Python数据可视化

第 1章　数据可视化与matplotlib\t001
1．1　数据可视化概述　002
1．1．1　什么是数据可视化　002
1．1．2　常见的数据可视化方式　003
1．1．3　选择正确的数据可视化图表　010
1．2　常见的数据可视化库　012
1．3　初识matplotlib　013
1．3．1　matplotlib概述　013
1．3．2　安装matplotlib　014
1．4　使用matplotlib绘制图表　017
1．5　本章小结　019
1．6　习题　019
第　2章 使用matplotlib绘制简单
图表　021
2．1　绘制折线图　022
2．1．1　使用plot()绘制折线图　022
2．1．2　实例1：未来15天最高气温和
最低气温　022
2．2　绘制柱形图或堆积柱形图　024
2．2．1　使用bar()绘制柱形图或堆积
柱形图　024
2．2．2　实例2：2013—2019财年阿里
巴巴淘宝和天猫平台的GMV　027
2．3　绘制条形图或堆积条形图　028
2．3．1　使用barh()绘制条形图或堆积
条形图　028
2．3．2　实例3：各商品种类的网购
替代率　031
2．4　绘制堆积面积图　033
2．4．1　使用stackplot()绘制堆积
面积图　033
2．4．2　实例4：物流公司物流费用
统计　034
2．5　绘制直方图　035
2．5．1　使用hist()绘制直方图　035
2．5．2　实例5：人脸识别的灰度
直方图　036
2．6　绘制饼图或圆环图　037
2．6．1　使用pie()绘制饼图或
圆环图　037
2．6．2　实例6：支付宝月账单
报告　039
2．7　绘制散点图或气泡图　040
2．7．1　使用scatter()绘制散点图或
气泡图　040
2．7．2　实例7：汽车速度与制动距离的
关系　041
2．8　绘制箱形图　042
2．8．1　使用boxplot()绘制箱形图　042
2．8．2　实例8：2017年和2018年
全国发电量统计　044
2．9　绘制雷达图　045
2．9．1　使用polar()绘制雷达图　045
2．9．2　实例9：霍兰德职业兴趣
测试　045
2．10　绘制误差棒图　047
2．10．1　使用errorbar()绘制误差
棒图　047
2．10．2　实例10：4个树种不同季节的
细根生物量　048
2．11　本章小结　049
2．12　习题　049
第3章　图表辅助元素的定制　052
3．1　认识图表常用的辅助元素　053
3．2　设置坐标轴的标签、刻度范围和
刻度标签　054
3．2．1　设置坐标轴的标签　054
3．2．2　设置刻度范围和刻度标签　056
3．2．3　实例1：2019年中国电影票房
排行榜　057
3．3　添加标题和图例　059
3．3．1　添加标题　059
3．3．2　添加图例　059
3．3．3　实例2：支付宝月账单报告
（添加标题、图例）　061
3．4　显示网格　062
3．4．1　显示指定样式的网格　062
3．4．2　实例3：汽车速度与制动距离的
关系（添加网格）　063
3．5　添加参考线和参考区域　064
3．5．1　添加参考线　064
3．5．2　添加参考区域　065
3．5．3　实例4：全校高二年级各班
男女生英语成绩评估　066
3．6　添加注释文本　068
3．6．1　添加指向型注释文本　068
3．6．2　添加无指向型注释文本　069
3．6．3　实例5：2013—2019财年
阿里巴巴淘宝和天猫平台的
GMV（添加注释文本）　071
3．7　添加表格　072
3．7．1　添加自定义样式的表格　072
3．7．2　实例6：果酱面包配料比例　073
3．8　本章小结　075
3．9　习题　075
第4章　图表样式的美化　077
4．1　图表样式概述　078
4．1．1　默认图表样式　078
4．1．2　图表样式修改　079
4．2　使用颜色　080
4．2．1　使用基础颜色　081
4．2．2　使用颜色映射表　082
4．2．3　实例1：两个地区对不同种类
图书的采购情况　083
4．3　选择线型　084
4．3．1　选择线条的类型　084
4．3．2　实例2：2017年7月与
2019年7月国际外汇市场
美元/人民币汇率走势　085
4．4　添加数据标记　087
4．4．1　添加折线图或散点图的数据
标记　087
4．4．2　实例3：标记不同产品各
季度的销售额　089
4．5　设置字体　090
4．5．1　设置字体样式　090
4．5．2　实例4：未来15天的最高气温和
最低气温（设置字体样式）　091
4．6　切换主题风格　092
4．7　填充区域　093
4．7．1　填充多边形或曲线之间的区域　093
4．7．2　实例5：彩色的“雪花”　095
4．8　本章小结　096
4．9　习题　096
第5章　子图的绘制及坐标轴共享　099
5．1　绘制固定区域的子图　100
5．1．1　绘制单子图　100
5．1．2　实例1：某工厂产品A与
产品B去年的销售额分析　103
5．1．3　绘制多子图　105
5．1．4　实例2：部分国家养猫人群比
例与养狗人群比例分析　106
5．2　绘制自定义区域的子图　107
5．2．1　绘制单子图　107
5．2．2　实例3：2017年与2018年
抖音用户分析　109
5．3　共享子图的坐标轴　110
5．3．1　共享相邻子图的坐标轴　111
5．3．2　共享非相邻子图的坐标轴　112
5．3．3　实例4：某地区全年平均气温
与降水量、蒸发量的关系　114
5．4　子图的布局　115
5．4．1　约束布局　115
5．4．2　紧密布局　117
5．4．3　自定义布局　118
5．4．4　实例5：2018年上半年某品牌
汽车销售情况　120
5．5　本章小结　121
5．6　习题　122
第6章　坐标轴的定制　125
6．1　坐标轴概述　126
6．2　向任意位置添加坐标轴　127
6．3　定制刻度　128
6．3．1　定制刻度的位置和格式　128
6．3．2　定制刻度的样式　130
6．3．3　实例1：深圳市24小时的
平均风速　131
6．4　隐藏轴脊　133
6．4．1　隐藏全部轴脊　133
6．4．2　隐藏部分轴脊　134
6．4．3　实例2：深圳市24小时的
平均风速（隐藏部分轴脊）　135
6．5　移动轴脊　136
6．5．1　移动轴脊的位置　136
6．5．2　实例3：正弦与余弦曲线　137
6．6　本章小结　138
6．7　习题　139
第7章　绘制3D图表和统计地图　141
7．1　使用mplot3d绘制3D图表　142
7．1．1　mplot3d概述　142
7．1．2　绘制常见的3D图表　143
7．1．3　实例1：三维空间的星星　145
7．2　使用animation制作动图　146
7．2．1　animation概述　147
7．2．2　实例2：三维空间闪烁的
星星　149
7．3　使用basemap绘制统计地图　150
7．3．1　basemap概述　150
7．3．2　实例3：美国部分城镇人口
分布　153
7．4　本章小结　155
7．5　习题　155
第8章　使用matplotlib绘制高级
图表　158
8．1　绘制等高线图　159
8．2　绘制矢量场流线图　161
8．3　绘制棉棒图　163
8．4　绘制哑铃图　165
8．5　绘制甘特图　168
8．6　绘制人口金字塔图　169
8．7　绘制漏斗图　171
8．8　绘制桑基图　173
8．9　绘制树状图　176
8．10　绘制华夫饼图　179
8．11　本章小结　181
8．12　习题　181
第9章　数据可视化后起之秀——pyecharts　184
9．1　pyecharts概述　185
9．2　pyecharts基础知识　187
9．2．1　快速绘制图表　187
9．2．2　认识图表类　188
9．2．3　认识配置项　189
9．2．4　渲染图表　192
9．3　绘制常用图表　192
9．3．1　绘制折线图　192
9．3．2　绘制饼图或圆环图　194
9．3．3　绘制散点图　196
9．3．4　绘制3D柱形图　198
9．3．5　绘制统计地图　199
9．3．6　绘制漏斗图　200
9．3．7　绘制桑基图　201
9．4　绘制组合图表　203
9．4．1　并行多图　203
9．4．2　顺序多图　205
9．4．3　选项卡多图　206
9．4．4　时间线轮播多图　208
9．5　定制图表主题　211
9．6　整合Web框架　212
9．7　实例：虎扑社区分析　214
9．8　本章小结　218
9．9　习题　219