1: Python数据分析与可视化
Python 是全球最热的编程语言之一，它的优点是自由、开源。随着 Python 的不断发展，已经在数据分析与数据可视化领域受到了众多学者和企业的关注，并且提供了很多丰富的库。本书重点研究如何使用 Python
本书一共分为11个章节3个部分，前面3个章节是Python数据可视化基础篇，介绍了 Python 的使用, Numpy、Pandas 以及Matplotlib库的使用。第4-7 章节是 Python 数据可视化提高篇，以经典的 Python 可视化库为基础，介绍了Python中Seaborn、plotnine、Networks、igraph、plotly、Bokeh、pyecharts等库中的数据可视化功能的应用。第8-11章节是 Python 数据可视化实战篇，介绍了4个完整的数据可视化分析案例。本书尽可能的做到了内容全面与循序渐进，代码通过Jupyter Notebook展示，完成经典案例的可视化分析。即使没有 Python
书籍封面
2: Python数据可视化基础篇
通过阅读第1～3个章: Python
第1 章: Python 快速入门。本章从通过Anaconda安装 Python 开始，然后介绍 Python 的基础内容，以及 Python
第2章：Numpy与Pandas的数据操作和可视化。介绍了Numpy 和Pandas库的使用，包含数据生成、读取、操作、变换等，以及Pandas库中的数据可视化函数的使用。
第3章：Matplotlib库数据可视化。介绍了Matplotlib的数据可视化功能，包含：Matplotlib库的数据可视化方式、Matplotlib 库的图表组成元素、子图可视化方式、库中常用的数据可视化函数、以及三维图像可视化等。
3: Python数据可视化提高篇
通过阅读第4～7个章： Python
第4 章：Python 经典的静态数据可视化库。主要介绍 Python 中两个经典数据可视化库Seaborn与plotnine，将库中函数与实际数据相结合，展示两个库的数据可视化功能。
第5章：网络图数据可视化。主要介绍Python中两个经典数据网络图可视化库Networkx与igraph。包含如何设置图中的节点、边以及图的布局等，针对图中信息挖掘，介绍了如何计算图中的最短路径以及路径的可视化。
第6 章：plotly交互式数据可视化。主要介绍可交互可视化库plotly的使用。根据不同类型可视化图像的应有方式，介绍了库中相关函数的使用。
第7 章： Python 中其它交互式数据可视化库。主要介绍 Python 中两个可交互图像可视化库的使用，分别是Bokeh库和pyecharts库，介绍如何使用库中函数获得可交互的图表。
4: Python数据可视化实战篇
通过阅读第8～11个章： Python
第8章：足球数据可视化分析。使用一个具体的数据集《FIFA19》数据，进行一个完整的数据可视化分析流程。主要包含：数据获取、数据清洗与预处理、数据探索可视化分析、数据建模可视化分析等。
第9 章：抗乳腺癌候选药物可视化分析。使用一个抗乳腺癌候选药物可视化分析案例，主要介绍特征选择与可视化、回归分析与可视化、二分类模型与可视化。
第10 章：时序数据的异常检测和预测。主要介绍一个真实的时间序列数据应用案例，主要包含：时间序列的可视化分析、时间序列异常检验、时间序列预测等内容。
第11 章：中药材鉴别数据可视化分析。介绍一个中药材鉴别数据可视化分析案例，主要包含：使用聚类算法对数据进行无监督学习；使用分类算法对数据进行有监督学习；使用数据主成分降维与标签传播类算法相结合对数据进行半监督学习。
《Python数据分析与可视化实践》行业案例精粹+详细图解操作+配套同步视频+赠送教学PPT+配套数据代码
配套程序
配套PPT
配套视频
学习交流群
本书在编写时尽可能的使用了当时的最新 Python 库，但是随着计算技术的迅速发展，由于作者水平有限，编写时间仓促，书中难免存在疏漏和错误，敬请读者不吝赐教。
欢迎关注我们的微信公众号，加入读者交流区，获取书籍的源程序、数据、PPT以及教学视频等内容。
今天的分享就到这里了，敬请期待下一篇! |
最后欢迎大家分享转发，您的点赞是对我的鼓励和肯定！
往期回顾
