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  • python mysql图书爬虫可视化源码+论文(原价1.3k)

    千次阅读 热门讨论 2021-05-22 23:25:32
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    项目介绍

    python mysql图书爬虫可视化源码+论文(原价1.3k)

    系统说明

    本 科 生 毕 业 设 计 (论 文)

     

    题目:畅销图书销售评论数据分析与可视化

     

     

     

    教学单位      

    姓    名        

    学    号     

    年    级         

    专    业      

    指导教师         

    职    称         

     

     

    2021年    4 月  28日

    目录

    第1章畅销图书销售评论数据分析与可视化. 5

    1.1选题背景及意义. 5

    1.2国内外研究现状. 6

    1.3 开发环境与开发工具简介. 7

    1.3.1 开发环境. 7

    1.3.2 工具介绍. 8

    1.4 毕业设计主要内容. 9

    第二章 系统相关技术. 10

    2.1情感分析算法介绍. 10

    2.2文本情感分析分类. 10

    2.3基于词典的文本情感分析方法. 11

    2.4自然语言处理介绍. 11

    2.5情感测评. 11

    2.6数据采集与预处理. 12

    第三章 系统分析. 18

    3.1需求分析. 18

    3.2 情感计算流程分析. 18

    3.3 数据流程分析. 18

    3.3.1商品ID数据流程. 18

    3.3.2评论数据流程. 22

    3.3.3情感分析流程. 26

    3.4 数据字典. 30

    第4章 系统结构设计. 31

    4.1 总体结构设计. 31

    4.2 数据库设计. 31

    4.3代码设计. 33

    第五章 情感分析系统实现与测试. 34

    5.1 系统功能实现. 34

    5.1.1通过图书ID获取图书数据. 34

    5.1.2通过图书ID展示数据报表. 35

    5.1.3 通过图书种类、商品页数、评论页数爬取. 37

    5.2情感计算. 37

    5.3系统测试. 42

    5.3.1测试目的. 42

    5.3.2模块测试. 42

    5.3.3 系统调试. 42

    总结与展望. 43

    参考文献. 44

    致谢. 46

     

     

    伴随着社会发展的发展趋势,人们早已进到大数据时期,不但数据类型多种多样,并且数据量巨大,一般的运用数据的方式早已不可以达到时期的要求。怎样在这一大数据时期, 高效率而又方便快捷的获得本身所必须的人性化数据, 就变为一个大伙儿急需解决处理的难题。Python语言表达拥有简单易学的特性, 英语的语法清楚,在数据实际操作层面拥有一定的优点,也因而变成了数据采集和可视化行业的受欢迎语言表达。本毕业论文主要是掌握和科学研究数据的采集和数据可视化的现况,并开展数据采集和数据可视化脚本制作的开发设计[1]。脚本制作的完成,是应用python来做为编程语言,其关键分三个一部分:数据的采集、数据的清洗和数据的可视化。采集数据时关键应用selenium库,采集的知网论文查重数据,并将采集到的原始数据存储到MySQL数据库文件,以后对原始的毕业论文数据开展清洗、过虑、归纳和升级储存,而且应用django库来对清洗后的数据开展解决、统计分析和数据可视化。本脚本制作根据对互联网技术上的有关数据,开展采集、清洗、可视化等实际操作,获得可视化的結果,借此机会来提高数据的展现实际效果,促使客户可以更为清楚和全透明的去观查数据,从而能发觉数据中隐藏的信息,在短期内内了解数据身后的使用价值与规律性,来处理社会意识的一些难题这些[2]。

    本为的网络爬虫程序主要采用Python脚本语言。使用wx库构造图形界面便于操作,即通过点击对应按钮触发相应功能。数据存储使用mysql保存,以便于数据的读取并将数据可视化。情感分析采用BosonNLP情感分析,通过对评论文本作出自然语言的感情分析。

    适用场景:

    毕业论文、课程设计、公司项目参考

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  • PYTHON数据可视化编程实战 下载地址 https://pan.baidu.com/s/1ddE3q7BzKUwdXrvs2toLMg 扫码下面二维码关注公众号回复 100094获取分享码 本书目录结构如下: 第1章 准备工作环境 1 1.1 介绍 1 1.2 安装...

    PYTHON数据可视化编程实战

    下载地址 https://pan.baidu.com/s/1ddE3q7BzKUwdXrvs2toLMg

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    本书目录结构如下:

    第1章 准备工作环境 1

    1.1 介绍 1

    1.2 安装matplotlib、Numpy和Scipy库 2

    1.2.1 准备工作 2

    1.2.2 操作步骤 3

    1.2.3 工作原理 4

    1.2.4 补充说明 4

    1.3 安装virtualenv和virtualenvwrapper 4

    1.3.1 准备工作 5

    1.3.2 操作步骤 5

    1.4 在Mac OS X上安装matplotlib 6

    1.4.1 准备工作 6

    1.4.2 操作步骤 6

    1.5 在Windows上安装matplotlib 7

    1.5.1 准备工作 7

    1.5.2 操作步骤 8

    1.5.3 补充说明 8

    1.6 安装图像处理工具:Python图像库(PIL) 9

    1.6.1 操作步骤 9

    1.6.2 安装过程说明 9

    1.6.3 补充说明 9

    1.7 安装requests模块 10

    1.7.1 操作步骤 10

    1.7.2 requests使用说明 10

    1.8 在代码中配置matplotlib参数 11

    1.8.1 准备工作 11

    1.8.2 操作步骤 11

    1.8.3 代码解析 12

    1.9 为项目设置matplotlib参数 12

    1.9.1 准备工作 12

    1.9.2 配置方法 12

    1.9.3 配置过程说明 13

    1.9.4 补充说明 14

    第2章 了解数据 15

    2.1 简介 16

    2.2 从CSV文件导入数据 16

    2.2.1 准备工作 16

    2.2.2 操作步骤 16

    2.2.3 工作原理 17

    2.2.4 补充说明 18

    2.3 从Microsoft Excel文件中导入数据 18

    2.3.1 准备工作 19

    2.3.2 操作步骤 19

    2.3.3 工作原理 19

    2.3.4 补充说明 20

    2.4 从定宽数据文件导入数据 21

    2.4.1 准备工作 21

    2.4.2 操作步骤 21

    2.4.3 工作原理 22

    2.5 从制表符分隔的文件中读取数据 23

    2.5.1 准备工作 23

    2.5.2 操作步骤 23

    2.5.3 工作原理 23

    2.5.4 补充说明 24

    2.6 从JSON数据源导入数据 24

    2.6.1 准备工作 25

    2.6.2 操作步骤 25

    2.6.3 工作原理 25

    2.6.4 补充说明 26

    2.7 导出数据到JSON、CSV和Excel 27

    2.7.1 准备工作 27

    2.7.2 操作步骤 27

    2.7.3 工作原理 30

    2.7.4 补充说明 31

    2.8 从数据库导入数据 31

    2.8.1 准备工作 32

    2.8.2 操作步骤 32

    2.8.3 工作原理 35

    2.8.4 补充说明 35

    2.9 清理异常值 36

    2.9.1 准备工作 36

    2.9.2 操作步骤 36

    2.9.3 补充说明 42

    2.10 读取大块数据文件 42

    2.10.1 操作步骤 42

    2.10.2 工作原理 43

    2.10.3 补充说明 44

    2.11 读取流数据源 44

    2.11.1 操作步骤 44

    2.11.2 工作原理 45

    2.11.3 补充说明 45

    2.12 导入图像数据到NumPy数组 46

    2.12.1 准备工作 46

    2.12.2 操作步骤 46

    2.12.3 工作原理 49

    2.12.4 补充说明 50

    2.13 生成可控的随机数据集合 51

    2.13.1 准备工作 51

    2.13.2 操作步骤 52

    2.14 真实数据的噪声平滑处理 58

    2.14.1 准备工作 58

    2.14.2 操作步骤 58

    2.14.3 工作原理 58

    2.14.4 补充说明 62

    第3章 绘制并定制化图表 65

    3.1 简介 65

    3.2 定义图表类型——柱状图、线形图和堆积柱状图 66

    3.2.1 准备工作 66

    3.2.2 操作步骤 66

    3.2.3 工作原理 69

    3.2.4 补充说明 70

    3.3 简单的正弦图和余弦图 71

    3.3.1 准备工作 71

    3.3.2 操作步骤 71

    3.4 设置坐标轴长度和范围 74

    3.4.1 准备工作 74

    3.4.2 操作步骤 74

    3.4.3 工作原理 74

    3.4.4 补充说明 76

    3.5 设置图表的线型、属性和格式化字符串 76

    3.5.1准备工作 77

    3.5.2 操作步骤 77

    3.5.3 工作原理 77

    3.6 设置刻度、刻度标签和网格 80

    3.6.1 准备工作 80

    3.6.2 操作步骤 81

    3.7 添加图例和注解 83

    3.7.1 准备工作 84

    3.7.2 操作步骤 84

    3.7.3 工作原理 85

    3.8 移动轴线到图中央 86

    3.8.1 操作步骤 86

    3.8.2 工作原理 87

    3.8.3 补充说明 87

    3.9 绘制直方图 87

    3.9.1 准备工作 88

    3.9.2 操作步骤 88

    3.9.3 工作原理 90

    3.10 绘制误差条形图 90

    3.10.1 准备工作 90

    3.10.2 操作步骤 90

    3.10.3 工作原理 91

    3.10.4 补充说明 92

    3.11 绘制饼图 92

    3.11.1 准备工作 92

    3.11.2 操作步骤 93

    3.12 绘制带填充区域的图表 94

    3.12.1 准备工作 94

    3.12.2 操作步骤 94

    3.12.3 工作原理 95

    3.12.4 补充说明 96

    3.13 绘制带彩色标记的散点图 96

    3.13.1 准备工作 96

    3.13.2 操作步骤 96

    3.13.3 工作原理 98

    第4章 学习更多图表和定制化 99

    4.1 简介 99

    4.2 设置坐标轴标签的透明度和大小 100

    4.2.1 准备工作 100

    4.2.2 操作步骤 100

    4.2.3 工作原理 101

    4.2.4 补充说明 102

    4.3 为图表线条添加阴影 102

    4.3.1 准备工作 103

    4.3.2 操作步骤 103

    4.3.3 工作原理 105

    4.3.4 补充说明 105

    4.4 向图表添加数据表 106

    4.4.1 准备工作 106

    4.4.2 操作步骤 106

    4.4.3 工作原理 107

    4.4.4 补充说明 107

    4.5 使用subplots(子区) 108

    4.5.1 准备工作 108

    4.5.2 操作步骤 108

    4.5.3 工作原理 110

    4.5.4 补充说明 110

    4.6 定制化网格 110

    4.6.1准备工作 110

    4.6.2 操作步骤 112

    4.6.3 工作原理 114

    4.7 创建等高线图 114

    4.7.1 准备工作 114

    4.7.2 操作步骤 115

    4.7.3 工作原理 117

    4.8 填充图表底层区域 117

    4.8.1 准备工作 118

    4.8.2 操作步骤 118

    4.8.3 工作原理 120

    4.9 绘制极线图 121

    4.9.1 准备工作 121

    4.9.2 操作步骤 121

    4.9.3 工作原理 123

    4.10 使用极线条可视化文件系统树 123

    4.10.1 准备工作 123

    4.10.2 操作步骤 123

    4.10.3 工作原理 126

    第5章 创建3D可视化图表 129

    5.1 简介 129

    5.2 创建3D柱状图 129

    5.2.1 准备工作 130

    5.2.2 操作步骤 130

    5.2.3 工作原理 132

    5.2.4 补充说明 132

    5.3 创建3D直方图 133

    5.3.1 准备工作 134

    5.3.2 操作步骤 134

    5.3.3 工作原理 135

    5.4 在matplotlib中创建动画 136

    5.4.1 准备工作 136

    5.4.2 操作步骤 137

    5.4.3 工作原理 138

    5.4.4 补充说明 139

    5.5 用OpenGL制作动画 139

    5.5.1 准备工作 140

    5.5.2 操作步骤 141

    5.5.3 工作原理 142

    5.5.4 补充说明 142

    第6章 用图像和地图绘制图表 145

    6.1 简介 145

    6.2 用PIL做图像处理 146

    6.2.1 准备工作 146

    6.2.2 操作步骤 149

    6.2.3 工作原理 151

    6.2.4 补充说明 151

    6.3 绘制带图像的图表 151

    6.3.1 准备工作 152

    6.3.2 操作步骤 152

    6.3.3 工作原理 154

    6.4 在具有其他图形的图表中显示图像 156

    6.4.1 准备工作 156

    6.4.2 操作步骤 156

    6.4.3 工作原理 158

    6.4.4 补充说明 159

    6.5 使用Basemap

     

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    吾日三省吾身:为人谋而不忠乎?与朋友交而不信乎?传不习乎?

    大家好,我是Python进阶者,今天给大家整点好玩的,一起来看看吧~

    【一、项目背景】

    平时宅在家的我们最爱做的事莫过于追剧了,但是有时候了,网络原因,可能会让你无网可上,这个时候那些好看的电视剧和电影自然是无法观看了,本期我们要讲的就是怎样下载这些视频。

                                        【二、项目目标】

    通过Python程序对所感兴趣的视频进行批量下载,正好小编近期看到一些不错的视频,因为想往安卓方向走,但又苦于重新学习太复杂,有没有简单点的,之前好像有什么e4a但是要学易语言就放弃了,于是乎在茫茫网络发现了一个小众的编程语言---裕语言。好家伙,不说了,赶紧下载,盘它。

                                        【三、项目实施】

    采用sublime text 3 编写程序,先看看效果:

    C:\Users\Administrator\Desktop\232.jpg

    接下来,由小编我为大家展现程序的具体实现步骤。

                                        【四、实现步骤】

    1.分析网页结构

    老样子,审查元素定位,如下图:

    C:\Users\Administrator\Desktop\1212.jpg

    发现视频全都在a标签里面,因为这个页面的视频比较多,所以我们继续分析页面,发现一个神奇的事情。哈哈,原来所有的视频都在class为videoDown的a标签里,有了这个重要的信息就什么都好办了。

    #解析页面
    
    
    def parser():
    
    
    ab=[]
    
    
    rep=requests.get('http://v.u00.cn:93/iappce.htm#sp',timeout=5,headers=headers)
    
    
    rep.encoding='utf-8'
    
    
    soup=BeautifulSoup(rep.text,'html.parser')
    
    
    res=soup.find_all('a',class_='videoDown')#寻找所有class为videoDown的a标签
    
    
    for y in res:
    
    
            ab.append('http://v.u00.cn:93'+y.attrs['href'])
            #将获取到的视频URL地址添加到列表中
    
    
            return ab #返回所有视频地址的列表
    

    这样就轻轻松松拿到了页面所有的视频地址,怎么样,是不是超级简单了。

    2.下载文件

    因为我们讲的是批量下载,所以在此之前需要先了解单个下载,当然,单个下载是很耗费时间,而且系统资源利用率太低。

    我们来看看这个下载函数如何实现:

    #下载函数
    
    
    def down(y,x):
    
    
    print('------下载第',str(x),'课-------')
    
    
    ss=str(y.split('.')[3:4]) \#截取文件名
    
    
    sa=ss.replace('[','').replace(']','')\#替换文件名中的特殊符号
    
    
    ree=requests.get(y)
    
    
    with open('%d.%s.mp4'%(x,sa),'wb') as f:
    
    
            f.write(ree.content) \#保存文件
    

    无非就是一些常用的字符串分隔以及文件操作罢了,不过此种因为比较单一,下载多个文件就行不通了,所以一般只要不是大批量下载,这种方法就够了。

    然后在给他套一个函数用来简化他的启动之路。

    def main():
    
    
    for y in range(len(parser())):
    
    
    down(parser()[y],y) \#下载
    
    
    main()
    

    最后调用主函数main,轻轻松松完成单个文件下载。

    3.获取文件大小并给下载文件添加缓冲

    在下载视频的时候如果我们一下子把所有的资源你都拿出来放进CPU读取,那么很快就会崩溃,所以我们需要设置一个缓冲,等他缓冲区满了然后拿出来读取,听起来好像挺抽象,让我们一起来看一下吧。

    C:\Users\Administrator\Desktop\4343.jpg

    图中所示即为视频大小值和请求范围的值。

    1.获取视频大小

    def download(url, file_name): \#下载视频
    
    
    urllib3.disable_warnings()
    
    
    rep=requests.get(url,headers=headers)
    
    
    head=rep.headers
    
    
    rep=requests.get(url,headers=headers)
    
    
    head=rep.headers \#获取请求头字典
    
    
    length=head.get('Content-Length') \#获取到视频的大小,单位是字节
    若想让他以MB为单位,则需除以两个1024
    
    
    file_size = int(length) \#视频大小用int转换
    
    
    if os.path.exists(file_name): \#判断文件名是否存在
    
    
            first_byte = os.path.getsize(file_name) \#获取文件名大小
    
    
    else:
    
    
            first_byte = 0
    
    
    if first_byte \>= file_size:
    
    
            return file_size \#返回文件大小
    
    
    header = {"Range": "bytes=%s-%s" % (first_byte, file_size),
    
    
            'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36
    (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'
    
    
     } \#设置请求头,标明请求范围
    

    2.配置进度条

    pbar = tqdm( \#配置进度条模块,设置文件大小,文件字节数,文件的进度
    
    
    total=file_size, initial=first_byte,
    
    
    unit='B', unit_scale=True, desc=url.split('/')[-1])
    
    
    #关于tqdm 具体用法大家可以百度tqdm模块。
    

    3.添加缓冲

    with closing(requests.get(url, headers=header, stream=True)) as req:
    #关闭连接
    
    
    with open(file_name,'wb') as f: \#打开文件
    
    
            for chunk in req.iter_content(chunk_size=1024\*2): \#设置缓冲
    
    
                if chunk:
    
    
                    pbar.set_description("【正在下载视频 %s】"%str(f.name))
    
    
                    f.write(chunk) \#写入文件
    
    
                    pbar.update(1024) \#更新当前进度条
    
    
                pbar.close() \#关闭进度条
    
    
            return file_size \#返回文件大小
    

    4.构建下载视频并显示进度条函数

    def fd(): \#下载并显示进度条
    
    
    global x
    
    
    x=1
    
    
    for y in parser():
    
    
            print('----正在下载',x,'课-----')
    
    
            ss=str(y.split('.')[3:4])
    
    
            sa=ss.replace('[','').replace(']','') \#文件名
    
    
            download(y, "{}.{}.mp4".format(str(x),sa)) \#下载
    
    
            print('----完成下载',x,'课-----')
    
    
            x+=1
    

    5.启动程序

    Fd()
    
                                    【五.总结】

    批量下载视频文件是一个不可多得的技术,程序写的并不够好,比如程序没有添加多线程,多进程,协程,也没有异步操作,可能是因为自己比较懒吧,哈哈哈。

    不过也挺简单,多线程就是threading.Thread 顺便加锁 Lock,也可以用多进程multiprocessing中的Process或者进程池Pool,或者协程genvent,或者异步asynic

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    图书简介……

    《Python数据可视化编程实战》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60余种方法创建美观的数据可视化效果。
    全书共8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以及更多matplotlib知识。

    《Python数据可视化编程实战》适合那些对Python编程有一定基础的开发人员,可以帮助读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化,并学会使用Python可视化数据。

    目录……

    第1章 准备工作环境 1
    1.1 介绍 1
    1.2 安装matplotlib、Numpy和Scipy库 2
    1.2.1 准备工作 2
    1.2.2 操作步骤 3
    1.2.3 工作原理 4
    1.2.4 补充说明 4
    1.3 安装virtualenv和virtualenvwrapper 4
    1.3.1 准备工作 5
    1.3.2 操作步骤 5
    1.4 在Mac OS X上安装matplotlib 6
    1.4.1 准备工作 6
    1.4.2 操作步骤 6
    1.5 在Windows上安装matplotlib 7
    1.5.1 准备工作 7
    1.5.2 操作步骤 8
    1.5.3 补充说明 8
    1.6 安装图像处理工具:Python图像库(PIL) 9
    1.6.1 操作步骤 9
    1.6.2 安装过程说明 9
    1.6.3 补充说明 9
    1.7 安装requests模块 10
    1.7.1 操作步骤 10
    1.7.2 requests使用说明 10
    1.8 在代码中配置matplotlib参数 11
    1.8.1 准备工作 11
    1.8.2 操作步骤 11
    1.8.3 代码解析 12
    1.9 为项目设置matplotlib参数 12
    1.9.1 准备工作 12
    1.9.2 配置方法 12
    1.9.3 配置过程说明 13
    1.9.4 补充说明 14
    第2章 了解数据 15
    2.1 简介 16
    2.2 从CSV文件导入数据 16
    2.2.1 准备工作 16
    2.2.2 操作步骤 16
    2.2.3 工作原理 17
    2.2.4 补充说明 18
    2.3 从Microsoft Excel文件中导入数据 18
    2.3.1 准备工作 19
    2.3.2 操作步骤 19
    2.3.3 工作原理 19
    2.3.4 补充说明 20
    2.4 从定宽数据文件导入数据 21
    2.4.1 准备工作 21
    2.4.2 操作步骤 21
    2.4.3 工作原理 22
    2.5 从制表符分隔的文件中读取数据 23
    2.5.1 准备工作 23
    2.5.2 操作步骤 23
    2.5.3 工作原理 23
    2.5.4 补充说明 24
    2.6 从JSON数据源导入数据 24
    2.6.1 准备工作 25
    2.6.2 操作步骤 25
    2.6.3 工作原理 25
    2.6.4 补充说明 26
    2.7 导出数据到JSON、CSV和Excel 27
    2.7.1 准备工作 27
    2.7.2 操作步骤 27
    2.7.3 工作原理 30
    2.7.4 补充说明 31
    2.8 从数据库导入数据 31
    2.8.1 准备工作 32
    2.8.2 操作步骤 32
    2.8.3 工作原理 35
    2.8.4 补充说明 35
    2.9 清理异常值 36
    2.9.1 准备工作 36
    2.9.2 操作步骤 36
    2.9.3 补充说明 42
    2.10 读取大块数据文件 42
    2.10.1 操作步骤 42
    2.10.2 工作原理 43
    2.10.3 补充说明 44
    2.11 读取流数据源 44
    2.11.1 操作步骤 44
    2.11.2 工作原理 45
    2.11.3 补充说明 45
    2.12 导入图像数据到NumPy数组 46
    2.12.1 准备工作 46
    2.12.2 操作步骤 46
    2.12.3 工作原理 49
    2.12.4 补充说明 50
    2.13 生成可控的随机数据集合 51
    2.13.1 准备工作 51
    2.13.2 操作步骤 52
    2.14 真实数据的噪声平滑处理 58
    2.14.1 准备工作 58
    2.14.2 操作步骤 58
    2.14.3 工作原理 58
    2.14.4 补充说明 62
    第3章 绘制并定制化图表 65
    3.1 简介 65
    3.2 定义图表类型——柱状图、线形图和堆积柱状图 66
    3.2.1 准备工作 66
    3.2.2 操作步骤 66
    3.2.3 工作原理 69
    3.2.4 补充说明 70
    3.3 简单的正弦图和余弦图 71
    3.3.1 准备工作 71
    3.3.2 操作步骤 71
    3.4 设置坐标轴长度和范围 74
    3.4.1 准备工作 74
    3.4.2 操作步骤 74
    3.4.3 工作原理 74
    3.4.4 补充说明 76
    3.5 设置图表的线型、属性和格式化字符串 76
    3.5.1准备工作 77
    3.5.2 操作步骤 77
    3.5.3 工作原理 77
    3.6 设置刻度、刻度标签和网格 80
    3.6.1 准备工作 80
    3.6.2 操作步骤 81
    3.7 添加图例和注解 83
    3.7.1 准备工作 84
    3.7.2 操作步骤 84
    3.7.3 工作原理 85
    3.8 移动轴线到图中央 86
    3.8.1 操作步骤 86
    3.8.2 工作原理 87
    3.8.3 补充说明 87
    3.9 绘制直方图 87
    3.9.1 准备工作 88
    3.9.2 操作步骤 88
    3.9.3 工作原理 90
    3.10 绘制误差条形图 90
    3.10.1 准备工作 90
    3.10.2 操作步骤 90
    3.10.3 工作原理 91
    3.10.4 补充说明 92
    3.11 绘制饼图 92
    3.11.1 准备工作 92
    3.11.2 操作步骤 93
    3.12 绘制带填充区域的图表 94
    3.12.1 准备工作 94
    3.12.2 操作步骤 94
    3.12.3 工作原理 95
    3.12.4 补充说明 96
    3.13 绘制带彩色标记的散点图 96
    3.13.1 准备工作 96
    3.13.2 操作步骤 96
    3.13.3 工作原理 98
    第4章 学习更多图表和定制化 99
    4.1 简介 99
    4.2 设置坐标轴标签的透明度和大小 100
    4.2.1 准备工作 100
    4.2.2 操作步骤 100
    4.2.3 工作原理 101
    4.2.4 补充说明 102
    4.3 为图表线条添加阴影 102
    4.3.1 准备工作 103
    4.3.2 操作步骤 103
    4.3.3 工作原理 105
    4.3.4 补充说明 105
    4.4 向图表添加数据表 106
    4.4.1 准备工作 106
    4.4.2 操作步骤 106
    4.4.3 工作原理 107
    4.4.4 补充说明 107
    4.5 使用subplots(子区) 108
    4.5.1 准备工作 108
    4.5.2 操作步骤 108
    4.5.3 工作原理 110
    4.5.4 补充说明 110
    4.6 定制化网格 110
    4.6.1准备工作 110
    4.6.2 操作步骤 112
    4.6.3 工作原理 114
    4.7 创建等高线图 114
    4.7.1 准备工作 114
    4.7.2 操作步骤 115
    4.7.3 工作原理 117
    4.8 填充图表底层区域 117
    4.8.1 准备工作 118
    4.8.2 操作步骤 118
    4.8.3 工作原理 120
    4.9 绘制极线图 121
    4.9.1 准备工作 121
    4.9.2 操作步骤 121
    4.9.3 工作原理 123
    4.10 使用极线条可视化文件系统树 123
    4.10.1 准备工作 123
    4.10.2 操作步骤 123
    4.10.3 工作原理 126
    第5章 创建3D可视化图表 129
    5.1 简介 129
    5.2 创建3D柱状图 129
    5.2.1 准备工作 130
    5.2.2 操作步骤 130
    5.2.3 工作原理 132
    5.2.4 补充说明 132
    5.3 创建3D直方图 133
    5.3.1 准备工作 134
    5.3.2 操作步骤 134
    5.3.3 工作原理 135
    5.4 在matplotlib中创建动画 136
    5.4.1 准备工作 136
    5.4.2 操作步骤 137
    5.4.3 工作原理 138
    5.4.4 补充说明 139
    5.5 用OpenGL制作动画 139
    5.5.1 准备工作 140
    5.5.2 操作步骤 141
    5.5.3 工作原理 142
    5.5.4 补充说明 142
    第6章 用图像和地图绘制图表 145
    6.1 简介 145
    6.2 用PIL做图像处理 146
    6.2.1 准备工作 146
    6.2.2 操作步骤 149
    6.2.3 工作原理 151
    6.2.4 补充说明 151
    6.3 绘制带图像的图表 151
    6.3.1 准备工作 152
    6.3.2 操作步骤 152
    6.3.3 工作原理 154
    6.4 在具有其他图形的图表中显示图像 156
    6.4.1 准备工作 156
    6.4.2 操作步骤 156
    6.4.3 工作原理 158
    6.4.4 补充说明 159
    6.5 使用Basemap

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