Python数据可视化编程实战 封面

Python数据可视化编程实战

评分 3.6
章节数
8
ISBN
9787115384393

标签

内容简介

本书是一本以 Python 为工具讲解数据可视化编程的实战型指南。全书以 matplotlib 及其配套的科学计算库(NumPy、SciPy、PIL 等)为主线,从搭建开发环境开始,完整走一遍「读取数据—清理数据—绘图呈现—调整优化」的可视化流程。书中先从本地文件、远程请求、CSV 与 JSON 以及关系型数据库等渠道导入数据,讲解加载与整理数据的基本做法;随后用一个个可复现的小案例,演示如何绘制折线图、柱状图、散点图、饼图、直方图等常见图形,并介绍标题、坐标轴、刻度、图例、配色与样式的定制方法。进阶部分进一步涉及三维可视化、用图像和地图绘制图表(含地理数据呈现)、动画与交互效果,以及如何根据数据的类型与分析目的,选择合适的图表表达观点。全书共 8 章,以「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、更多 matplotlib 知识」为框架,通过 60 余种方法呈现可视化效果。书中采用「问题—解法—代码—说明」的条目式写法,读者可以照着代码动手实验,也可以按需查找具体技巧,是一本偏工具手册风格的入门到进阶用书。

编辑推荐

很多数据可视化书讲「原理」,这本书更偏向「动手做出图」。它以 matplotlib 为核心,把数据读取与清洗、图形绘制、样式定制、三维与地图呈现串成一条完整链路,每个知识点都配成可直接跑通的代码案例,读的时候一边敲一边看效果,学习节奏很快。条目式「步骤+说明」的写法让它同时具备教程和查询手册两种属性:初学时按章节顺序通读,熟悉之后遇到「刻度怎么调」「地图怎么画」「配色怎么改」这类具体问题,翻开对应小节就能找到答案。书中特别强调「选对图表」这一点,不满足于把图画出来,还会讨论什么样的表达方式更能把数据关系说清楚,这点对做报表和数据分析报告的人比较实用。当然,这本书以 matplotlib 为主导,对 plotly、seaborn、Bokeh 等交互式可视化工具的覆盖有限;且成书较早,部分库的 API 与写法已在后续版本中变化,照着练习时可能需要对照官方文档做少量调整。对已有 Python 基础、希望系统补齐可视化技能的人来说,它仍是一本结构清楚、案例充足的实用参考。

适合谁读

适合

  • 已掌握 Python 基本语法、想系统学习 matplotlib 绘图的开发者
  • 需要做数据报表和可视化呈现的数据分析从业者
  • 做科研或课程作业、需要绘制图表的研究生与高年级本科生
  • 希望用大量小案例快速上手、边学边敲的实践型学习者

不适合

  • 完全没有 Python 基础、还不理解列表与函数等概念的零基础读者
  • 主要想学 ECharts、D3.js 等前端可视化工具的开发者
  • 期待深入讲解统计学原理与信息设计理论、而非工具操作的读者
  • 需要前沿交互式可视化框架(如 plotly、Bokeh)深度内容的人

阅读建议

  1. 先按第1章把环境配好,确保 matplotlib 能正常出图,再进入后续章节。
  2. 按章节顺序通读一遍,同时把每个案例代码亲手运行一次,观察输出结果。
  3. 图表卡住时再把它当手册用,按「刻度、配色、图例、子图」等关键词跳查对应小节。
  4. 练习时对照当前 matplotlib 官方文档,注意书中较早版本 API 的变化与替代写法。

出版社简介

人民邮电出版社 中国 · 成立于 1953 年

人民邮电出版社以科技、计算机与信息通信类图书见长,并由此延伸至摄影、艺术、软件学习与励志成长等门类,形成较为多元的出版方向。库内图书既涵盖《重构与模式(修订版)》《华为交换机学习指南(第二版)》等计算机与通信技术读物,也收录《小王子(中英法彩绘典藏纪念版)》《了不起的盖茨比》《假如给我三天光明》等双语典藏类作品;《北京十年:1980-1990》与《鬼刀 WLOP个人插画作品集》则体现其在摄影与艺术领域的布局。作者资源包括安东尼·圣埃克苏佩里、海伦·凯勒、Joshua Kerievsky、王达、张兆增与WLOP等。

目录

  1. 第1章 准备工作环境
  2. 第2章 了解数据
  3. 第3章 绘制并定制化图表
  4. 第4章 学习更多图表和定制化
  5. 第5章 创建3D可视化图表
  6. 第6章 用图像和地图绘制图表
  7. 第7章 使用正确的图表理解数据
  8. 第8章 更多matplotlib知识

常见问题

这本书适合 Python 零基础的人吗?
不太适合。书一开始就进入环境配置和库的使用,预设读者已能读写基本 Python 代码、理解函数和模块。若完全没有基础,建议先补完一门 Python 入门课,再来读这本书会顺畅得多。
书中主要用哪个可视化库?
以 matplotlib 为主,配套使用 NumPy、SciPy、PIL 等科学计算与图像处理库,也涉及 requests 获取数据和地图、三维图形的绘制。全书内容主要围绕 matplotlib 展开。
这本书和「第2版」有什么区别?
第1版 2015 年出版,共 8 章,约 60 余种方法;第2版由多位作者合作修订,扩充为 9 章、70 余种方法,新增数据源处理与 Plotly 云端可视化内容。手上是哪一版,按对应版本的章节顺序学习即可。
照着书里的代码运行报错怎么办?
多数是库版本差异造成的 API 变化。建议先确认 Python 与 matplotlib 版本,再查对应版本的官方文档,把旧写法替换为等价的新写法;个别函数被弃用时,可搜索该函数的名称加「deprecated」查找替代方案。
读完能做到什么程度?
可以独立完成常见统计图形的绘制与样式定制,处理 CSV、JSON、数据库等多来源数据,并绘制地图、三维图和简单动画,具备为分析报告和项目制作可读性较高图表的能力。

读者评论

查询本书

本站为索引目录:「全网查询」由您发起、在您的浏览器中运行,所列入口均指向第三方站点,请自行判断可用性。

同一作者

同类高分