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本书特色
? 《Python数据可视化从入门到项目实践:超值版》主要包括使用Python内置对象以及NumPy和Pandas中的核心对象为图表构建数据的方法、Matplotlib图表的整体组成、创建图表的基本流程和两种编程方式、设置Matplotlib默认选项、使用Matplotlib库创建图形和坐标系、设置图形外观、设置坐标轴、为数据点添加注释、添加图表标题和图例、添加网格线和参考线，以及将图表保存为图片文件、使用Matplotlib/Seaborn/Pyecharts三个库创建不同类型的图表，以及使用它们进行数据可视化项目实战等。
? 《Python数据可视化从入门到项目实践:超值版》结构系统，内容细致，概念清晰，注重技术细节的讲解，通用操作和特定操作相辅相成，使读者可以在最短的时间内学会Python数据可视化编程。
? 《Python数据可视化从入门到项目实践:超值版》赠送示例源代码、重点内容的多媒体视频教程和教学课件。
读者人群
《轻松学Python编程》适合所有希望学习和从事Python编程或对Python编程感兴趣的用户，还可作为各类院校和培训班的Python
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| 內容簡介： |
《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》详细介绍Python数据可视化编程涉及的几个常用库的使用方法，并列举了大量的数据可视化编程示例。全书共8章，内容主要包括在Python中安装和导入软件包、编写代码和打印数据、函数式编程和面向对象编程、使用Python内置对象以及NumPy和Pandas中的核心对象为图表构建数据的方法、Matplotlib图表的整体组成、创建图表的基本流程和两种编程方式、设置Matplotlib默认选项、使用Matplotlib库创建图形和坐标系、设置图形外观、设置坐标轴、为数据点添加注释、添加图表标题和图例、添加网格线和参考线，以及将图表保存为图片文件、使用Matplotlib/Seaborn/Pyecharts三个库创建不同类型的图表，以及使用它们进行数据可视化项目实战等内容。另外，《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》附赠示例源代码、重点内容的多媒体视频教程和教学课件。
《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》结构系统，内容细致，概念清晰，注重技术细节的讲解，使读者可以在短时间内学会Python数据可视化编程。《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》适合所有希望学习和从事Python数据可视化编程或对其感兴趣的用户，还可作为各类院校和培训班的Python数据可视化编程的教材。
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| 關於作者： |
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宋翔，6届微软全球最有价值专家（MVP），微软TechNet中文论坛版主，微软TechNet Webcast讲师，已出版多部著作，代表作有《Word排版之道》《Word排版技术大全》《Excel技术与应用大全》《Excel公式与函数大辞典》《Excel VBA编程实战》《Windows 10技术与应用大全》《Tableau数据可视化分析从新手到高手》等。研究多个领域的计算机技术，包括操作系统、程序开发、图形图像、辅助设计、办公应用等。在线解答读者在学习过程中遇到的疑难问题，并帮助读者解决在实际应用和工作中遇到的技术问题，具有坚实的理论基础与丰富的实战经验，广受读者青睐。
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第1章 Python基础知识
1.1 在Python中安装pip程序
1.2 在Python中安装和导入软件包
1.2.1 在全局环境中安装软件包
1.2.2 一次性安装多个软件包
1.2.3 创建和删除虚拟环境
1.2.4 激活和退出虚拟环境
1.2.5 在虚拟环境中安装软件包
1.2.6 在虚拟环境中使用IDLE
1.2.7 导入整个软件包
1.2.8 导入软件包中的特定模块
1.3 在交互模式和脚本模式中编写代码
1.4 在屏幕上打印数据
1.4.1 打印数据的基本方法
1.4.2 自定义数据之间的分隔符
1.4.3 自定义数据末尾的终止符
1.4.4 转义字符和抑制转义
1.4.5 使用变量引用数据
1.5 函数式编程
1.5.1 使用Python内置函数
1.5.2 按照位置或关键字传递参数
1.5.3 创建新的函数
1.6 面向对象编程
1.6.1 使用Python内置对象
1.6.2 使用属性获取对象的状态信息
1.6.3 使用方法让对象执行操作
1.6.4 创建新的对象
第2章 快速构建图表所需的数据
2.1 使用Python中的列表对象构建数据
2.1.1 创建包含一项或多项数据的列表
2.1.2 创建嵌套列表
2.1.3 创建符合特定条件的列表
2.2 使用Python中的元组对象构建数据
2.2.1 创建包含一项或多项数据的元组
2.2.2 创建符合特定条件的元组
2.3 使用Python中的字典对象构建数据
2.3.1 创建包含一项或多项数据的字典
2.3.2 创建符合特定条件的字典
2.4 使用NumPy中的Ndarray对象构建数据
2.4.1 创建一维数组
2.4.2 创建二维数组
2.4.3 将一维数组转换为二维数组
2.4.4 查看数组的维数和元素数
2.4.5 修改数组元素的值
2.4.6 转置数组的行和列
2.5 使用Pandas中的Series对象构建数据
2.5.1 创建Series对象
2.5.2 获取或修改Series对象中的数据
2.5.3 为Series对象命名
2.5.4 获取Series对象中的所有数据
2.6 使用Pandas中的DataFrame对象构建数据
2.6.1 使用Python中的列表对象创建DataFrame对象
2.6.2 使用Python中的字典对象创建DataFrame对象
2.6.3 使用NumPy中的Ndarray对象创建DataFrame对象
2.6.4 使用Pandas中的Series对象创建DataFrame对象
2.6.5 获取指定的行、列和值
2.7 使用Python和Pandas读取文件中的数据
2.7.1 使用Python内置功能读取文本文件中的数据
2.7.2 使用Python标准库模块读取CSV文件中的数据
2.7.3 使用Pandas库读取文本文件中的数据
2.7.4 使用Pandas库读取CSV文件中的数据
2.7.5 使用Pandas库读取Excel文件中的数据
第3章 快速了解Matplotlib
3.1 Matplotlib图表的整体组成
3.1.1 Matplotlib图表的组成部分
3.1.2 使用Matplotlib创建图表的基本流程
3.1.3 多个图表的布局方式
3.2 创建图表的两种编程方式
3.2.1 使用函数方式创建图表
3.2.2 使用面向对象方式创建图表
3.3 设置Matplotlib默认选项
3.3.1 在程序运行时临时设置默认选项
3.3.2 使用配置文件永久设置默认选项
第4章 使用Matplotlib创建图表的通用操作
4.1 创建图形和坐标系
4.1.1 创建带有一个坐标系的图形
4.1.2 创建带有多个坐标系的图形
4.1.3 创建带有不规则排列的多个坐标系的图形
4.1.4 直接在图形中的指定区域创建图表
4.1.5 创建空白图形并手动添加坐标系
4.1.6 引用特定的坐标系
4.1.7 在窗口中显示图形
4.2 设置图形的外观
4.2.1 设置图形的尺寸和分辨率
4.2.2 设置图形的背景色
4.2.3 设置图形的边框线
4.2.4 让所有图表填满图形
4.3 设置坐标轴
4.3.1 添加坐标轴标题
4.3.2 更改坐标轴的取值范围
4.3.3 设置坐标轴的刻度及其标签
4.4 为数据点添加注释
4.4.1 为数据点添加简单的注释
4.4.2 为数据点添加带有箭头的注释
4.5 添加图表标题
4.5.1 为一个图表添加标题
4.5.2 为多个图表添加标题
4.5.3 为所有图表添加共同的标题
4.5.4 设置图表标题的字体格式
4.5.5 更改图表标题的位置
4.6 添加图例
4.6.1 设置图例标签
4.6.2 显示所有图例
4.6.3 指定要显示的图例
4.6.4 修改图例标签
4.6.5 更改图例的位置
4.7 添加网格线
4.7.1 在图表中显示网格线
4.7.2 更改网格线的线条格式
4.8 添加参考线
4.8.1 在图表中添加参考线
4.8.2 更改参考线的线条格式
4.9 将图表保存为图片文件
4.9.1 将图表保存到指定位置
4.9.2 设置图片的分辨率
4.10 为整个图形选择一种主题风格
第5章 使用Matplotlib创建不同类型的图表
5.1 创建柱形图
5.1.1 创建基本柱形图
5.1.2 创建堆积柱形图
5.1.3 创建并列柱形图
5.1.4 为柱形设置不同的颜色
5.2 创建条形图
5.2.1 创建基本条形图
5.2.2 创建堆积条形图
5.2.3 创建并列条形图
5.3 创建折线图
5.3.1 创建只有一条折线的折线图
5.3.2 创建包含多条折线的折线图
5.3.3 设置折线节点的样式
5.4 创建散点图
5.4.1 创建基本散点图
5.4.2 更改散点图的样式
5.5 创建气泡图
5.6 创建直方图
5.6.1 创建自动分组的直方图
5.6.2 创建手动分组的直方图
5.7 创建饼形图
5.7.1 创建基本饼形图
5.7.2 为饼形图添加标签和百分比值
5.7.3 改变饼形图各个扇区的颜色
5.7.4 创建分裂饼形图
5.7.5 调整饼形图的大小
5.7.6 让饼形图更有立体感
5.8 创建圆环图
5.8.1 创建基本圆环图
5.8.2 在圆环图中显示百分比值
5.8.3 创建双层圆环图
5.9 创建箱形图
5.9.1 为一组数据创建箱形图
5.9.2 为多组数据创建箱形图
5.9.3 隐藏异常值
5.9.4 创建水平方向的箱形图
5.9.5 更改箱形图的样式
5.10 创建阶梯图
5.10.1 创建基本阶梯图
5.10.2 将阶梯图的线条加粗
5.11 创建面积图
5.11.1 创建基本面积图
5.11.2 创建堆积面积图
5.12 创建雷达图
5.12.1 在极坐标系中创建一个点
5.12.2 在极坐标系中创建雷达图
5.12.3 为雷达图设置填充色
5.12.4 更改雷达图的刻度标签
5.12.5 创建一个正六边形的雷达图
5.12.6 使用subplot或subplots函数创建极坐标系
5.12.7 使用Axes对象的plot方法创建雷达图
5.13 创建热力图
5.13.1 创建基本热力图
5.13.2 更改热力图的颜色
5.13.3 更改颜色条的长度
5.14 创建棉棒图
5.14.1 创建基本棉棒图
5.14.2 更改棉棒图的样式
5.15 创建误差棒图
5.15.1 创建基本误差棒图
5.15.2 更改误差棒图的样式
5.15.3 在柱形图中添加误差棒
第6章 使用Seaborn创建不同类型的图表
6.1 快速了解Seaborn
6.1.1 安装Seaborn
6.1.2 Seaborn和Matplotlib的区别和联系
6.1.3 使用Seaborn创建图表时需要导入的库
6.2 Seaborn通用操作
6.2.1 设置主题
6.2.2 正常显示中文
6.2.3 设置标题
6.2.4 设置图例
6.2.5 设置坐标轴的取值范围
6.2.6 设置坐标轴的刻度及其标签
6.3 创建柱形图
6.3.1 创建基本柱形图
6.3.2 调整柱形图中柱形的排列顺序
6.3.3 将柱形图转换为条形图
6.4 创建折线图
6.4.1 创建只有一条折线的折线图
6.4.2 创建包含多条折线的折线图
6.4.3 设置折线的线型和宽度
6.5 创建散点图
6.5.1 创建基本散点图
6.5.2 更改点的形状和大小
6.5.3 在散点图中添加特征标记
6.5.4 创建分布散点图
6.6 创建直方图
6.6.1 创建自动分组的直方图
6.6.2 创建手动分组的直方图
6.7 创建箱形图
6.7.1 创建基本箱形图
6.7.2 创建包含异常值的箱形图
6.7.3 为多组数据创建箱形图
6.7.4 创建增强箱形图
6.8 创建热力图
6.8.1 创建基本热力图
6.8.2 在热力图中显示数据
6.8.3 更改热力图的颜色
6.9 创建核密度图
6.10 创建小提琴图
6.11 创建线性回归图
6.12 创建多个图表
第7章 使用Pyecharts创建不同类型的图表
7.1 快速了解Pyecharts
7.1.1 安装Pyecharts
7.1.2 使用Pyecharts创建图表的方式
7.2 创建不同类型的图表
7.2.1 创建柱形图
7.2.2 创建条形图
7.2.3 创建折线图
7.2.4 创建面积图
7.2.5 创建散点图
7.2.6 创建饼形图
7.2.7 创建圆环图
7.2.8 创建箱形图
7.2.9 创建漏斗图
7.2.10 创建水球图
7.2.11 创建词云图
7.3 设置在图表中显示的元素及其格式
7.3.1 基本设置方法
7.3.2 设置初始化选项
7.3.3 设置图表标题
7.3.4 设置图例
7.3.5 设置坐标轴
7.3.6 设置线条
7.3.7 设置标签
7.3.8 设置提示框
第8章 数据可视化项目实战
8.1 本章案例使用的数据
8.2 Matplotlib数据可视化项目实战
8.2.1 导入必要的库和Excel数据
8.2.2 创建折线图
8.2.3 添加坐标轴标题
8.2.4 添加图表标题和图例
8.2.5 将3条折线设置为不同的线型
8.2.6 清晰显示折线上的数据点
8.2.7 完整的示例代码
8.3 Seaborn数据可视化项目实战
8.3.1 导入必要的库和Excel数据
8.3.2 创建折线图
8.3.3 添加坐标轴标题
8.3.4 添加图表标题和图例
8.3.5 将3条折线设置为不同的线型
8.3.6 清晰显示折线上的数据点
8.3.7 完整的示例代码
8.4 Pyecharts数据可视化项目实战
8.4.1 导入必要的库和Excel数据
8.4.2 创建折线图
8.4.3 添加坐标轴标题
8.4.4 添加图表标题和图例
8.4.5 将3条折线设置为不同的线型
8.4.6 清晰显示折线上的数据点
8.4.7 完整的示例代码
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编写《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》的目的是帮助读者快速掌握Python数据可视化编程的相关知识和技术，《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》以Matplotlib、Seaborn和Pyecharts三个库为主进行讲解。为了降低学习难度，并在短时间内学会Python数据可视化编程，对《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》的整体结构和内容做了精心规划。全书共8章，各章内容的简要介绍如下表所示。
章??名 简??介
第1章 Python基础知识 介绍在Python中安装和导入软件包、编写代码和打印数据、函数式编程和面向对象编程等内容
第2章 快速构建图表所需的数据 介绍使用Python内置对象以及NumPy和Pandas中的核心对象为图表构建数据的方法，包括创建新数据和读取文件中的数据两种方式等内容
第3章 快速了解Matplotlib 介绍Matplotlib图表的整体组成、创建图表的基本流程和两种编程方式、设置Matplotlib默认选项等内容
第4章 使用Matplotlib创建图表的通用操作 介绍使用Matplotlib库创建图表的一系列通用操作，包括创建图形和坐标系、设置图形外观、设置坐标轴、为数据点添加注释、添加图表标题和图例、添加网格线和参考线，以及将图表保存为图片文件等内容
第5章 使用Matplotlib创建不同类型的图表 介绍使用Matplotlib库创建不同类型图表的方法
第6章 使用Seaborn创建不同类型的图表 介绍使用Seaborn库创建不同类型图表的方法
第7章 使用Pyecharts创建不同类型的图表 介绍使用Pyecharts库创建不同类型图表的方法
第8章 数据可视化项目实战 介绍使用Matplotlib、Seaborn和Pyecharts进行数据可视化项目实战
与其他同类图书相比，《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》具有以下几个显著特点：
1. 结构紧密，概念清晰
与很多其他同类图书将大量篇幅浪费在介绍Python基础语法上不同，《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》只介绍与数据可视化紧密相关的Python编程知识，《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》的重点在于介绍如何使用Python内置对象，以及使用NumPy和Pandas内置对象来构建图表所需的数据，而不是罗列一大堆与数据可视化无关的Python知识和编程技术。在每个知识点的讲解上，《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》力求做到概念清晰，不含糊其词。
2. 详细讲解技术细节
《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》每章内容从多个角度详细讲解和剖析技术细节，绝非很多同类书中流水账式的介绍。尤其在讲解Matplotlib可视化库时，同时介绍使用pyplot模块中的函数和面向对象两种方式创建图表的方法。
3. 通用操作和特定操作相辅相成
Seaborn库是以Matplotlib库为基础开发出来的，所以《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》在讲解Matplotlib库时投入了相对较多的篇幅，只要理解和掌握了Matplotlib库的用法，对Seaborn库的学习将起到事半功倍的效果，读者可以举一反三。《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》最后介绍Pyecharts库，它与前两种库的编程方式有很大不同，其功能和优势能够与前两种库起到很好的互补作用。
《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》在介绍Matplotlib、Seaborn和Pyecharts三个库的用法时，使用的都是“通用操作 特定操作”模式进行讲解，从而帮助读者快速掌握大量共性操作，缩短学习时间，提高学习效率，还能避免出现冗余的内容而浪费篇幅。
4. 提示和注意
“提示”和“注意”在全书随处可见，可以及时解决读者在学习过程中遇到的问题，或对当前内容进行适当的延伸。
《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》适合具有以下需求的人士阅读：
从事数据分析和数据可视化工作。
想要在短时间内学会Python数据可视化编程。
想要系统地学习Matplotlib、Seaborn和Pyecharts三个可视化库的用法。
对Python数据可视化编程感兴趣。
在校学生和社会求职者。
《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》附赠以下资源：
示例源代码。
重点内容的多媒体视频教程。
教学课件。
读者可以扫描《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》的二维码下载《Python数据可视化从入门到项目实践（超值版）》的配套资源。
示例源代码 视频教程 教学课件
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