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Python数据分析:基于Plotly的动态可视化绘图

Python数据分析:基于Plotly的动态可视化绘图 PDF 含源码版

  • 更新:2019-12-10
  • 大小:191.3 MB
  • 类别:Python数据
  • 作者:孙洋洋等
  • 出版:电子工业出版社
  • 格式:PDF

  • 资源介绍
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适读群体 :一切懂一点Python基本的阅读者,及其对Plotly数据可视化很感兴趣的阅读者。

Python大数据可视化的控制模块有许多,但传统式的控制模块如Matplotlib等都归属于静态数据数据可视化制图,在动态性的网络时代愈来愈考虑不上大数据分析师的规定。

Plotly是一个十分棒的动态性数据可视化制图控制模块,它易懂实用、类型丰富多彩、制图美观大方,在数据统计分析及其大数据可视化中占有愈来愈关键的部位。

这书不但对Plotly的基本制图与高級制图开展详细介绍,还详细介绍了Plotly的各种各样应用领域,例如在金融业、Matplotlib、Pandas、网站开发、GUI开发设计、深度学习、量化投资等层面的运用。

随之信息科技的发展和硬件环境成本费的减少,现如今的互联网技术存有大量的信息,要想迅速从这种信息中获得大量合理的信息内容,大数据可视化是关键的一环。针对Python語言而言,较为传统式的大数据可视化控制模块是Matplotlib,但它存有不足美观大方、静态数据性、不容易共享等缺陷,限定了Python在大数据可视化层面的发展。以便处理这一难题,新式的动态性数据可视化开源系统控制模块Plotly应时而生。因为Plotly具备动态性、美观大方、实用、类型丰富多彩等特点,因此一经面世就遭受开发者的钟爱。这书关键详细介绍Plotly在数据可视化各应用领域,包含基本制图、数据处理方法、网站开发、程序流程GUI、深度学习和量化投资等,便捷阅读者对Plotly迅速入门。

这书绝大多数编码用Python語言撰写,另外也得出了Plotly在R語言、MATLAB和JavaScript中的运用实例。

目录

  • 第1章 快速开始 1
  • 1.1 Plotly简介 1
  • 1.2 安装与安装环境 6
  • 1.3 在线初始化 6
  • 1.4 在线绘图隐私说明 8
  • 1.5 开始在线绘图 8
  • 1.6 使用离线绘图库 11
  • 1.7 参数解读 13
  • 1.8 查看帮助 14
  • 第2章 Plotly基础图形 16
  • 2.1 基础案例解读 17
  • 2.2 基本绘图流程 19
  • 2.3 散点图 20
  • 2.3.1 基本案例 20
  • 2.3.2 样式设置 22
  • 2.3.3 应用案例 24
  • 2.3.4 参数解读 26
  • 2.4 气泡图 28
  • 2.4.1 基本案例 28
  • 2.4.2 样式设置 29
  • 2.4.3 缩放设置 30
  • 2.4.4 参数解读 33
  • 2.5 线形图 33
  • 2.5.1 基本案例 33
  • 2.5.2 数据缺口与连接 35
  • 2.5.3 数据插值 38
  • 2.5.4 填充线形图 41
  • 2.5.5 应用案例 45
  • 2.5.6 参数解读 49
  • 2.6 柱状图 49
  • 2.6.1 基本柱状图 49
  • 2.6.2 柱状簇 50
  • 2.6.3 层叠柱状图 52
  • 2.6.4 瀑布式柱状图 54
  • 2.6.5 图形样式设置 56
  • 2.6.6 应用案例 58
  • 2.6.7 参数解读 60
  • 2.7 水平条形图 61
  • 2.7.1 基本案例 61
  • 2.7.2 应用案例 64
  • 2.7.3 参数解读 70
  • 2.8 甘特图 70
  • 2.8.1 基本甘特图 70
  • 2.8.2 甘特图(按数字索引) 71
  • 2.8.3 甘特图(按类别索引) 72
  • 2.8.4 应用案例 74
  • 2.9 面积图 76
  • 2.9.1 基本面积图 76
  • 2.9.2 内部填充面积图 78
  • 2.9.3 堆积面积图 80
  • 2.10 直方图 83
  • 2.10.1 基本直方图 83
  • 2.10.2 重叠直方图 84
  • 2.10.3 层叠直方图 85
  • 2.10.4 累积直方图 87
  • 2.10.5 应用案例 88
  • 2.10.6 参数解读 89
  • 2.11 饼图 90
  • 2.11.1 基本饼图 90
  • 2.11.2 环形饼图 91
  • 2.11.3 样式设置 92
  • 2.11.4 应用案例 93
  • 2.11.5 参数解读 98
  • 2.12 更多案例 99
  • 2.13 Plotly对象概览 100
  • 第3章 Plotly高级图形 110
  • 3.1 时间序列 110
  • 3.1.1 使用方法 110
  • 3.1.2 时间范围约束 111
  • 3.2 滑动选择控件 113
  • 3.3 表格 117
  • 3.3.1 入门案例 117
  • 3.3.2 添加链接 118
  • 3.3.3 使用Pandas 120
  • 3.3.4 改变大小与颜色 121
  • 3.3.5 表格与图 124
  • 3.4 多图表 129
  • 3.5 多个坐标轴 130
  • 3.5.1 双坐标轴 130
  • 3.5.2 多坐标轴 132
  • 3.5.3 共享坐标轴 136
  • 3.6 多子图 138
  • 3.6.1 双子图(方法一) 138
  • 3.6.2 双子图(方法二) 139
  • 3.6.3 多子图(方法一) 141
  • 3.6.4 多子图(方法二) 142
  • 3.6.5 分割视图区间 144
  • 3.6.6 子图共享坐标轴(方法一) 147
  • 3.6.7 子图共享坐标轴(方法二) 149
  • 3.6.8 子图坐标轴自定义 152
  • 3.6.9 嵌入式子图 154
  • 3.6.10 混合图 155
  • 3.7 绘制SVG 159
  • 3.7.1 线形图的绘制 160
  • 3.7.2 线形图应用:创建图形的切线 163
  • 3.7.3 矩形图的绘制 166
  • 3.7.4 矩形图应用:设置时间序列区域高亮显示 169
  • 3.7.5 圆形图的绘制 171
  • 3.7.6 圆形图应用:高亮显示散点图的聚集簇 174
  • 第4章 Plotly与Pandas 178
  • 4.1 简单快速入门 178
  • 4.1.1 基本线形图 179
  • 4.1.2 基本散点图 180
  • 4.1.3 基本柱状图 181
  • 4.2 使用cufflinks绘图 183
  • 4.2.1 安装cufflinks 183
  • 4.2.2 快速入门 183
  • 4.2.3 快速获取数据 185
  • 4.2.4 自定义绘图 186
  • 4.2.5 常见经典图形 188
  • 4.2.6 更多案例 193
  • 第5章 金融绘图 194
  • 5.1 快速绘制K线图 194
  • 5.1.1 检查Plotly版本 194
  • 5.1.2 快速绘制OHLC(美国线)图 194
  • 5.1.3 快速绘制蜡烛图 197
  • 5.2 K线图的优化 199
  • 5.2.1 过滤非交易时间 199
  • 5.2.2 设置形状、颜色和注释 203
  • 5.2.3 添加技术指标 207
  • 5.3 使用自定义的数据 211
  • 5.4 高级金融绘图 214
  • 5.4.1 入门案例 214
  • 5.4.2 综合案例 215
  • 第6章 Matplotlib 217
  • 6.1 Matplotlib简介 217
  • 6.2 安装Matplotlib 218
  • 6.3 调整Matplotlib参数 220
  • 6.4 常用的API功能 222
  • 6.5 线性函数 223
  • 6.6 增加子图 225
  • 6.7 确定坐标范围 228
  • 6.8 概率图 229
  • 6.9 散点图 232
  • 6.10 柱状图 235
  • 6.11 更多扩展 239
  • 第7章 Plotly与网页开发 240
  • 7.1 Plotly在Django中的应用 240
  • 7.1.1 安装环境搭建 240
  • 7.1.2 安装环境测试 241
  • 7.1.3 入门案例一 243
  • 7.1.4 入门案例二 247
  • 7.1.5 更多案例扩展 254
  • 7.1.6 应用案例一 256
  • 7.1.7 应用案例二 258
  • 7.2 Plotly在Flask中的应用 267
  • 7.2.1 安装Flask 269
  • 7.2.2 最小的Web应用 269
  • 7.2.3 模板渲染 270
  • 7.2.4 入门案例一 272
  • 7.2.5 入门案例二 275
  • 7.2.6 应用案例 283
  • 第8章 Plotly与GUI开发 293
  • 8.1 PyQt的安装 295
  • 8.2 案例解读 295
  • 8.3 设置提升的窗口部件 298
  • 8.4 Plotly_PyQt 5的使用 300
  • 8.5 更多扩展 304
  • 8.6 Plotly与PyQt 5.6的结合 305
  • 8.7 更多扩展 309
  • 8.8 应用案例:展示产品组合信息 309
  • 第9章 Plotly与机器学习 316
  • 9.1 Plotly在Sklearn中的应用 316
  • 9.1.1 分类问题 316
  • 9.1.2 回归问题 319
  • 9.1.3 聚类问题 321
  • 9.2 PyTorch可视化工具 326
  • 9.2.1 Visdom简介 326
  • 9.2.2 安装Visdom 327
  • 9.2.3 Visdom与Plotly 328
  • 9.2.4 Visdom基本概念 328
  • 9.2.5 使用方法 329
  • 9.2.6 Visdom与PyTorch 345
  • 第10章 Plotly在量化投资中的应用 346
  • 第11章 Plotly在其他语言中的应用 355
  • 11.1 Plotly在R语言中的应用 355
  • 11.1.1 安装R语言 355
  • 11.1.2 安装Plotly模块 356
  • 11.1.3 Plotly应用分析 356
  • 11.1.4 更多扩展 362
  • 11.2 Plotly在MATLAB中的应用 363
  • 11.2.1 下载与安装 363
  • 11.2.2 基础入门 365
  • 11.2.3 经典案例 367
  • 11.2.4 更多扩展 376
  • 11.3 Plotly在JavaScript语言中的应用 377
  • 11.3.1 基础入门 377
  • 11.3.2 散点图 380
  • 11.3.3 条形图 383
  • 11.3.4 扇形图 384
  • 11.3.5 更多扩展 386

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