Python数据可视化(科技图表绘制全彩印刷)

本书结合编者多年的数 据分析与科研绘图经验，详 细讲解Python语言及包括 Matplotlib在内的多种可视 化包在数据分析与科研图表 制作中的使用方法与技巧。 本书分为两部分，共11章， 第1部分主要讲解Python语 言的基础知识，包括基本语 法结构、控制语句、函数、 数据处理与清洗等，尤其对 Matplotlib、Seaborn、 Plotnie库进行较为详细的讲 解。第2部分结合Python及 其附加包的数据可视化功能 ，分别讲解类别比较数据、 数值关系数据、层次关系数 据、局部整体型数据、分布 式数据、时间序列数据、多 维数据、网络关系数据的可 视化实现方法。本书可帮助 读者尽快掌握利用Python及 可视化库进行科技图表的制 作与数据展示。 本书注重基础，内容翔 实，突出示例讲解，既适合 广大科研工作者、工程师和 在校学生等不同层次的读者 自学使用，也可以作为大中 专院校相关专业的教学参考 书。

芯智（笔名），毕业于航空航天大学，现就职于中国科学院，从事科研工作近二十年。参与国家科技重大专项攻关任务，熟练掌握各种工程应用与数据分析软件，曾获得国家专利奖、北京市专利奖和中科院成果转化特等奖等荣誉。

第1章 Python基础知识 1.1 Python语言概述 1.1.1 Python的诞生 1.1.2 Python的特点 1.1.3 Python绘图系统 1.2 Python的获取与安装 1.2.1 安装程序下载 1.2.2 安装与启动 1.2.3 辅助开发工具 1.2.4 包的安装与加载 1.3 Python的基础语法 1.3.1 标识符 1.3.2 注释 1.3.3 续行 1.3.4 输入/输出函数 1.3.5 运算符 1.3.6 数据结构 1.3.7 序列 1.4 程序控制语句 1.4.1 条件语句 1.4.2 for循环语句 1.4.3 while循环语句 1.4.4 其他语句 1.5 函数 1.5.1 定义函数 1.5.2 调用函数 1.5.3 匿名函数（Lambda函数） 1.6 本章小结 第2章 数据处理与清洗 2.1 NumPy：数值计算 2.1.1 数组的创建 2.1.2 数组的索引与切片 2.1.3 数组的变换 2.1.4 基本运算 2.2 Pandas：数据处理 2.2.1 数据结构 2.2.2 数据类型 2.2.3 数据的导入与导出 2.2.4 合并数据 2.2.5 数据选择 2.2.6 数据过滤 2.2.7 数据排序 2.2.8 数据合并 2.2.9 数据重塑 2.2.10 缺失值处理 2.2.11 重复值处理 2.3 本章小结 第3章 Python绘图系统 3.1 Matplotlib 3.1.1 图表对象 3.1.2 创建图形 3.1.3 添加子图与布局 3.1.4 图表元素函数 3.1.5 绘图函数 3.1.6 坐标系 3.1.7 图表风格 3.2 Seaborn 3.2.1 绘图函数 3.2.2 绘图风格 3.2.3 颜色主题 3.2.4 图表分面 3.3 Plotnine 3.3.1 语法框架 3.3.2 底层函数 3.3.3 绘图函数 3.3.4 图表主题 3.3.5 图表分面 3.4 本章小结 第4章 类别比较数据可视化 4.1 柱状图 4.2 条形图 4.3 棒棒糖图 4.4 包点图 4.5 雷达图 4.6 径向柱状图 4.7 词云图 4.8 玫瑰图 4.9 本章小结 第5章 数值关系数据可视化 5.1 散点图 5.2 边际图 5.3 曼哈顿图 5.4 气泡图 5.5 等高线图 5.6 三元相图 5.7 瀑布图 5.8 生存曲线图 5.9 火山图 5.10 本章小结 第6章 层次关系数据可视化 6.1 旭日图 6.2 树状图 6.3 桑基图 6.4 矩形树状图 6.5 圆堆积图 6.6 本章小结 第7章 局部整体型数据可视化 7.1 饼图 7.2 嵌套饼图 7.3 华夫图 7.4 马赛克图 7.5 本章小结 第8章 分布式数据可视化 8.1 直方图 8.2 核密度图 8.3 箱线图 8.4 小提琴图 8.5 金字塔图 8.6 脊线图 8.7 累积分布曲线图 8.8 本章小结 第9章 时间序列数据可视化 9.1 折线图 9.2 K线图 9.3 子弹图 9.4 仪表图 9.5 面积图 9.6 日历图 9.7 本章小结 第10章 多维数据可视化 10.1 热图 10.2 矩阵散点图 10.3 平行坐标图 10.4 安德鲁斯曲线 10.5 本章小结 第11億章 网络关系数据可视化 11.1 节点链接图 11.2 弧线图 11.3 蜂巢图 11.4 和弦图 11.5 切尔科斯图 11.6 本章小结 参考文献