基于Python的数据可视化,python数据分析及可视化处理的第三方库
本书从《零基点》入手，系统介绍了Python在数据处理和可视化分析中的应用。全书分为三章十二节。具体安排如下。
第一章：包含1-4章的基础章节。在第一章，我们先来看看Python，Python的入门。第2章刷牙射孔弹：工作环境准备。第三章是Python的基本功之一：Python语言基础。第4章：Python的基本技能和高级Python语言。
第2部分：应用。包括第5-11章。第五章：Python觅食：Python的数据访问操作。第六章：吃饭前洗手：使用Python对数据进行预处理。第7章什么食物有营养：大数据分析和可视化的基础。Python Avatar第八章之一：用matplotlib绘制基本图形。第九章Python的神奇力量使用它的matplotlib来美化和装饰图形。第10章Python Avatar III:用于数据可视化的3D图形应用。第11章Python Avatar IV:用图片和地图绘制图表。
第三章：实战，第十二章综合案例：全国县级市天气预报数据可视化分析。通过将中国天气网的相关数据存入MySQL数据库，以绘制相应的图形为主线，结合本书各章节的知识点，介绍了数据采集、组织、存储、可视化图形绘制的基本步骤和方法。
本书适合想要处理和可视化Python数据的用户，也适合很多职业院校作为相关专业的教材和社会培训课程的参考书。
Zjdnm，高级工程师，IT sage。主要研究方向包括云计算、大数据、数据可视化等。他很熟悉。Net、PHP、Python、DevOps、MySQL、SQLServer等技术和工具。作为第一作者创作《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》 01001001 《PHP+MySQL+AJAX Web开发给力起飞》，参与创作《Web 2.0社区网站实用宝典》 《ASP.NET 4.0 MVC敏捷开发给力起飞》 0103010等书籍。主持省部级垂直项目3项，参与纵横项目16项，获得软件著作权12项。
Zydwt，博士生，重庆邮电大学计算机科学与技术学院/人工智能学院教师，翻译出版编程、图像处理、计算机视觉等领域书籍4部，编写教材5部，发表发明专利2项，SCI/EI论文4篇，先后获得重庆邮电大学优秀班主任、优秀班长、优秀青年教师等荣誉称号。
Kadhd毕业于Xi交通大学计算机科学学院。目前，他工作在教育考试和招生的前线。长期在国防和军队部门从事网络战和信息战研究。擅长需求分析和设计，参与过12个纵横项目，获得软件著作权4项。
第一部分基本条款
第1章了解Python: Python快速入门II
1.1 python(3(3是什么？
1.2 Python是“年轻的同志”3
1.3 Python语言5有什么特点
1.4 Python语言应用领域7
新手问答8
第8章总结
第二章刷牙和子弹打洞：工作环境准备9
2.1 10版本的比较与选择
2.2在windows上安装Python14
下载安装程序15
2.2.2说明安装步骤17
2.3在MAC OS上安装Python19
版本选择20
2.3.2下载安装程序20
2.3.3说明安装步骤22
2.4选择合适的开发工具26
2.4.1蟒蛇26
2.4.2 Visual Studio27
2.4.3魅力27
月食28
科莫多29
2 . 4 . 6 visual studio code/sublime/editplus/ultraedit 30
2.5安装必需的第三方组件(库)30
2.5.1安装matplotlib、NumPy和SciPy31。
2.5.2安装pythonimaginglibrary (pillow) 34
安装请求35
2.5.4安装美汤36。
2.5.5熊猫s37的安装
安装基本地图39
sqlalchemy40的安装
初学者问答；a42
试试小刀42
第44章概述
第3章Python的基本功之一：Python语言基础45
3.1基本概念46
变量46
保留字47
注释48
3.1.4线条和缩进49
3.2数据类型50
第50号
Bool54
3.2.3字符串55
正则表达式58
列表63
3.2.6图69
3.2.7套件70
词典73
3.3操作员74
算术运算符74
3.3.2比较(关系)运算符74
3.3.3赋值运算符75
逻辑运算符7
第四章Python的基本技能II:高级Python语言81
4.1过程控制82
条件语句82
4.1.2通函声明
4.1.3中断、继续和通过87
4.2异常处理89
4.3功能92
4.3.1功能的基本概念
可变范围99
迭代器和生成器100
4.3.4装修工
4.4面向对象编程107
类别和对象108
魔法方法114
4.5文件操作116
新手问答119
小牛岛119
本章摘要120
第二个应用。
第5章为Python寻找食物：Python的数据访问操作122
5.1餐前小吃：文本文件的数据访问123
基于分隔符的文本数据文件123
5.1.2基于JSON格式129的文本文件
5.2开胃菜：Excel文件的数据访问132
5 . 2 . 1 Excel 132的模块和库
5.2.2读取Excel文件133
5.2.3生成Excel文件并写入数据135
5.3主课：写一个爬虫收集网页数据136
5.3.1爬行动物的概念136
5.3.2编写一个简单的爬虫137
5.3.3保存抓取的数据140
5.4主课：操作MySQL数据库141
5.4.1什么是MySQL数据库142
5.4.2选择并安装MySQL数据库连接组件142
5.4.3连接MySQL数据库143
5.4.4将数据放入145
5.4.5取出数据149
删除和更新数据151
5.5甜点：ORM框架153
新手问答159
试试小刀160
本章摘要162
第6章吃饭前洗手：用Python 163预处理数据
6.1清理和预处理数据的原因和方法164
6.1.1数据清理和预处理的意义和原则164
6.1.2脏数据的清理方法165
6.2使用Pandas预处理数据167
熊猫数据结构167
预处理数据171
新手问答177
试试小牛刀177
本章摘要182
第七章营养食品：大数据分析与可视化基础知识183
7.1大数据的概念184
7.2大数据分析186
7.2.1数据收集
数据存储186
7.2.3资源管理和服务协调187
7.2.4计算引擎187
数据分析188
数据可视化188
7.3使用NumPy和SciPy快速处理数据188
7.3.1使用NumPy处理多维数组188
7.3.2使用SciPy完成高级数学计算195
新手问答202
小牛岛202
第206章总结
第八章Python Avatar之一：用Matplotlib 207绘制基本图形
8.1绘制简单图形208
8.1.1使用plot()绘制折线图208
8.1.2使用柱状图()绘制柱状图210
8.1.3使用barh()绘制条形图214
8.1.4使用hist()绘制直方图215
8.1.5使用pie()绘制饼图218
8.1.6使用极坐标()绘制雷达图220
8.1.7使用散点图()绘制散点图221
8.1.8用杆()绘制棉签图222
8.1.9使用boxplot()绘制箱线图223
8.1.10使用errorbar()绘制误差条形图225
8.1.11使用stackplot()绘制堆积折线图227
8.1.12使用broken_barh()绘制不连续的条形图228
8.1.13使用步骤()绘制梯形图229
8.2绘制高级图形231
8.2.1日志图表231
8.2.2光谱图232
8.2.3矢量场流线图233
8.2.4绘制两个变量之间的互相关图234
新手问答235
小牛岛236
第238章总结
第9章Python Avatar II:用Matplotlib 239美化和装饰图形
9.1调整坐标轴和刻度240
9.1.1设置坐标轴刻度240
9.1.2设置坐标轴的标签文本241
9.1.3画出刻度线的网格线243
9.1.4移动坐标轴的位置244
9.2添加标题、图例和注释文本245
9.2.1设置标题的显示样式246
9.2.2设置图例的显示样式248
9.2.3添加注释文本249
9.3设置线条和文本字体251
9.3.1设置线性样式251
9.3.2设置文本属性和字体属性253
9.4使用颜色258
9.4.1使用颜色参数258
9.4.2使用颜色映射和添加颜色标尺259
9.5分割画布262
新手问答263
小牛岛264
第266章总结
第10章Python Avatar III:数据可视化的3D图形应用267
10.1创建3D可视化图表268
10.1.1三维直方图和三维直方图268
10.1.2 3D接线图、3D表面图和3D三翼图270
0.2使用Matplotlib 273创建动画
新手问答275
小牛岛276
第278章总结
第十一章Python阿凡达IV:图像处理279
1.1使用Python图像库处理图像280
1.2生成验证码图片283
新手问答286
小牛岛286
第288章总结
第三篇实用文章
第十二章综合案例：中国县级城市天气预报数据可视化分析290页
12.1目标和计划291
具体目标291
工作计划293
12.2确定目标数据293
12.3测试捕获数据297
12.4保存仓储数据299
12.5检查清洗数据310
12.5.1检查数据完整性和合法性310
12.5.2清理或预处理数据311
12.6绘制图形和图表311
第314章总结
附录315
附录A Python命令行参数处理模块argparse 316简介
附录B Python编程代码的风格319
附录C Python精选常见问题321
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