Python数据可视化入门:2014版精华
"《Apress - Beginning Python Visualization 2nd Edition - 2014》是一本关于Python数据可视化的入门书籍,2014年发行的第二版。本书旨在帮助读者利用Python作为工具进行数据可视化,适用于初学者和有一定编程基础的读者。" 在本书中,作者详细介绍了Python在数据可视化领域的应用,覆盖了从数据处理到图像生成的多个方面。以下是各章节的主要知识点: 1. **Chapter 1: Navigating the World of Data Visualization** - 数据可视化的概念与重要性 - 数据可视化的不同类型和目的 - Python在数据可视化的角色和优势 2. **Chapter 2: The Environment** - 安装和配置Python环境,包括选择Python版本和安装必要的库(如matplotlib, seaborn, pandas等) - 使用集成开发环境(IDEs)和代码编辑器 - 探索Python的基础语法和数据结构 3. **Chapter 3: Python for Programmers** - Python编程基础,包括变量、函数、类和对象 - 控制流语句,如条件语句和循环 - 错误和异常处理 4. **Chapter 4: Data Organization** - 数据存储格式,如CSV、JSON和数据库 - 使用pandas库进行数据清洗、转换和操作 - 数据分析的基本概念和统计基础 5. **Chapter 5: Processing Text Files** - 读取和写入文本文件 - 正则表达式在文本处理中的应用 - 分析日志文件和其他结构化文本数据 6. **Chapter 6: Graphs and Plots** - matplotlib库的使用,创建基本图表和高级图形 - 颜色、标记和图例的管理 - 3D绘图和交互式可视化 7. **Chapter 7: Math Games** - 数学游戏在数据可视化中的应用 - 使用Python进行概率和统计模拟 - 动画和动态可视化 8. **Chapter 8: Science and Visualization** - 数据可视化在科学领域的应用,如生物信息学、物理学、气候科学等 - 使用特定领域的库,如numpy、scipy和astropy 9. **Chapter 9: Image Processing** - 图像处理的基本概念 - 使用OpenCV或其他库进行图像读取、处理和分析 - 应用包括图像增强、分割和特征检测 10. **Chapter 10: Advanced File Processing** - 大数据处理和文件系统的高级操作 - 并行和分布式计算的概念,如使用multiprocessing或dask库 - 高级数据存储和归档技术 11. **Appendix: Additional Source Listings** - 提供额外的代码示例和练习,供读者进一步实践 通过这些章节的学习,读者可以掌握从数据预处理到生成专业级图表的全套技能,进而在科研、工程或商业分析等领域中有效运用Python进行数据可视化。此外,书中还包括作者和技术审阅者的介绍、致谢以及详细的索引,方便读者查找和回顾关键信息。
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