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Python数据可视化之matplotlib实践 Python数据可视化之matplotlib实践
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    Python数据可视化之matplotlib实践 PDF 超清完整版

    Python电子书
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    给大家带来的一篇关于Python相关的电子书资源,介绍了关于Python、数据可视化、matplotlib、实践方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小96.7 MB,刘大成编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.8,更多相关的学习资源可以参阅 程序设计电子书Python电子书、等栏目。

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  • Python数据可视化之matplotlib实践 PDF

    全方位解读应用matplotlib绘图各种各样数据图表的方式,并灵便设定图型

    选用很多实例,使用户能够 依据本身要求灵便应用matplotlib中的涵数、面向对象方法和制图句子

    这书依靠Matplotlib解读进行Python大数据可视化实践活动所必须把握的重要专业知识和专业技能。这书关键由Matplotlib新手入门、精湛、应急演练和扩展四一部分构成。一起,为便捷用户对书中的內容开展合理实践活动,有关章节目录都是配上很多典型性的综合性实例。书中应用的编码全是Python程序编写专业知识里的基本內容,有益于用户将時间和活力放到大数据可视化的实践活动自身 上。因而,这书合适对Python大数据可视化有兴趣爱好的各制造行业和行业的有志之士。

    核心主题:大数据可视化,內容,实践活动,用户,专业知识,時间,活力,实例,解读,有志之士

    目录

    • 第1篇 入门
    • 第1章 使用函数绘制matplotlib的图表组成元素 2
    • 1.1 绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 2
    • 1.2 准备数据 3
    • 1.3 绘制matplotlib图表组成元素的函数用法 4
    • 1.3.1 函数plot()——展现变量的趋势变化 4
    • 1.3.2 函数scatter()——寻找变量之间的关系 5
    • 1.3.3 函数xlim()——设置x轴的数值显示范围 6
    • 1.3.4 函数xlabel()——设置x轴的标签文本 7
    • 1.3.5 函数grid()——绘制刻度线的网格线 8
    • 1.3.6 函数axhline()——绘制平行于x轴的水平参考线 9
    • 1.3.7 函数axvspan()——绘制垂直于x轴的参考区域 11
    • 1.3.8 函数annotate()——添加图形内容细节的指向型注释文本 12
    • 1.3.9 函数text()——添加图形内容细节的无指向型注释文本 13
    • 1.3.10 函数title()——添加图形内容的标题 15
    • 1.3.11 函数legend()——标示不同图形的文本标签图例 16
    • 1.4 函数组合应用 17
    • 第2章 使用统计函数绘制简单图形 20
    • 2.1 函数bar()——用于绘制柱状图 20
    • 2.2 函数barh()——用于绘制条形图 22
    • 2.3 函数hist()——用于绘制直方图 23
    • 2.4 函数pie()——用于绘制饼图 25
    • 2.5 函数polar()——用于绘制极线图 26
    • 2.6 函数scatter()——用于绘制气泡图 27
    • 2.7 函数stem()——用于绘制棉棒图 29
    • 2.8 函数boxplot()——用于绘制箱线图 30
    • 2.9 函数errorbar()——用于绘制误差棒图 31
    • 第3章 绘制统计图形 33
    • 3.1 柱状图 33
    • 3.1.1 应用场景——定性数据的分布展示 33
    • 3.1.2 绘制原理 33
    • 3.2 条形图 35
    • 3.3 堆积图 37
    • 3.3.1 堆积柱状图 37
    • 3.3.2 堆积条形图 38
    • 3.4 分块图 39
    • 3.4.1 多数据并列柱状图 40
    • 3.4.2 多数据平行条形图 41
    • 3.5 参数探索 42
    • 3.6 堆积折线图、间断条形图和阶梯图 44
    • 3.6.1 用函数stackplot()绘制堆积折线图 44
    • 3.6.2 用函数broken_barh ()绘制间断条形图 45
    • 3.6.3 用函数step()绘制阶梯图 47
    • 3.7 直方图 48
    • 3.7.1 应用场景——定量数据的分布展示 48
    • 3.7.2 绘制原理 49
    • 3.7.3 直方图和柱状图的关系 50
    • 3.7.4 堆积直方图 51
    • 3.7.5 直方图的不同形状 53
    • 3.8 饼图 55
    • 3.8.1 应用场景——定性数据的比例展示 55
    • 3.8.2 绘制原理 55
    • 3.8.3 延伸阅读——非分裂式饼图 57
    • 3.8.4 案例——绘制内嵌环形饼图 58
    • 3.9 箱线图 60
    • 3.9.1 应用场景——多组定量数据的分布比较 60
    • 3.9.2 绘制原理 61
    • 3.9.3 延伸阅读——箱体、箱须、离群值的含义和计算方法 63
    • 3.9.4 案例1——水平方向的箱线图 65
    • 3.9.5 案例2——不绘制离群值的水平放置的箱线图 66
    • 3.10 误差棒图 67
    • 3.10.1 应用场景——定量数据的误差范围 67
    • 3.10.2 绘制原理 68
    • 3.10.3 案例1——带误差棒的柱状图 69
    • 3.10.4 案例2——带误差棒的条形图 71
    • 3.10.5 案例3——带误差棒的多数据并列柱状图 72
    • 3.10.6 案例4——带误差棒的堆积柱状图 74
    • 第4章 完善统计图形 77
    • 4.1 添加图例和标题 77
    • 4.1.1 图例和标题的设置方法 77
    • 4.1.2 案例1——图例的展示样式的调整 79
    • 4.1.3 案例2——标题的展示样式的调整 80
    • 4.1.4 案例3——带图例的饼图 82
    • 4.2 调整刻度范围和刻度标签 83
    • 4.2.1 调整刻度范围和刻度标签的方法 84
    • 4.2.2 延伸阅读——函数subplot() 85
    • 4.2.3 案例——逆序设置坐标轴刻度标签 86
    • 4.3 向统计图形添加表格 87
    • 第2篇 精进
    • 第5章 统计图形绘制进阶:图形样式 92
    • 5.1 设置坐标轴的刻度样式 92
    • 5.1.1 刻度定位器和刻度格式器的使用方法 92
    • 5.1.2 调用模块pyplot中的函数实现刻度样式的设置 95
    • 5.1.3 案例1——刻度标签和刻度线样式的定制化 95
    • 5.1.4 案例2——货币和时间序列样式的刻度标签 96
    • 5.2 添加有指示注解和无指示注解 98
    • 5.2.1 有指示注解和无指示注解的添加方法 98
    • 5.2.2 案例1——圆角文本框的设置 100
    • 5.2.3 案例2——文本的水印效果 101
    • 5.2.4 案例3——圆角线框的有弧度指示的注解 102
    • 5.2.5 案例4——有箭头指示的趋势线 104
    • 5.2.6 案例5——桑基图 105
    • 5.3 实现标题和坐标轴标签的投影效果 107
    • 5.3.1 实现标题和坐标轴标签的投影效果的操作方法 107
    • 5.3.2 案例——给坐标轴标签添加文本框 109
    • 第6章 划分画布的主要函数 111
    • 6.1 函数subplot():绘制网格区域中的几何形状相同的子区布局 111
    • 6.1.1 函数subplot()的使用方法 112
    • 6.1.2 案例1——在极坐标轴上绘制折线图 113
    • 6.1.3 案例2——在极坐标轴上绘制散点图 114
    • 6.1.4 案例3——在非等分画布的绘图区域上实现图形展示 115
    • 6.2 函数subplot2grid():让子区跨越固定的网格布局 116
    • 6.2.1 函数subplot2grid()的使用方法 116
    • 6.2.2 延伸阅读——模块gridspec中的类GridSpec的使用方法 118
    • 6.3 函数subplots():创建一张画布带有多个子区的绘图模式 120
    • 6.3.1 案例1——创建一张画布和一个子区的绘图模式 120
    • 6.3.2 案例2——创建一张画布和两个子区的绘图模式 122
    • 6.3.3 案例3——多种统计图形的组合展示 124
    • 第7章 共享绘图区域的坐标轴 128
    • 7.1 共享单一绘图区域的坐标轴 128
    • 7.2 共享不同子区绘图区域的坐标轴 130
    • 7.2.1 设置方法 130
    • 7.2.2 案例——将共享坐标轴的子区之间的空隙去掉 135
    • 7.3 共享个别子区绘图区域的坐标轴 136
    • 7.3.1 设置方法 136
    • 7.3.2 延伸阅读——用函数autoscale()调整坐标轴范围 138
    • 第3篇 演练
    • 第8章 坐标轴高阶应用 142
    • 8.1 设置坐标轴的位置和展示形式 142
    • 8.1.1 案例1——向画布中任意位置添加任意数量的坐标轴 142
    • 8.1.2 案例2——调整已经确定的坐标轴的显示、隐藏与刻度范围等问题 144
    • 8.1.3 延伸阅读——使用函数axis()绘制坐标轴 145
    • 8.2 使用两种方法控制坐标轴刻度的显示 146
    • 8.2.1 方法1——调用Axes.set_xticks()和Axes.set_yticks()实例方法 146
    • 8.2.2 方法2——调用函数setp() 147
    • 8.2.3 案例1——棉棒图的定制化展示 149
    • 8.2.4 案例2——坐标轴的样式和位置的定制化展示 150
    • 8.3 控制坐标轴的显示 152
    • 8.4 移动坐标轴的位置 154
    • 第9章 设置线条类型和标记类型的显示样式 158
    • 9.1 不同调用签名形式的字典使用方法 158
    • 9.1.1 方法1——调用签名中的关键字参数的设置形式“fontdict=font” 158
    • 9.1.2 方法2——关键字参数的设置形式“**font” 160
    • 9.2 线条类型的显示样式设置方法 161
    • 9.3 标记类型的显示样式设置方法 162
    • 9.3.1 方法1——单一字符模式 162
    • 9.3.2 方法2——mathtext模式 164
    • 9.4 延伸阅读 166
    • 9.4.1 案例1——“破折号”线条样式的不同展现形式的设置方法 166
    • 9.4.2 案例2——标记填充样式的设置方法 168
    • 9.4.3 案例3——函数plot()的调用签名的设置方法 170
    • 第4篇 拓展
    • 第10章 matplotlib的配置 174
    • 10.1 修改代码层面的matplotlib的配置 174
    • 10.1.1 方法1——调用函数matplotlib.rc() 175
    • 10.1.2 方法2——调用属性字典matplotlib.rcParams 175
    • 10.2 修改项目层面的matplotlib配置 176
    • 10.2.1 配置文件所在路径 176
    • 10.2.2 设置方法 177
    • 第11章 文本属性设置 179
    • 11.1 设置字体属性和文本属性 179
    • 11.1.1 方法1——改变配置文件matplotlibrc的字体属性值和文本属性值 181
    • 11.1.2 方法2——通过属性字典rcParams调整字体属性值和文本属性值 182
    • 11.1.3 方法3——通过设置函数的关键字参数 183
    • 11.2 延伸阅读——手动添加字体 184
    • 11.3 案例——字体主要属性的可视化展示 185
    • 第12章 颜色使用 188
    • 12.1 使用颜色参数和颜色映射表 188
    • 12.1.1 颜色参数的使用 188
    • 12.1.2 颜色映射表的使用 190
    • 12.2 综合案例 193
    • 12.2.1 案例1——模拟图的颜色使用模式 193
    • 12.2.2 案例2——散点图的颜色使用模式 194
    • 12.2.3 案例3——极区图的颜色使用模式 195
    • 12.2.4 案例4——等高线图的颜色使用模式 197
    • 12.2.5 案例5——颜色标尺的颜色使用模式 198
    • 第13章 输出图形的展示和保存 200
    • 13.1 运行命令行展示输出图形 200
    • 13.1.1 方法1——Python shell模式 200
    • 13.1.2 方法2——IPython shell模式 203
    • 13.2 保存输出图形 205
    • 13.2.1 方法1——使用“保存”按钮进行存储 205
    • 13.2.2 方法2——通过执行代码语句进行保存 207
    • 附录A Python基础知识 208
    • 附录B NumPy基础知识 213
    • 附录C matplotlib、NumPy和IPython的安装方法 217

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