显示所有图例
4.6.3 指定要显示的图例
4.6.4 修改图例标签
4.6.5 更改图例的位置
4.7 添加网格线
4.7.1 在图表中显示网格线
4.7.2 更改网格线的线条格式
4.8 添加参考线
4.8.1 在图表中添加参考线
4.8.2 更改参考线的线条格式
4.9 将图表保存为图片文件
4.9.1 将图表保存到指定位置
4.9.2 设置图片的分辨率
4.10 为整个图形选择一种主题风格
第5章 使用Matplotlib创建不同类型的图表
5.1 创建柱形图
5.1.1 创建基本柱形图
5.1.2 创建堆积柱形图
5.1.3 创建并列柱形图
5.1.4 为柱形设置不同的颜色
5.2 创建条形图
5.2.1 创建基本条形图
5.2.2 创建堆积条形图
5.2.3 创建并列条形图
5.3 创建折线图
5.3.1 创建只有一条折线的折线图
5.3.2 创建包含多条折线的折线图
5.3.3 设置折线节点的样式
5.4 创建散点图
5.4.1 创建基本散点图
5.4.2 更改散点图的样式
5.5 创建气泡图
5.6 创建直方图
5.6.1 创建自动分组的直方图
5.6.2 创建手动分组的直方图
5.7 创建饼形图
5.7.1 创建基本饼形图
5.7.2 为饼形图添加标签和百分比值
5.7.3 改变饼形图各个扇区的颜色
5.7.4 创建分裂饼形图
5.7.5 调整饼形图的大小
5.7.6 让饼形图更有立体感
5.8 创建圆环图
5.8.1 创建基本圆环图
5.8.2 在圆环图中显示百分比值
5.8.3 创建双层圆环图
5.9 创建箱形图
5.9.1 为一组数据创建箱形图
5.9.2 为多组数据创建箱形图
5.9.3 隐藏异常值
5.9.4 创建水平方向的箱形图
5.9.5 更改箱形图的样式
5.10 创建阶梯图
5.10.1 创建基本阶梯图
5.10.2 将阶梯图的线条加粗
5.11 创建面积图
5.11.1 创建基本面积图
5.11.2 创建堆积面积图
5.12 创建雷达图
5.12.1 在极坐标系中创建一个点
5.12.2 在极坐标系中创建雷达图
5.12.3 为雷达图设置填充色
5.12.4 更改雷达图的刻度标签
5.12.5 创建一个正六边形的雷达图
5.12.6 使用subplot或subplots函数创建极坐标系
5.12.7 使用Axes对象的plot方法创建雷达图
5.13 创建热力图
5.13.1 创建基本热力图
5.13.2 更改热力图的颜色
5.13.3 更改颜色条的长度
5.14 创建棉棒图
5.14.1 创建基本棉棒图
5.14.2 更改棉棒图的样式
5.15 创建误差棒图
5.15.1 创建基本误差棒图
5.15.2 更改误差棒图的样式
5.15.3 在柱形图中添加误差棒
第6章 使用Seaborn创建不同类型的图表
6.1 快速了解Seaborn
6.1.1 安装Seaborn
6.1.2 Seaborn和Matplotlib的区别和联系
6.1.3 使用Seaborn创建图表时需要导入的库
6.2 Seaborn通用操作
6.2.1 设置主题
6.2.2 正常显示中文
6.2.3 设置标题
6.2.4 设置图例
6.2.5 设置坐标轴的取值范围
6.2.6 设置坐标轴的刻度及其标签
6.3 创建柱形图
6.3.1 创建基本柱形图
6.3.2 调整柱形图中柱形的排列顺序
6.3.3 将柱形图转换为条形图
6.4 创建折线图
6.4.1 创建只有一条折线的折线图
6.4.2 创建包含多条折线的折线图
6.4.3 设置折线的线型和宽度
6.5 创建散点图
6.5.1 创建基本散点图
6.5.2 更改点的形状和大小
6.5.3 在散点图中添加特征标记
6.5.4 创建分布散点图
6.6 创建直方图
6.6.1 创建自动分组的直方图
6.6.2 创建手动分组的直方图
6.7 创建箱形图
6.7.1 创建基本箱形图
6.7.2 创建包含异常值的箱形图
6.7.3 为多组数据创建箱形图
6.7.4 创建增强箱形图
6.8 创建热力图
6.8.1 创建基本热力图
6.8.2 在热力图中显示数据
6.8.3 更改热力图的颜色
6.9 创建核密度图
6.10 创建小提琴图
6.11 创建线性回归图
6.12 创建多个图表
第7章 使用Pyecharts创建不同类型的图表
7.1 快速了解Pyecharts
7.1.1 安装Pyecharts
7.1.2 使用Pyecharts创建图表的方式
7.2 创建不同类型的图表
7.2.1 创建柱形图
7.2.2 创建条形图
7.2.3 创建折线图
7.2.4 创建面积图
7.2.5 创建散点图
7.2.6 创建饼形图
7.2.7 创建圆环图
7.2.8 创建箱形图
7.2.9 创建漏斗图
7.2.10 创建水球图
7.2.11 创建词云图
7.3 设置在图表中显示的元素及其格式
7.3.1 基本设置方法
7.3.2 设置初始化选项
7.3.3 设置图表标题
7.3.4 设置图例
7.3.5 设置坐标轴
7.3.6 设置线条
7.3.7 设置标签
7.3.8 设置提示框
第8章 数据可视化项目实战
8.1 本章案例使用的数据
8.2 Matplotlib数据可视化项目实战
8.2.1 导入必要的库和Excel数据
8.2.2 创建折线图
8.2.3 添加坐标轴标题
8.2.4 添加图表标题和图例
8.2.5 将3条折线设置为不同的线型
8.2.6 清晰显示折线上的数据点
8.2.7 完整的示例代码
8.3 Seaborn数据可视化项目实战
8.3.1 导入必要的库和Excel数据
8.3.2 创建折线图
8.3.3 添加坐标轴标题
8.3.4 添加图表标题和图例
8.3.5 将3条折线设置为不同的线型
8.3.6 清晰显示折线上的数据点
8.3.7 完整的示例代码
8.4 Pyecharts数据可视化项目实战
8.4.1 导入必要的库和Excel数据
8.4.2 创建折线图
8.4.3 添加坐标轴标题
8.4.4 添加图表标题和图例
8.4.5 将3条折线设置为不同的线型
8.4.6 清晰显示折线上的数据点
8.4.7 完整的示例代码
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