《Python數據可視化》是2020年清華大學出版社出版的圖書，作者是[美]馬里奧·多布勒 [美]蒂姆·高博曼。
基本信息,內容簡介,目錄,
基本信息
Python數據可視化
作者：[美]馬里奧·多布勒 [美]蒂姆·高博曼 著 李瀛宇 譯
定價：99元
印次：1-1
ISBN：9787302553489
出版日期：2020.06.01
內容簡介
本書詳細闡述了與Python數據可視化相關的基本解決方案，主要包括數據可視化和數據探索的重要性、繪圖知識、Matplotlib、利用Seaborn簡化可視化操作、繪製地理空間數據、基於Bokeh的互動式操作等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學教材和參考手冊。
目錄
第1章 數據可視化和數據探索的重要性 1
1.1 簡介 1
1.1.1 數據可視化簡介 1
1.1.2 數據可視化的重要性 2
1.1.3 數據整理 2
1.1.4 可視化工具和庫 3
1.2 統計學概述 4
1.2.1 集中趨勢的度量 5
1.2.2 離散度測量 6
1.2.3 相關性 6
1.2.4 數據類型 7
1.2.5 摘要統計信息 7
1.3 NumPy 8
1.3.1 練習1：載入示例數據集並計算平均值 9
1.3.2 操作1：使用NumPy計算平均值、中位數、方差和標準偏差 12
1.3.3 基本的NumPy操作 13
1.3.4 操作2：索引、切片、分割和疊代 14
1.3.5 高級NumPy操作 15
1.3.6 操作3：過濾、排序、組合和重構 16
1.4 pandas 17
1.4.1 pandas的優點 17
1.4.2 pandas的缺點 18
1.4.3 練習2：載入示例數據集並計算平均值 18
1.4.4 操作4：使用pandas計算平均值、中位數和給定數字的方差 22
1.4.5 基本的pandas操作 22
1.4.6 Series 23
1.4.7 操作5：基於pandas的索引、切片和疊代 24
1.4.8 pandas高級操作 24
1.4.9 操作6：過濾、排序和重構 25
1.5 本章小結 26
第2章 繪圖知識 29
2.1 簡介 29
2.2 比較圖 29
2.2.1 線形圖 30
2.2.2 柱狀圖 31
2.2.3 雷達圖 33
2.2.4 操作7：員工技能比較 35
2.3 關係圖 36
2.3.1 散點圖 37
2.3.2 氣泡圖 40
2.3.3 相關圖 40
2.3.4 熱圖 42
2.3.5 操作8：20年內道路交通事故統計 44
2.4 合成圖 44
2.4.1 餅圖 44
2.4.2 堆疊式柱狀圖 46
2.4.3 堆疊式面積圖 48
2.4.4 操作9：智慧型手機銷售額 49
2.4.5 維恩圖 50
2.5 分布圖 50
2.5.1 直方圖 51
2.5.2 密度圖 51
2.5.3 箱形圖 52
2.5.4 小提琴圖 54
2.5.5 操作10：不同時間區間內列車的頻率 56
2.6 地理圖 56
2.6.1 點圖 57
2.6.2 等值區域圖 58
2.6.3 連線圖 59
2.7 良好的設計規則 60
2.7.1 一般的設計實踐 60
2.7.2 操作11：確定理想的可視化操作 60
2.8 本章小結 62
第3章 Matplotlib 63
3.1 簡介 63
3.2 Matplotlib中的圖表 63
3.3 pyplot基本知識 65
3.3.1 創建Figure 65
3.3.2 關閉Figure 66
3.3.3 格式化字元串 66
3.3.4 繪製機制 67
3.3.5 利用pandas DataFrame繪製 69
3.3.6 顯示Figure 69
3.3.7 保存Figure 69
3.3.8 創建簡單的可視化內容 70
3.4 基本的文本和圖例功能 71
3.4.1 標記 72
3.4.2 標題 72
3.4.3 文本 72
3.4.4 標註 72
3.4.5 圖例 73
3.4.6 操作12：利用線形圖可視化股票的走勢 73
3.5 基本圖表 74
3.5.1 柱狀圖 74
3.5.2 操作13：比較影片評分的柱狀圖 76
3.5.3 餅圖 77
3.5.4 創建耗水量餅圖 78
3.5.5 堆疊式柱狀圖 80
3.5.6 操作14：餐廳業績的可視化結果 80
3.5.7 堆疊式面積圖 81
3.5.8 操作15：利用堆疊式面積圖比較智慧型手機的銷售狀態 82
3.5.9 直方圖 83
3.5.10 箱形圖 85
3.5.11 操作16：智商的直方圖和箱形圖 86
3.5.12 散點圖 87
3.5.13 操作17：利用散點圖可視化動物間的相關性 88
3.5.14 氣泡圖 89
3.6 布局 90
3.6.1 子圖 90
3.6.2 緊湊型子圖 92
3.6.3 雷達圖 94
3.6.4 與雷達圖協同工作 94
3.6.5 GridSpec 96
3.6.6 操作18：基於邊緣直方圖創建散點圖 97
3.7 圖像 98
3.7.1 基本的圖像操作 98
3.7.2 操作19：在格線中繪製多幅圖像 103
3.8 編寫數學表達式 103
3.9 本章小結 104
第4章 利用Seaborn簡化可視化操作 105
4.1 簡介 105
4.2 控制Figure觀感 106
4.2.1 圖形樣式 108
4.2.2 移除軸向 110
4.2.3 上下文 111
4.2.4 操作20：利用箱形圖比較不同測試分組中的IQ值 112
4.3 調色板 113
4.3.1 分類調色板 114
4.3.2 連續調色板 115
4.3.3 離散調色板 116
4.3.4 操作21：利用熱圖發現航班數據中的模式 117
4.4 Seaborn中的圖表 118
4.4.1 柱狀圖 118
4.4.2 操作22：電影評分比較 119
4.4.3 核密度估算 119
4.4.4 相互關係的可視化 122
4.4.5 小提琴圖 123
4.4.6 操作23：利用小提琴圖比較不同測試組中的IQ值 124
4.5 Seaborn中的多圖表 125
4.5.1 FacetGrid 125
4.5.2 操作24：前30個YouTube頻道 126
4.6 回歸圖 127
4.7 Squarify庫 129
4.8 本章小結 130
第5章 繪製地理空間數據 131
5.1 簡介 131
5.1.1 Geoplotlib的設計原理 132
5.1.2 地理空間可視化 133
5.1.3 簡單地理空間數據的可視化 134
5.1.4 操作27：繪製地圖上的地理空間數據 138
5.1.5 採用GeoJSON數據的等值線圖 140
5.2 圖塊提供商 144
5.3 自定義層 148
5.4 本章小結 149
第6章 基於Bokeh的互動式操作 151
6.1 簡介 151
6.1.1 Bokeh的基本概念 152
6.1.2 Bokeh中的接口 152
6.1.3 輸出 153
6.1.4 Bokeh伺服器 153
6.1.5 演示 154
6.1.6 集成 155
6.1.7 利用Bokeh進行繪製 155
6.1.8 比較plotting和models接口 161
6.2 添加微件 169
6.2.1 基本的互動式微件 169
6.2.2 操作29：利用微件擴展圖表 179
6.3 本章小結 180
第7章 知識整合 181
7.1 簡介 181
7.1.1 操作30：實現Matplotlib和Seaborn操作 181
7.1.2 操作31：利用Bokeh可視化股票價格 184
7.1.3 geoplotlib 185
7.1.4 操作32：利用geoplotlib分析Airbnb數據 185
7.2 本章小結 186
附錄 189
第1章 數據可視化和數據探索的重要性 189
操作1：使用NumPy計算平均值、中位數、方差和標準偏差 189
操作2：索引、切片、分割和疊代 192
操作3：過濾、排序、組合和重構 197
操作4：使用pandas計算平均值、中位數和給定數字的方差 200
操作5：基於pandas的索引、切片和疊代 204
操作6：過濾、排序和重構 209
第2章 繪圖知識 215
操作7：員工技能比較 215
操作8：20年內道路交通事故統計 215
操作9：智慧型手機銷售額 215
操作10：不同時間區間內列車的頻率 215
操作11：確定理想的可視化操作 216
第3章 Matplotlib 218
操作12：利用線形圖可視化股票的走勢 218
操作13：比較影片評分的柱狀圖 219
操作14：餐廳業績的可視化結果 220
操作15：利用堆疊式面積圖比較智慧型手機的銷售狀態 222
操作16：智商的直方圖和箱形圖 223
操作17：利用散點圖可視化動物間的相關性 225
操作18：基於邊緣直方圖創建散點圖 226
操作19：在格線中繪製多幅圖像 228
第4章 利用Seaborn簡化可視化操作 229
操作20：利用箱形圖比較不同測試分組中的IQ值 229
操作21：利用熱圖發現航班數據中的模式 231
操作22：電影評分比較 232
操作23：利用小提琴圖比較不同測試組中的IQ值 233
操作24：前30個YouTube頻道 235
操作25：線性回歸 237
操作26：耗水量 238
第5章 繪製地理空間數據 239
操作27：繪製地圖上的地理空間數據 239
操作28：與自定義層協同工作 246
第6章 基於Bokeh的互動式操作 249
操作29：利用微件擴展圖表 249
第7章 知識整合 255
操作30：實現Matplotlib和Seaborn操作 255
操作31：利用Bokeh可視化股票價格 261
操作32：利用geoplotlib分析Airbnb數據 268
