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  • python可视化Task01

    2020-12-14 19:42:36
    python可视化Task01 我学绘图是从R语言起步的,R语言在绘图方面有很成熟的ggplot2包和衍生出的成熟生态,市面上也有很多不错的书籍资料,对ggplot2图层叠加的绘图思想讲解也比较透彻。但后面感觉到R在数据处理方面的...

    python可视化Task01

    我学绘图是从R语言起步的,R语言在绘图方面有很成熟的ggplot2包和衍生出的成熟生态,市面上也有很多不错的书籍资料,对ggplot2图层叠加的绘图思想讲解也比较透彻。但后面感觉到R在数据处理方面的效率比不上python(数据只能在经过一系列清洗转换成data.frame或者tibble格式后才能绘图,而这一系列的清洗转换我觉得python的支持更完美,因此不同编程语言间数据对象的切换使用只能依赖文本文件之间的转换,个人希望一种编程语言就完成数据的清洗和展示,因而转向python绘图的学习)。
    学python绘图避免不了对matplotlib的学习和延伸,但我目前在市面上看到的有关matplotlib书籍资料,并不能把matplotlib的绘图思想讲解清楚,三分画图七分修图,要对一幅图片做更精细的修改,面向对象风格才是更好的选择,但我没有看到有哪部分资料对这种绘图风格有很好的解释,而官方文档的讲解又比较散乱而且有语言方面的理解困难,导致入门困难,经常是遇到问题才翻文档和google,知乎上一篇文章引起我的共鸣 (https://zhuanlan.zhihu.com/p/93423829)。当然,如果有复杂的图片,我还是偏向用R,因为有更成熟的资源和支持。

    matplotlib提供了两种最常用的绘图接口:

    1. 显式创建figure和axes,在上面调用绘图方法,也被称为OO模式(object-oriented style),可以适应更复杂的场景,更好地控制图形
    2. 依赖pyplot自动创建figure和axes,并绘图
      后续学习主要使用第一种接口绘制图形

    在这里插入图片描述

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  • (2)专注于Python数据分析与可视化操作中实际用到的技术。相比大而全的书籍资料,本书能让读者尽快上手,开始项目开发。(3)书中的"新手问答”和"小试牛刀”栏目能让读者巩固知识,举一反三,学以致用。...

    (1)没有高深理论,每章都以实例为主,读者参考书中源码运行,就能得到与书中一样的结果。(2)专注于Python数据分析与可视化操作中实际用到的技术。相比大而全的书籍资料,本书能让读者尽快上手,开始项目开发。(3)书中的"新手问答”和"小试牛刀”栏目能让读者巩固知识,举一反三,学以致用。

    《Python数据分析与可视化从入门到精通》以"零基础”为起点,系统地介绍了Python在数据处理与可视化分析方面的应用。全书内容共分3篇12章,具体安排如下。 篇:基础篇,包括~4章。主要介绍了Python语言的基本情况与现状、环境搭建与软件安装,以及Python语言的基本知识。 第2篇:应用篇,包括第5~11章。主要介绍了Python的数据存取方法、数据清洗和预处理、大数据可视化分析基础,以及2D、3D等图形的绘制与可视化分析的方法与相关应用。 第3篇:实战篇,包括2章。以抓取中国天气网相关数据存入MySQL数据库,并绘制相应图形为主线,综合本书各章知识点,介绍了数据采集、清理、保存及绘制可视化图形的基本步骤和方法。 本书既适合希望从事Python数据处理与可视化的用户学习,也适合作为广大职业院校相关专业参考用书,还可作为相关培训班的教材用书。

    高博,不错工程师,IT杂家。主要研究方向为云计算与大数据、数据可视化等,熟悉.Net、PHP、Python,DevOps,MySQL、SQLServer等技术和工具。作为一作编写了《Discuz!社区管理员实用教程》《代码的力量——Discuz!源码分析与插件开发实例进阶》《PHP+MySQL+AJAX Web开发给力起飞》,参与编写了《Web 2.0社区网站实用宝典》《ASP.NET 4.0 MVC敏捷开发给力起飞》《Java Web应用开发给力起飞》等书籍。主持省部级纵向课题3项,参与纵向、横向课题16项,获得软件著作权12项。 刘冰,博士研究生,重庆邮电大学计算机科学与技术学院/人工智能学院教师,先后翻译出版程序设计、图像处理、计算机视觉等领域著作4部,编写教材5部,获发明2项,发表SCI/EI论文4篇,参与重量、省部级项目3项。荣获重庆邮电大学很好班主任、很好班导师、很好青年教师等荣誉称号。 李力,毕业于西安交通大学计算机学院,现工作于教育考试招生战线,曾长期在国防军工单位从事网络战、信息战研究,擅长需求分析与设计,参与纵、横向课题12项,获得软件著作权4项。

    篇 基础篇章 认识大蟒:Python快速入门21.1 什么是大蟒(Python)31.2 Python是位"年轻的老同志”31.3 Python语言有什么特点51.4 Python语言的应用领域7★新手问答★8本章小结8第2章 磨好利牙,子弹上膛:准备好工作环境92.1 版本的比较与选择102.2 在Windows上安装Python142.2.1 下载安装程序152.2.2 图解安装步骤172.3 在macOS上安装Python192.3.1 版本选择202.3.2 下载安装程序202.3.3 图解安装步骤222.4 选择合适的开发工具262.4.1 Anaconda262.4.2 Visual Studio272.4.3 PyCharm272.4.4 Eclipse 282.4.5 Komodo 292.4.6 Visual Studio Code/Sublime/EditPlus/UltraEdit302.5 安装所需的第三方组件(库)302.5.1 安装Matplotlib、NumPy和SciPy312.5.2 安装Python Imaging Library(Pillow)342.5.3 安装Requests352.5.4 安装BeautifulSoup362.5.5 安装Pandas372.5.6 安装Basemap392.5.7 安装SQLAlchemy40★新手问答★42★小试牛刀★42本章小结44第3章 大蟒的基本技能之一:Python语言基础453.1 基本概念463.1.1 变量463.1.2 保留字473.1.3 注释483.1.4 行与缩进493.2 数据类型503.2.1 Number503.2.2 Bool543.2.3 String553.2.4 正则表达式583.2.5 List633.2.6 Tuple693.2.7 Set703.2.8 Dictionary733.3 运算符743.3.1 算术运算符743.3.2 比较(关系)运算符743.3.3 赋值运算符753.3.4 逻辑运算符763.3.5 位运算符773.3.6 成员运算符783.3.7 身份运算符783.3.8 运算符优先级79★新手问答★79★小试牛刀★80本章小结80第4章 大蟒的基本技能之二:Python语言进阶814.1 流程控制824.1.1 条件语句824.1.2 循环语句854.1.3 break、continue和pass874.2 异常处理894.3 函数924.3.1 函数的基本概念924.3.2 变量作用域994.3.3 迭代器和生成器1004.3.4 装饰器1054.4 面向对象编程1074.4.1 类和对象1084.4.2 魔术方法1144.5 文件操作116★新手问答★119★小试牛刀★119本章小结120第2篇 应用篇第5章 给大蟒找食:Python的数据存取操作1225.1 餐前小食:文本文件的数据存取1235.1.1 基于分隔符的文本数据文件1235.1.2 基于JSON格式的文本文件1295.2 开胃菜:Excel文件的数据存取1325.2.1 Excel的模块和库1325.2.2 读取Excel文件1335.2.3 生成Excel文件并写入数据1355.3 主菜:写一个爬虫来收集网页数据1365.3.1 爬虫的概念1365.3.2 写一个简单的爬虫1375.3.3 保存爬取到的数据1405.4 主菜:操作MySQL数据库1415.4.1 MySQL数据库是什么1425.4.2 选择并安装MySQL数据库连接组件1425.4.3 连接到MySQL数据库1435.4.4 把数据放进去1455.4.5 把数据拿出来1495.4.6 删除和更新数据1515.5 甜点:ORM框架153★新手问答★159★小试牛刀★160本章小结162第6章 洗干净了再吃:使用Python预处理数据1636.1 清洗和预处理数据的原因及方法1646.1.1 数据清洗和预处理的意义及原则1646.1.2 脏数据清洗方法1656.2 使用Pandas预处理数据1676.2.1 Pandas数据结构1676.2.2 预处理数据171★新手问答★177★小试牛刀★177本章小结182第7章 有营养的食物:大数据分析及可视化基础知识1837.1 大数据的概念1847.2 大数据分析1867.2.1 数据收集1867.2.2 数据存储1867.2.3 资源管理与服务协调1877.2.4 计算引擎1877.2.5 数据分析1887.2.6 数据可视化1887.3 使用NumPy和SciPy快速处理数据1887.3.1 使用NumPy处理多维数组1887.3.2 使用SciPy完成不错数学计算195★新手问答★202★小试牛刀★202本章小结206第8章 大蟒神通之一:使用Matplotlib绘制基础图形2078.1 绘制简单图形2088.1.1 使用plot()绘制折线图2088.1.2 使用bar()绘制柱状图2108.1.3 使用barh()绘制条形图2148.1.4 使用hist()绘制直方图2158.1.5 使用pie()绘制饼图2188.1.6 使用polar()绘制雷达图2208.1.7 使用scatter()绘制散点图2218.1.8 使用stem()绘制棉棒图2228.1.9 使用boxplot()绘制箱线图2238.1.10 使用errorbar()绘制误差棒图2258.1.11 使用stackplot()绘制堆积折线图2278.1.12 使用broken_barh()绘制间断条形图2288.1.13 使用step()绘制阶梯图2298.2 绘制不错图形2318.2.1 对数图2318.2.2 频谱图2328.2.3 矢量场流线图2338.2.4 绘制两个变量间的互相关图形234★新手问答★235★小试牛刀★236本章小结238第9章 大蟒神通之二:使用Matplotlib美化和修饰图形2399.1 调整坐标轴和刻度2409.1.1 设置坐标轴刻度2409.1.2 设置坐标轴的标签文本2419.1.3 绘制刻度线的网格线2439.1.4 移动坐标轴的位置2449.2 添加标题、图例和注释文本2459.2.1 设置标题的展示样式2469.2.2 设置图例的展示样式2489.2.3 添加注释文本2499.3 设置线形和文本字体2519.3.1 设置线形样式2519.3.2 设置文本属性和字体属性2539.4 使用颜色2589.4.1 使用颜色参数2589.4.2 使用色彩映射和添加颜色标尺2599.5 划分画布262★新手问答★263★小试牛刀★264本章小结2660章 大蟒神通之三:数据可视化之3D图形应用26710.1 创建3D可视化图表26810.1.1 3D柱状图和3D直方图26810.1.2 3D线框图、3D曲面图和3D三翼面图27010.2 使用Matplotlib创建动画273★新手问答★275★小试牛刀★276本章小结2781章 大蟒神通之四:图像处理27911.1 使用Python Imaging Library处理图像28011.2 生成CAPTCHA图像283★新手问答★286★小试牛刀★286本章小结288第3篇 实战篇2章 综合案例:全国县级市天气预报的数据可视化分析29012.1 目标与计划29112.1.1 具体目标29112.1.2 工作计划29312.2 确定目标数据29312.3 试验抓取数据29712.4 保存数据入库29912.5 检查清理数据31012.5.1 检查数据完整性与合法性31012.5.2 清理或预处理数据31112.6 绘制图形图表311本章小结314附录315附录A Python命令行参数处理模块argparse简介316附录B Python编程代码的风格319附录C Python常见面试题精选321

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  • 介绍python可视化书籍
  • 70种方法,轻松入门Python可视化编程

    千次阅读 2018-09-03 15:11:54
    毋庸多言,在Python的世界里,matplotlib是最著名的绘图库,它支持几乎所有的2D绘图和部分3D绘图,被广泛地应用在科学计算和数据可视化领域。但是介绍matplotlib的中文书籍很少,大部分书籍只是在部分章节中提到了...

    图形可视化是展示数据的一个非常好的手段,好的图表自己会说话。毋庸多言,在Python的世界里,matplotlib是最著名的绘图库,它支持几乎所有的2D绘图和部分3D绘图,被广泛地应用在科学计算和数据可视化领域。但是介绍matplotlib的中文书籍很少,大部分书籍只是在部分章节中提到了matplotlib的基本用法,因此在内容和深度上都力有不逮。《Python数据可视化编程实战(第2版)》则是一本专门介绍matplotlib的译著。70多个方法,轻松入门Python可视化编程。

    matplotlib是一个开源项目,由John Hunter发起。关于matplotlib的由来,有一个小故事。John Hunter和他研究癫痫症的同事借助一个专有软件做脑皮层电图分析,但是他所在的实验室只有一份该电图分析软件的许可。他和许多一起工作的同事不得不轮流使用该软件的硬件加密狗。于是,John Hunter便有了开发一个工具来替代当前所使用的软件的想法。当时MATLAB被广泛应用在生物医学界中,John Hunter最初是想开发一个基于MATLAB的版本,但是由于MATLAB的一些限制和不足,加上他本身对Python非常熟悉,于是就有了matplotlib的诞生。

    所以,无论从名字上,还是从所提供的函数名称、参数及使用方法,matplotlib都与MATLAB非常相似。对于一个MATLAB开发人员,使用matplotlib会相当得心应手。即使对不熟悉MATLAB的开发人员(譬如我),对其函数的使用也能够一目了然,而且matplotlib有着非常丰富的文档和实例,再加上本书的介绍,学习起来将会非常轻松。

    matplotlib命令提供了交互绘图的方式,在Python的交互式shell中,我们可以执行matplotlib命令来实时地绘制图形并对其进行修改。生成的图像可以保存成许多格式,这取决于其所使用的后端,但绝大多数后端都支持如png、pdf、ps、eps和svg等格式。

    《Python数据可视化编程实战(第2版)》讲什么?

    在本书中,作者对内容进行了整理,剔除了一些与章节联系不是很大的延伸内容,对排版也进行了修改,使得本书在内容编排上更加简洁紧凑。在本书中,作者还引入了pandas和Plot.ly。其中pandas是一个功能强大且高性能的数据分析工具。Plot.ly是一款非常优秀的在线图表工具,它非常注重图表的可操作性及分享。在内容上,第2版更加完整地涵盖了Python数据可视化领域用到的主流工具。限于篇幅,本书不可能对所有工具做完整详细的介绍,但本书所讲的工具能满足读者大部分的数据可视化需要,读者可以根据自己的需要有选择地深入学习。

    最好的数据是我们能看到并理解的数据。作为开发人员和数据科学家,我们希望可以创造并构建出最全面且容易理解的可视化图形。然而这并非易事,我们需要找到数据,对它读取、清理、过滤,然后使用恰当的工具将其可视化。本书通过直接和简单(有时不那么简单)的方法解释了进行数据读取、清理以及可视化的流程。

    本书涉及如何读取本地数据、远程数据、CSV、JSON以及关系型数据库中的数据。

    通过matplotlib,我们能用一行简单的Python代码绘制出一些简单的图表,但是进行更高级的绘图还需要Python之外的其他知识。我们需要理解信息理论和人类的审美学来生成最吸引人的可视化效果。

    本书将介绍在Python中使用matplotlib绘图的一些实战练习,以及不同图表特性的使用情况及其用法示例。

    定义图表类型——柱状图、线形图和堆积柱状图

    虽然我们已经用matplotlib绘制了一些图表,但并没有详细介绍它们是怎么工作的,也没有介绍如何对图表设置以及matplotlib其他的许多功能。本文将介绍并练习一些最基本的数据可视化图表类型,如线形图、柱状图、直方图、饼图,以及它们的变形。

    Matplotlib是一个强大的工具箱,能满足几乎所有2D和一些3D绘图的需求。通过示例学习matplotlib是其作者推荐的方式。当以后你需要画一个图表时,就可以找到一个相似的例子,然后做些改动来满足新的需求。

    本节将展示基本的图表以及它们的用途。这里介绍的大多数图表都是很常用的,其中有一些是理解数据可视化中更高阶概念的基础。

    1.1.1 准备工作

    我们从matplotlib.pyplot库的一些常用图表入手,采用一些简单的样本数据开始一些基本的绘图操作,为后面几节内容打基础。

    1.1.2 操作步骤

    我们先在IPython中创建一个简单的图表。IPython是一个非常不错的工具,它能让我们交互式地改变图表并能即刻查看结果。

    (1)在命令行键入以下命令来启动IPython。

    (2)导入需要的方法。

    (3)然后键入matplotlib plot代码。

    图表会显示在一个新打开的窗口中,其默认的外观和辅助信息如图1-1所示。

    Matplotlib中的基本图表包括以下元素。

    x轴和y轴:水平和垂直的轴线。

    x轴和y轴刻度:刻度表示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度。

    x轴和y轴刻度标签:表示特定坐标轴的值。

    绘图区域:实际绘图的区域。

    图1-1

    你会注意到我们提供给plot()的值是y轴的值。plot()为x轴提供了默认值,在这里为0~7的线性值。

    现在,试着通过plot()的第一个参数添加x轴的值,在刚才的IPython会话中键入以下代码。

    注意IPython是如何对输入和输出行进行计数的(In[2]和Out[2])。这能帮助我们记住它在当前会话中的位置,并且IPython还提供了更高级的功能,例如把部分会话保存到Python文件中。在数据分析期间,用IPython做原型设计是得到满意方案的最快捷的方式,我们还可以将特定的会话存到文件中,以备将来重新生成相同的图表。

    图表会变成图1-2所示的样子。

    图1-2

    从图1-2中可以看到,matplotlib通过扩展y轴来适应新的值范围,并且为了让我们能区分出新的图形,自动改变了第二个线条的表示方式(本书使用绘制方式)。

    如果不关闭hold属性(通过调用hold(False)方法),所有接下来的图表都将绘制在相同的坐标轴下。这是IPython的pylab模式的默认行为,然而在编写常规Python脚本中,hold属性默认是关闭的。

    让我们基于相同的数据集合多生成一些常见的图表来做一下比较。可以在IPython中键入下面的代码,或者在一个单独的Python脚本中运行它。

    绘制出来的图表如图1-3所示。

    1.1.3 工作原理

    通过调用figure()方法,我们创建出一个新的图表。如果给该方法提供一个字符串参数,例如"sample charts",这个字符串就会成为窗口的后台标题。如果通过相同的参数(也可以是数字)调用figure()

    方法,将会激活相应的图表,并且接下来的绘图操作都在此图表中进行。接下来,调用subplot(231)

    方法把图表分割成2×3的网格。也可以用subplot(3,2,1)这种形式来调用,第一个参数是行数,第二个参数是列数,第三个参数表示图形的标号。接着用几个简单的命令创建垂直柱状图(bar())和水平柱状图(barh())。对于堆叠柱状图,我们需要把两个柱状图方法调用连在一起。通过设置参数bottom=y,把第二个柱状图和前一个柱状图连接起来形成堆叠柱状图。通过调用boxplot()方法可以创建箱线图,图中的箱体从下四分位数延伸到上四分位数,并带有一条中值线。后续我们会继续介绍箱线图。

    最后创建了一个散点图来让大家对基于点的数据集合有所了解。当一个数据集合中有成千上万的数据点时,散点图很有可能就更合适了。但这里,我们只是想举例说明相同数据集合的不同展示方式。

    1.1.4 补充说明

    现在让我们回到箱线图,来解释一下几个重要特征。

    默认情况下箱线图会显示以下几部分。

    箱体:涵盖四分位数范围的矩形。

    中值:箱体中间的一条线。

    箱须:延伸到最大值和最小值的竖直的线,不包括异常值。

    异常值:箱须之外的点。

    为了说明上述的数据项,在接下来的代码中,我们将用同一个数据集合来绘制箱线图和直方图。

    生成的图表如图1-4所示。

    通过上述对比,我们可以观察到两种图表在数据展现上的差异。左图(箱线图)呈现了前面提到的5个统计数据,右图(直方图)展示了数据集合在给定范围内的分组情况。

     

    《Python数据可视化编程实战(第2版)》

    [爱尔兰] 伊戈尔·米洛瓦诺维奇 著

    本书是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南,介绍了如何使用Python最流行的库,通过70余种方法创建美观的数据可视化效果

    全书共9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、更多的matplotlib知识以及使用Plot.ly进行云端可视化。

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    前言

    随着互联网的飞速发展,人们在互联网上的行为产生了海量数据,对这些数据存储、处理与分析带动了大数据技术的发展。其中,数据挖掘和分析技术可以帮助人们对庞大的数据进行相关分析,找到有价值的信息和规律,使得人们对世界的认识更快、更便捷。在数据分析领域,Python语言简单易用,第三方库强大,并提供了完整的数据分析框架,因此深受数据分析人员的青睐,Python已经当仁不让地成为数据分析人员的一把利器。

    因此,本书从Python数据分析的基础知识入手,结合大量的数据分析示例,系统地介绍数据分析和可视化绘图的方法,带领读者一步步掌握Python数据分析的相关知识,提高读者解决实际问题的能力。

    本书特色

    (1) 内容全面,讲解系统。

    (2) 给出了数据分析环境的安装和配置步骤。

    (3) 详细介绍了使用Python进行数据分析与可视化的方法。

    (4) 提供了多个有较高应用价值的项目案例,有很强的实用性。

    (5) 提供丰富的配套资源。

    本书内容

    第1章数据分析与可视化概述,主要介绍数据分析与可视化的基本内容,数据、数据分析和数据挖掘的关系,数据分析与可视化的常用工具,Python数据分析与可视化的主要库以及Jupyter Notebook的基本使用方法。

    第2章Python编程基础,主要介绍Python语言的基本语法、内建数据结构、函数以及文件操作。

    第3章NumPy数值计算基础,主要介绍数组及其索引、数组运算、数组读/写及常用的统计与分析方法。

    第4章Pandas统计分析基础,主要介绍Pandas数据结构、索引操作、数据运算、分组汇总聚合、透视表以及Pandas的常用绘图。

    第5章Pandas数据载入与预处理,主要针对数据预处理阶段的需求,介绍使用Pandas载入数据、合并数据、数据清洗、数据标准化及数据转换的典型方法。

    第6章Matplotlib数据可视化基础,主要介绍Pyplot绘图的基本语法、常用参数,各类常用图形的绘制及词云的简单用法。

    第7章Seaborn可视化,主要介绍Seaborn可视化中的风格与主题设置及常见绘图的基本用法。

    第8章pyecharts可视化,主要介绍pyecharts的安装与导入、绘图主要过程以及柱状图、饼图、漏斗图、散点图、K线图、仪表盘、词云、地图及组合图表的绘制方法。

    第9章时间序列数据分析,主要介绍时间序列数据分析的基本方法,包括Pandas中的日期型数据、日期的范围、频率及日期的操作。

    第10章SciPy科学计算,主要介绍SciPy中的常数和特殊函数、线性代数运算、优化、稀疏矩阵处理及简单的图像处理等内容。

    第11章统计与机器学习,主要介绍sklearn库的基本功能、典型分类、聚类算法以及主成分分析方法及应用。

    第12章图像数据分析,主要介绍OpenCV的导入、图像的基本操作、SIFT和SURF特征点的提取及图像的降噪。

    第13章综合案例,介绍两个综合案例,针对职业人群体检数据和股票数据,结合前面章节介绍的数据分析和数据可视化技术,实现数据分析与可视化。

    本书配套资源

     教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、教学进度表,扫描封底的课件二维码可以下载。

     420分钟的视频讲解,扫描书中相应位置的二维码可以在线观看、学习。

    本书由魏伟一、李晓红编写。由于编者水平有限,书中难免存在疏漏和不足之处,敬请读者批评指正。

    编者2019年10月

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    2017-11-14 10:42:36
    本资源包含两本:python数据可视化编程实战中文版和数据可视化手册英文版。
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