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  • 基于Python的交互式数据可视化编程
  • 新华书店正版
    • 作者: (德)阿布哈·贝洛卡,(印)沙拉特·钱德拉·冈图库,舒邦吉·霍拉,安舒·库马著
    • 出版社: 中国电力出版社
    • 出版时间:2021-01-01 00:00:00
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    • 作者: (德)阿布哈·贝洛卡,(印)沙拉特·钱德拉·冈图库,舒邦吉·霍拉,安舒·库马著
    • 出版社:中国电力出版社
    • 出版时间:2021-01-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:327000
    • 页数:237
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787519849887
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:中国电力出版社

    基于Python的交互式数据可视化编程

    作  者:(德)阿布哈·贝洛卡,(印)沙拉特·钱德拉·冈图库,舒邦吉·霍拉,安舒·库马 著
    定  价:69
    出 版 社:中国电力出版社
    出版日期:2021年01月01日
    页  数:237
    装  帧:平装
    ISBN:9787519849887
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    内容简介

    本书主要介绍了使用Python创建交互式数据可视化时需要了解的内容。首先介绍如何使用非交互式数据可视化库Matplotlib和Seaborn绘制各种图。通过研究不同类型的可视化,了解如何选择一种特定类型的可视化来满足各种需求。对各种非交互式数据可视化库有所了解之后,将介绍创建直观且有说服力的数据可视化的有关原则,并使用Bokeh和Plotly将绘制的图转化为吸引人的故事。本书还会介绍交互式数据和模型可视化如何优化回归模型的性能。 本书旨在为Python开发人员、数据分析人员和数据科学家提供一个坚实的培训基础,让他们能以很好方式呈现关键技术。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    前言
    第1章 Python可视化介绍:基础和定制绘图
    1.1 本章介绍
    1.2 使用pandas DataFrame处理数据
    1.2.1 从文件读取数据
    1.2.2 练习1:从文件读取数据
    1.2.3 观察和描述数据
    1.2.4 练习2:观察和描述数据
    1.2.5 从DataFrame选择列
    1.2.6 为DataFrame增加新列
    1.2.7 练习3:为DataFrame增加新列
    1.2.8 在DataFrame列上应用函数
    1.2.9 练习4:在DataFrame列上应用函数
    1.2.10 练习5:对多列应用函数
    1.2.11 从DataFrame删除列
    1.2.12 练习6:从DataFrame删除列
    1.2.13 将DataFrame写至文件
    1.2.14 练习7:将DataFrame写至文件
    1.3 使用pandas和seaborn绘图
    1.3.1 创建简单图可视化显示变量分布
    1.3.2 直方图
    1.3.3 练习8:绘制和分析直方图
    1.3.4 柱状图
    1.3.5 练习9:创建柱状图并计算平均价格分布
    1.3.6 练习10:创建按一个特定特征分组的柱状图
    1.4 调整绘图参数
    1.4.1 练习11:调整分组柱状图的绘图参数
    1.4.2 标注
    1.4.3 练习12:标注一个柱状图
    1.4.4 实践活动1:分析不同场景并生成适当的可视化
    1.5 小结
    第2章 静态可视化:全局模式和汇总统计
    2.1 本章介绍
    2.2 绘图表示数据中的全局模式
    2.2.1 散点图
    2.2.2 练习13:创建一个静态散点图
    2.2.3 六边形图
    2.2.4 练习14:创建一个静态六边形图
    2.2.5 等高线图
    2.2.6 练习15:创建静态等高线图
    2.2.7 折线图
    2.2.8 练习16:创建一个静态折线图
    2.2.9 练习17:用多个折线图表示数据随时间的变化
    2.2.10 热图
    2.2.11 练习18:创建和探索一个静态热图
    2.2.12 热图中连锁的概念
    2.2.13 练习19:在静态热图中创建连锁
    2.3 绘图表示数据的汇总统计
    2.3.1 再谈直方图
    2.3.2 示例1:再谈直方图
    2.3.3 箱形图
    2.3.4 练习20:创建和探索静态箱形图
    2.3.5 小提琴图
    2.3.6 练习21:创建一个静态小提琴图
    2.3.7 实践活动2:设计静态可视化表示全局模式和汇总统计
    2.4 小结
    第3章 从静态到交互式可视化
    3.1 本章介绍
    3.2 静态与交互式可视化
    3.3 交互式数据可视化的应用
    3.4 交互式数据可视化入门
    3.4.1 使用Bokeh创建交互式数据可视化
    3.4.2 练习22:准备数据集
    3.4.3 练习23:为交互式数据可视化创建基本静态图
    3.4.4 练习24:为这个静态图增加一个滑动条
    3.4.5 练习25:增加一个悬停提示工具
    3.4.6 使用Plotly Express创建交互式数据可视化
    3.4.7 练习26:创建一个交互式散点图
    3.4.8 实践活动3:使用Plotly Express创建不同的交互式可视化
    3.5 小结
    第4章 基于层次的数据交互式可视化
    4.1 本章介绍
    4.2 交互式散点图
    4.2.1 练习27:为静态散点图增加放大缩小功能
    4.2.2 练习28:为散点图增加悬停和工具提示功能
    4.2.3 练习29:探索散点图上的选择和突出显示功能
    4.2.4 练习30:生成一个提供选择、缩放和悬停/工具提示功能的图
    4.2.5 跨多图选择
    4.2.6 练习31:跨多图选择
    4.2.7 基于特征值的选择
    4.2.8 练习32:基于特征值的选择
    4.3 altair中的其他交互式图
    4.3.1 练习33:在静态柱状图上增加缩放特性并计算均值
    4.3.2 练习34:在柱状图上表示均值的一个替代快捷方式
    4.3.3 练习35:在静态热图上增加缩放特性
    4.3.4 练习36:创建相邻的柱状图和热图
    4.3.5 练习37:动态链接一个柱状图和一个热图
    4.3.6 实践活动4:生成一个柱状图和一个热图表示(Google Play Store Apps数据集中的内容分级类型
    4.4 小结
    第5章 基于时间的数据交互式可视化
    5.1 本章介绍
    5.2 时态数据
    5.3 时态数据类型
    5.3.1 为什么研究时态数据可视化?
    5.4 理解时态数据和时间序列数据的关系
    5.5 使用时态数据的领域示例
    5.6 时态数据可视化
    5.6.1 如何管理和可视化时间序列数据
    5.6.2 pandas中的日期/时间处理
    5.6.3 建立一个Datetime索引
    5.7 为时态数据选择正确的聚合等级
    5.7.1 练习38:创建一个静态柱状图并计算时态数据的均值和标准差
    5.7.2 练习39:计算zscore查找时态数据中的异常值
    5.8 时态数据中的重采样
    5.8.1 上采样和下采样的常见问题
    5.8.2 练习40:时态数据的上采样和下采样
    5.8.3 使用shift和tshift在时间序列数据中引入滞后
    5.8.4 练习41:使用shift和tshift移动数据中的时间
    5.8.5 时间序列中的自相关
    5.9 交互式时态数据可视化
    5.9.1 Bokeh基础
    5.9.2 使用Bokeh的优点
    5.9.3 练习42:使用Bokeh为静态折线图增加交互性
    5.9.4 练习43:改变折线图中线的颜色和宽度
    5.9.5 练习44:增加方框标注来找出数据集中的异常值
    5.9.6 Bokeh中的交互性
    5.9.7 实践活动5:创建一个交互式时态数据可视化
    5.10 小结
    第6章 地理数据交互式可视化
    6.1 本章介绍
    6.2 等值线地图
    6.2.1 世界等值线地图
    6.2.2 练习45:创建一个世界等值线地图
    6.2.3 练习46:调整一个世界等值线地图
    6.2.4 练习47:为等值线地图增加动画
    6.2.5 美国各州地图
    6.2.6 练习48:创建美国各州的等值线地图
    6.3 在地理地图上绘图
    6.3.1 散点图
    6.3.2 练习49:在一个地理地图上绘制散点图
    6.3.3 气泡图
    6.3.4 练习50:在地理地图上绘制气泡图
    6.3.5 地理地图上的折线图
    6.3.6 练习51:在地理地图上绘制折线图
    6.3.7 实践活动6:创建一个等值线地图表示全世界可再生能源生产和消费总量
    6.4 小结
    第7章 避免创建交互式可视化的常见陷阱
    7.1 本章介绍
    7.2 数据格式化和解释
    7.2.1 避免处理脏数据时常见的问题
    7.2.2 异常值
    7.2.3 练习52:使用箱形图可视化表示数据集中的异常值
    7.2.4 练习53:处理异常值
    7.2.5 缺失数据
    7.2.6 练习54:处理缺失值
    7.2.7 重复实例和/或特征
    7.2.8 不好的特征选择
    7.2.9 实践活动7:确定在一个散点图上可视化哪些特征
    7.3 数据可视化
    7.3.1 选择可视化
    7.3.2 可视化数据时的常见陷阱
    7.3.3 练习55:创建一个让人困惑的可视化
    7.3.4 实践活动8:创建一个柱状图改善可视化
    7.4 可视化过程速查表
    7.5 小结
    第8章 附录
    8.1 第1章:Python可视化介绍:基础和定制绘图
    8.1.1 实践活动1:分析不同场景并生成适当的可视化
    8.2 第2章:静态可视化:全局模式和汇总统计
    8.2.1 实践活动2:设计静态可视化表示全局模式和汇总统计
    8.3 第3章:从静态到交互式可视化
    8.3.1 实践活动3:使用Plotly Express创建不同的交互式可视化
    8.4 第4章:基于层次的数据交互式可视化
    8.4.1 实践活动4:生成一个柱状图和一个热图表示Google Play Store Apps数据集中的内容分级类型
    8.5 第5章:基于时间的数据交互式可视化
    8.5.1 实践活动5:创建一个交互式时态数据可视化
    8.6 第6章:地理数据交互式可视化
    8.6.1 实践活动6:创建一个等值线地图表示全世界可再生能源生产和消费总量
    8.7 第7章:避免创建交互式可视化的常见陷阱
    8.7.1 实践活动7:确定在一个散点图上可视化哪些特征
    8.7.2 实践活动8:创建一个柱状图改善可视化

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