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一本Python数据可视化全方位指南。
内容简介
本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍如何对数据进行可视化分析。
全书主要包含3个部分。第一部分为Python数据可视化基础篇：主要介绍Python基础内容、Numpy和Pandas数据操作，以及Matplotlib数据可视化内容；第二部分为Python数据可视化提高篇：主要介绍Python库中的数据可视化功能；第三部分为Python数据可视化分析实战：通过完整的数据可视化分析案例，详细地介绍了Python中数据分析、机器学习与可视化相结合的应用等内容。
本书为读者提供了Notebook形式的源程序和使用的数据集，方便读者对程序的使用和运行。本书适合有一定数据分析或统计分析基础的读者阅读，可作为Python数据分析、机器学习、数据可视化的入门及实践教材，也可供数据分析与可视化相关专业的师生，以及对数据分析与可视化感兴趣的Python用户参考。
作者简介
作者孙玉林，西安电子科技大学人工智能学院博士在读。长期从事大数据统计分析、机器学习与计算机视觉等方面的研究，曾多次获得数学建模与数据挖掘比赛一等奖。出版《Python在机器学习中的应用》《R语言统计分析与机器学习》《PyTorch深度学习入门与实战》等著作。
章节目录
版权信息
内容简介
前言
第一部分 Python数据可视化基础篇
第1章 Python快速入门
1.1 安装Python
1.2 Python的基础知识
1.3 Python的语法结构
1.4 Python函数
1.5 数据可视化分析
1.6 本章小结
第2章 Numpy与Pandas的数据操作和可视化
2.1 Numpy数据操作
2.2 Pandas数据的生成和读取
2.3 Pandas数据操作
2.4 Pandas数据可视化
2.5 本章小结
第3章 Matplotlib数据可视化
3.1 Matplotlib的两种数据可视化方式
3.2 Matplotlib的图表组成元素
3.3 Matplotlib可视化子图
3.4 Matplotlib可视化函数
3.5 Matplotlib可视化三维图像
3.6 本章小结
第二部分 Python数据可视化提高篇
第4章 Python经典的静态数据可视化库
4.1 Seaborn数据可视化
4.2 plotnine数据可视化
4.3 本章小结
第5章 网络图可视化
5.1 网络图的形式
5.2 Networkx网络图可视化
5.3 igraph网络图可视化
5.4 本章小结
第6章 plotly交互式数据可视化
6.1 plotly简介
6.2 plotly数值型变量数据可视化
6.3 plotly分类型变量数据可视化
6.4 plotly数值型和分类型变量数据可视化
6.5 plotly其他类型数据可视化
6.6 本章小结
第7章 Python其他交互式数据可视化库
7.1 Bokeh交互式数据可视化
7.2 pyecharts交互式数据可视化
7.3 本章小结
第三部分 Python数据可视化分析实战篇
第8章 足球运动员数据可视化分析
8.1 数据清洗与预处理
8.2 数据探索性可视化分析
8.3 数据降维可视化分析
8.4 数据聚类可视化分析
8.5 本章小结
第9章 抗乳腺癌候选药物可视化分析
9.1 数据特征探索性可视化分析
9.2 数据特征选择
9.3 回归模型预测生物活性
9.4 分类模型预测药代动力学性质和安全性
9.5 本章小结
第10章 时序数据的异常值检测和预测
10.1 时序数据探索性可视化分析
10.2 异常值检测
10.3 异常值预测
10.4 趋势预测
10.5 本章小结
第11章 中药材鉴别数据可视化分析
11.1 无监督学习算法鉴别中药材类别
11.2 有监督学习算法鉴别中药材产地
11.3 半监督学习算法鉴别中药材类别
11.4 本章小结
Python数据分析与可视化实践是2024年由清华大学出版社出版,作者余本国。
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