本书是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南,介绍了如何使用Python流行的库,通过70余种方法创建美观的数据可视化效果。 全书共9章,分别介绍了准备工作环境、了解数据、绘制并定制化图表、学习更多图表和定制化、创建3D可视化图表、用图像和地图绘制图表、使用正确的图表理解数据、更多的matplotlib知识以及使用Plot.ly进行云端可视化。 本书适合那些对Python编程有一定基础的开发人员阅读,可以帮助读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化,并学会使用Python可视化数据。
Python数据可视化编程实战(第2版)(异步图书) EPUB, PDF, MOBI, AZW3, TXT, FB2, DjVu, Kindle电子书免费下载。
Igor Milovanovi是一个在Linux系统和软件工程领域有深厚背景的经验丰富的开发人员。具备创建可扩展数据驱动分布式富软件系统的技术。 身为一个高性能系统设计的布道者,他对软件架构和软件开发方法论有着浓厚的兴趣。他一直坚持倡导促进高质量软件的方法论,如测试驱动开发、一键部署和持续集成。 他也拥有坚实的产品开发知识。拥有领域经验知识,并参加过官方培训,他能够在业务和开发人员之间很好地传递业务知识和业务流程。 Igor非常感谢他的女友允许他把大量的时间花费在本书的写作上而没有陪伴她,并在他无休止地谈论本书时甘愿做一个热心的听众。他感谢他的哥哥这个他一直以来最坚强的后盾。他还要感谢他的父母,给予他自由的发展空间,让他成为今天的自己。 Dimitry Foures 是一个拥有应用数学和理论物理背景的数据科学家。在里昂高等师范学校(法国)完成他的物理专业的本科学业后,他继续在巴黎综合理工学院学习流体力学,并获得了一等硕士学位。他拥有剑桥大学应用数学专业博士学位。他目前在剑桥的一家智能能源初创公司担任数据科学家一职,与剑桥大学有着非常密切的合作。 Giuseppe Vettigli是一名数据科学家,他在产业界和学术界从事过多年的研究工作。他的工作关注于从结构化及非结构化数据中提取信息进行机器学习模型的开发和应用。他经常发表利用Python进行科学计算和数据可视化的文章。