清华大学软件工程教授透露，一本可以让小白变大神的python书籍已经出世
前言
新新nix即将出版的书，这本书是讲python数据可视化的书，这本书是由人民邮电出版社出版，在2021-03 出版，适用于高校教材，非常适合小白看。
简介
本书采用理论与实例相结合的形式，以 Anaconda 3 为主要开发工具，全面地介绍了 Python 数 据可视化的相关知识。全书共分为 9 章，第 1 章介绍数据可视化与 matplotlib 的入门知识;第 2~8 章全面地介绍 matplotlib 的核心知识，包括使用 matplotlib 绘制简单图表、图表辅助元素的定制、 图表样式的美化、子图的绘制及坐标轴共享、坐标轴的定制、绘制 3D 图表和统计地图、使用 matplotlib 绘制高级图表;第 9 章介绍 pyecharts 的基础知识。除了第 1 章，其他章都配有丰富的实 例，读者可以边学边练习，巩固所学知识，并在实践中提升实际开发能力。
适合群体
本书既可作为高等教育本、专科院校计算机相关专业的教材，也可作为数据可视化技术爱好者 的入门书籍，小编今天大力推荐的原因是因为之前这一组编书的老师和教授另外几个小白教程编的很都不错，小编一得知他们要出新书了，小编就非常的高兴。
图书特色
本书站在初学者的角度，循序渐进地介绍了数据可视化的基础知识及数据可视化库，帮助读者理解数据可视化的原理，并具备独 立编写数据可视化程序的能力。
在内容编排上，本书采用“知识介绍 + 代码示例 + 实例练习”的模式，既有普适性的讲解，又 提供了充足的实例，使读者在学习知识的同时增强实际应用能力 ;在内容配置上，本书涵盖数据可 视化的基础知识、matplotlib 的核心知识及 pyecharts 的基础知识。
图书目录
第1章 数据可视化与matplotlib
1.1 数据可视化概述
1.1.1 什么是数据可视化
1.1.2 常见的数据可视化方式
1.1.3 选择正确的数据可视化图表
1.2 常见的数据可视化库
1.3 初识matplotlib
1.3.1 matplotlib概述
1.3.2 安装matplotlib
1.4 使用matplotlib绘制图表
1.5 本章小结
1.6 习题
第2章 使用matplotlib绘制简单图表
2.1 绘制折线图
2.1.1 使用plot()绘制折线图
2.1.2 实例1：未来15天的最高气温和最低气温
2.2 绘制柱形图或堆积柱形图
2.2.1 使用bar()绘制柱形图或堆积柱形图
2.2.2 实例2：2013~2019财年阿里巴巴淘宝和天猫平台的GMV
2.3 绘制条形图或堆积条形图
2.3.1 使用barh()绘制条形图或堆积条形图
2.3.2 实例3：各商品种类的网购替代率
2.4 绘制堆积面积图
2.4.1 使用stackplot()绘制堆积面积图
2.4.2 实例4：物流公司物流费用统计
2.5 绘制直方图
2.5.1 使用hist()绘制直方图
2.5.2 实例5：人脸识别的灰度直方图
2.6 绘制饼图或圆环图
2.6.1 使用pie()绘制饼图或圆环图
2.6.2 实例6：支付宝月账单报告
2.7 绘制散点图或气泡图
2.7.1 使用scatter()绘制散点图或气泡图
2.7.2 实例7：汽车速度与制动距离的关系
2.8 绘制箱形图
2.8.1 使用boxplot()绘制箱形图
2.8.2 实例8：2017年和2018年全国发电量统计
2.9 绘制雷达图
2.9.1 使用polar()绘制雷达图
2.9.2 实例9：霍兰德职业兴趣测试
2.10 绘制误差棒图
2.10.1 使用errorbar()绘制误差棒图
2.10.2 实例10：4个树种不同季节的细根生物量
2.11 本章小结
2.12 习题
第3章 图表辅助元素的定制
3.1 认识图表常用的辅助元素
3.2 设置坐标轴的标签、刻度范围和刻度标签
3.2.1 设置坐标轴的标签
3.2.2 设置刻度范围和刻度标签
3.2.4 实例1：2019年中国电影票房排行榜
3.3 添加标题和图例
3.3.1 添加标题
3.3.2 添加图例
3.3.3 实例2：支付宝月账单报告（添加标题、图例）
3.4 显示网格
3.4.1 显示指定样式的网格
3.4.2 实例3：汽车速度与制动距离的关系（添加网格）
3.5 添加参考线和参考区域
3.5.1 添加参考线
3.5.2 添加参考区域
3.5.3 实例4：全校高二年级各班男女生英语成绩评估
3.6 添加注释文本
3.6.1 添加指向型注释文本
3.6.2 添加无指向型注释文本
3.6.3 实例5：2013~2019财年阿里巴巴淘宝和天猫平台的GMV（添加注释文本）
3.7 添加表格
3.7.1 添加自定义样式的表格
3.7.2 实例6：果酱面包配料比例
3.8 本章小结
3.9 习题
第4章 图表样式的美化
4.1 图表样式概述
4.1.1 默认图表样式
4.1.2 图表样式修改
4.2 使用颜色
4.2.1 使用基础颜色
4.2.2 使用颜色映射表
4.2.3 实例1：两个地区对不同种类图书的采购情况
4.3 选择线型
4.3.1 选择线条的类型
4.3.2 实例2：2017年7月与2019年7月国际外汇市场美元/人民币汇率走势
4.4 添加数据标记
4.4.1 添加折线图或散点图的数据标记
4.4.2 实例3：标记不同产品各季度的销售额
4.5 设置字体
4.5.1 设置字体样式
4.5.2 实例4：未来15天的最高气温和最低气温（设置字体样式）
4.6 切换主题风格
4.7 填充区域
4.7.1 填充多边形或曲线之间的区域
4.7.2 实例5：彩色的“雪花”
4.8 本章小结
4.9 习题
第5章 子图的绘制及坐标轴共享
5.1 绘制固定区域的子图
5.1.1 绘制单子图
5.1.2 实例1：某工厂产品A与产品B去年的销售额分析
5.1.3 绘制多子图
5.1.4 实例2：部分国家养猫人群比例与养狗人群比例分析
5.2 绘制自定义区域的子图
5.2.1 绘制单子图
5.2.2 实例3：2017与2018年抖音用户分析
5.3 共享子图的坐标轴
5.3.1 共享相邻子图的坐标轴
5.3.2 共享非相邻子图的坐标轴
5.3.3 实例4：某地区全年平均气温与降水量、蒸发量的关系
5.4 子图的布局
5.4.1 约束布局
5.4.2 紧密布局
5.4.3 自定义布局
5.4.4 实例5：2018上半年某品牌汽车销售情况
5.5 本章小结
5.6 习题
第6章 坐标轴的定制
6.1 坐标轴概述
6.2 向任意位置添加坐标轴
6.3 定制刻度
6.3.1 定制刻度的位置和格式
6.3.2 定制刻度的样式
6.3.3 实例1：深圳市24小时的平均风速
6.4 隐藏轴脊
6.4.1 隐藏全部轴脊
6.4.2 隐藏部分轴脊
6.4.3 实例2：深圳市24小时的平均风速（隐藏部分轴脊）
6.5 移动轴脊
6.5.1 移动轴脊的位置
6.5.2 实例3：正弦与余弦曲线
6.6 本章小结
6.7 习题
第7章 绘制3D图表和统计地图
7.1 使用mplot3d绘制3D图表
7.1.1 mplot3d概述
7.1.2 绘制常见的3D图表
7.1.3 实例1：三维空间的星星
7.2 使用animation制作动图
7.2.1 animation概述
7.2.2 实例2：三维空间闪烁的星星
7.3 使用basemap绘制统计地图
7.3.1 basemap概述
7.3.2 实例3：美国部分城镇人口分布
7.4 本章小结
7.5 习题
8.1 绘制等高线图
8.2 绘制矢量场流线图
8.3 绘制棉棒图
8.4 绘制哑铃图
8.5 绘制甘特图
8.6 绘制人口金字塔图
8.7 绘制漏斗图
8.8 绘制桑基图
8.9 绘制树状图
8.10 绘制华夫饼图
8.11 本章小结
8.12 习题
第9章 数据可视化后起之秀——pyecharts
9.1 pyecharts概述
9.2 pyecharts基础知识
9.2.1 快速绘制图表
9.2.2 认识图表类
9.2.3 认识配置项
9.2.4 渲染图表
9.3 绘制常用图表
9.3.1 绘制折线图
9.3.2 绘制饼图或圆环图
9.3.3 绘制散点图
9.3.4 绘制3D柱形图
9.3.5 绘制统计地图
9.3.6 绘制漏斗图
9.3.7 绘制桑基图
9.4 绘制组合图表
9.4.1 并行多图
9.4.2 顺序多图
9.4.3 选项卡多图
9.4.4 时间线轮播多图
9.5 定制图表主题
9.6 整合Web框架
9.7 实例：虎扑社区分析
9.8 本章小结
9.9 习题
彩蛋
这边呢，我给大家准备了很多的资料，方便大家更好的学习Python
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