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Python數據可視化之美：專業圖表繪製指南(全彩)（簡體書）
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名人/編輯推薦
目次
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本書主要介紹如何使用Python 中的matplotlib、Seaborn、plotnine、Basemap 等包繪製專業圖表。本書首先介紹Python 語言編程的基礎知識，以及NumPy 和Pandas 的數據操作方法；再對比介紹matplotlib、Seaborn 和plotnine 的圖形語法。本書系統性地介紹了使用matplotlib、Seaborn 和plotnine 繪製類別對比型、數據關系型、時間序列型、整體局部型、地理空間型等常見的二維和三維圖表的方法。另外，本書也介紹了商業圖表與學術圖表的規範與差異，以及如何使用matplotlib 繪製HTML 交互頁面動畫。
名人/編輯推薦
圖表精美、涉及圖表種類豐富， Matplotlib包的首席開發者Thomas Caswell 和plotnine包的開發者與維護者Hassan Kibirige力薦
系統性地介紹Python 的繪圖語法系統，包括matplotlib、Seaborn、plotnine 包，以及用於地理空間數據可視化的Basemap 包。
常見的二維和三維圖表的繪製方法，包括簡單的柱形圖系列、條形圖系列、折線圖系列、地圖系列等。
體評論English only documentation is starting to be a major problem for the scientific python ecosystem.This book provides an introduction to the basic usage of Matplotlib, the underlying structure of the architecture, and several of the high-level libraries built on top of matplotlib. Hopefully this book will provide the context needed for Chinese speakers to better approach and understand the canonical English documentation of the projects.
Python語言生態圈有一個很主要的問題就是只有英文參考文檔。本書介紹了matplotlib包的基本用法和底層架構，以及構建在Matplotlib包上幾個高水平的包(Plotnine、Seaborn和Basemap等)。希望這本書能給中國讀者提供所需的學習內容，更好地幫助讀者學習與理解這些經典的英文技術文檔。
Thomas CaswellLead Developer of matplotlib(matplotlib包的首席開發者)
When trying to understand or communicate information one usually asks, what is the best visualisation(s) I can make? If this question often comes to you and that you tend not to have an answer, then“Beautiful Visualisation with Python” is meant for you. Python is an excellent language for data analysis and visualization. Secondly, the book helps you build a practical toolbox for most visualisations that you may want to create. It strikes a delicate balance between a book that introduces and teaches and a gallery that you can always comeback to for ideas. It is not one to throw away after reading. As it is titled, you will learn how to turn data in into beautiful visualisations by making the best choices at every step. Most important for me is that it covers the biggest idea in data visualization in the last 20 years, that is, “The G rammar of Grap hics”.
當盡力去理解與溝通某人常問的數據信息時，什麼才是我可以實現的數據可視化？如果你也經常遇到這個問題，而又沒有答案時，這本《Python數據可視化之美：專業圖表繪製指南》就是專門為你準備的。Python是一門用於數據分析與可視化的非常優秀的語言。而這本書可以幫你創建你的工具箱，從而可以實現你想做的大部分數據可視化。這本書不僅能給你介紹、教你數據可視化，而且能幫你尋找數據可視化的靈感，兩者兼得。這不是一本你看完就可以束之高閣的書。正如這本書名，你會通過本書手把手的教學模式，學習到如何將數據轉換成優美的圖表。更重要的是，這本書涵蓋了近20年來數據可視化的核心理念，即“圖形語法”。
Hassan KibirigeAuthor/ Maintainer of plotnine(plotnine包的開發者與維護者)
系統性地介紹Python 的繪圖語法系統，包括matplotlib、Seaborn、plotnine 包，以及用於地理空間數據可視化的Basemap 包。
常見的二維和三維圖表的繪製方法，包括簡單的柱形圖系列、條形圖系列、折線圖系列、地圖系列等。
體評論English only documentation is starting to be a major problem for the scientific python ecosystem.This book provides an introduction to the basic usage of Matplotlib, the underlying structure of the architecture, and several of the high-level libraries built on top of matplotlib. Hopefully this book will provide the context needed for Chinese speakers to better approach and understand the canonical English documentation of the projects.
Python語言生態圈有一個很主要的問題就是只有英文參考文檔。本書介紹了matplotlib包的基本用法和底層架構，以及構建在Matplotlib包上幾個高水平的包(Plotnine、Seaborn和Basemap等)。希望這本書能給中國讀者提供所需的學習內容，更好地幫助讀者學習與理解這些經典的英文技術文檔。
Thomas CaswellLead Developer of matplotlib(matplotlib包的首席開發者)
When trying to understand or communicate information one usually asks, what is the best visualisation(s) I can make? If this question often comes to you and that you tend not to have an answer, then“Beautiful Visualisation with Python” is meant for you. Python is an excellent language for data analysis and visualization. Secondly, the book helps you build a practical toolbox for most visualisations that you may want to create. It strikes a delicate balance between a book that introduces and teaches and a gallery that you can always comeback to for ideas. It is not one to throw away after reading. As it is titled, you will learn how to turn data in into beautiful visualisations by making the best choices at every step. Most important for me is that it covers the biggest idea in data visualization in the last 20 years, that is, “The G rammar of Grap hics”.
當盡力去理解與溝通某人常問的數據信息時，什麼才是我可以實現的數據可視化？如果你也經常遇到這個問題，而又沒有答案時，這本《Python數據可視化之美：專業圖表繪製指南》就是專門為你準備的。Python是一門用於數據分析與可視化的非常優秀的語言。而這本書可以幫你創建你的工具箱，從而可以實現你想做的大部分數據可視化。這本書不僅能給你介紹、教你數據可視化，而且能幫你尋找數據可視化的靈感，兩者兼得。這不是一本你看完就可以束之高閣的書。正如這本書名，你會通過本書手把手的教學模式，學習到如何將數據轉換成優美的圖表。更重要的是，這本書涵蓋了近20年來數據可視化的核心理念，即“圖形語法”。
Hassan KibirigeAuthor/ Maintainer of plotnine(plotnine包的開發者與維護者)
目次
目錄
第1 章 Python 編程基礎 1
1.1 Python 基礎知識 . 2
1.1.1 Python 3.7 的安裝 . 2
1.1.2 包的安裝與使用 . 3
1.1.3 Python 基礎操作 . 4
1.2 6 種常用數據結構 5
1.2.1 列表 . 5
1.2.2 字典 . 6
1.2.3 元組 . 6
1.3 控制語句與函數編寫 . 6
1.3.1 控制語句 . 6
1.3.2 函數編寫 . 8
第2 章 數據處理基礎 . 10
2.1 NumPy：數值運算 11
2.1.1 數組的創建 11
2.1.2 數組的索引與變換 . 12
2.1.3 數組的組合 . 13
2.1.4 數組的統計函數 . 14
2.2 Pandas：表格處理 15
2.2.1 Series 數據結構 . 15
2.2.2 數據結構：DataFrame 16
2.2.3 數據類型：Categorical . 18
2.2.4 表格的變換 . 19
2.2.5 變量的變換 . 20
2.2.6 表格的排序 . 20
2.2.7 表格的拼接 . 21
2.2.8 表格的融合 . 22
2.2.9 表格的分組操作 . 23
2.2.10 數據的導入與導出 . 26
2.2.11 缺失值的處理 . 28
第3 章 數據可視化基礎 29
3.1 matplotlib . 33
3.1.1 圖形對象與元素 . 33
3.1.2 常見圖表類型 . 36
3.1.3 子圖的繪製 . 38
3.1.4 坐標系的變換 . 41
3.1.5 圖表的導出 . 44
3.2 Seaborn 44
3.2.1 常見圖表類型 . 45
3.2.2 圖表風格與顏色主題 . 46
3.2.3 圖表的分面繪製 . 48
3.3 plotnine 50
3.3.1 geom_???()與stat_???() 51
3.3.2 美學參數映射 . 54
3.3.3 度量調整 . 58
3.3.4 坐標系及其度量 . 64
3.3.5 圖例 . 69
3.3.6 主題系統 . 71
3.3.7 分面系統 . 73
3.3.8 位置調整 . 74
3.4 可視化色彩的運用原理 . 76
3.4.1 RGB 顏色模式 76
3.4.2 HSL 顏色模式 . 77
3.4.3 LUV 顏色模式 79
3.4.4 顏色主題的搭配原理 . 80
3.4.5 顏色主題方案的拾取使用 . 84
3.4.6 顏色主題的應用案例 . 87
3.5 圖表的基本類型 . 91
3.5.1 類別比較 . 91
3.5.2 數據關係 . 92
3.5.3 數據分佈 . 93
3.5.4 時間序列 . 94
3.5.5 局部整體 . 94
3.5.6 地理空間 . 95
第4 章 類別比較型圖表 96
4.1 柱形圖系列 . 97
4.1.1 單數據系列柱形圖 . 98
4.1.2 多數據系列柱形圖 . 100
4.1.3 堆積柱形圖 . 101
4.1.4 百分比堆積柱形圖 . 102
4.2 條形圖系列 . 104
4.3 不等寬柱形圖 . 105
4.4 克利夫蘭點圖 . 106
4.5 坡度圖 . 108
4.6 南丁格爾玫瑰圖 110
4.7 徑向柱圖 114
4.8 雷達圖 117
4.9 詞雲圖 119
第5 章 數據關系型圖表 122
5.1 散點圖系列 . 123
5.1.1 趨勢顯示的二維散點圖 . 123
5.1.2 分佈顯示的二維散點圖 . 131
5.1.3 氣泡圖 . 136
5.1.4 三維散點圖 . 139
5.2 曲面擬合 . 142
5.3 等高線圖 . 145
5.4 散點曲線圖系列 . 147
5.5 瀑布圖 . 149
5.6 相關係數圖 . 156
第6 章 數據分佈型圖表 159
6.1 統計直方圖和核密度估計圖 . 161
6.1.1 統計直方圖 . 161
6.1.2 核密度估計圖 . 161
6.2 數據分佈圖表系列 . 165
6.2.1 散點數據分佈圖系列 . 166
6.2.2 柱形分佈圖系列 . 168
6.2.3 箱形圖系列 . 169
6.2.4 小提琴圖 . 175
6.3 二維統計直方圖和核密度估計圖 . 179
6.3.1 二維統計直方圖 . 179
6.3.2 二維核密度估計圖 . 180
第7 章 時間序列型圖表 184
7.1 折線圖與面積圖系列 . 185
7.1.1 折線圖 . 185
7.1.2 面積圖 . 185
7.2 日曆圖 . 192
7.3 量化波形圖 . 195
第8 章 局部整體型圖表 199
8.1 餅狀圖系列 . 200
8.1.1 餅圖 . 200
8.1.2 圓環圖 . 202
8.2 馬賽克圖 . 203
8.3 華夫餅圖 . 206
8.4 塊狀/點狀柱形圖系列 208
第9 章 高維數據型圖表 213
9.1 高維數據的變換展示 . 215
9.1.1 主成分分析法 . 215
9.1.2 t-SNE 算法 217
9.2 分面圖 . 218
9.3 矩陣散點圖 . 221
9.4 熱力圖 . 224
9.5 平行坐標系圖 . 227
9.6 RadViz 圖 229
第10 章 地理空間型圖表 231
10.1 不同級別的地圖 . 232
10.1.1 世界地圖 . 232
10.1.2 國家地圖 . 238
10.2 分級統計地圖 . 241
10.3 點描法地圖 . 244
10.4 帶柱形的地圖 . 248
10.5 等位地圖 . 250
10.6 點狀地圖 . 252
10.7 簡化示意圖 . 256
10.8 郵標法 . 260
第11 章 數據可視化案例 263
11.1 商業圖表繪製示例 . 264
11.1.1 商業圖表繪製基礎 264
11.1.2 商業圖表繪製案例① 269
11.1.3 商業圖表繪製案例② 270
11.2 學術圖表繪製示例 . 273
11.2.1 學術圖表繪製基礎 274
11.2.2 學術圖表繪製案例 276
11.3 數據分析與可視化案例 . 278
11.3.1 示意地鐵線路圖的繪製 278
11.3.2 實際地鐵線路圖的繪製 280
11.3.3 地鐵線路圖的應用 281
11.4 動態數據可視化演示 . 286
11.4.1 動態條形圖的製作 286
11.4.2 動態面積圖的製作 291
11.4.3 三維柱形地圖動畫的製作 296
參考文獻 . 301
第1 章 Python 編程基礎 1
1.1 Python 基礎知識 . 2
1.1.1 Python 3.7 的安裝 . 2
1.1.2 包的安裝與使用 . 3
1.1.3 Python 基礎操作 . 4
1.2 6 種常用數據結構 5
1.2.1 列表 . 5
1.2.2 字典 . 6
1.2.3 元組 . 6
1.3 控制語句與函數編寫 . 6
1.3.1 控制語句 . 6
1.3.2 函數編寫 . 8
第2 章 數據處理基礎 . 10
2.1 NumPy：數值運算 11
2.1.1 數組的創建 11
2.1.2 數組的索引與變換 . 12
2.1.3 數組的組合 . 13
2.1.4 數組的統計函數 . 14
2.2 Pandas：表格處理 15
2.2.1 Series 數據結構 . 15
2.2.2 數據結構：DataFrame 16
2.2.3 數據類型：Categorical . 18
2.2.4 表格的變換 . 19
2.2.5 變量的變換 . 20
2.2.6 表格的排序 . 20
2.2.7 表格的拼接 . 21
2.2.8 表格的融合 . 22
2.2.9 表格的分組操作 . 23
2.2.10 數據的導入與導出 . 26
2.2.11 缺失值的處理 . 28
第3 章 數據可視化基礎 29
3.1 matplotlib . 33
3.1.1 圖形對象與元素 . 33
3.1.2 常見圖表類型 . 36
3.1.3 子圖的繪製 . 38
3.1.4 坐標系的變換 . 41
3.1.5 圖表的導出 . 44
3.2 Seaborn 44
3.2.1 常見圖表類型 . 45
3.2.2 圖表風格與顏色主題 . 46
3.2.3 圖表的分面繪製 . 48
3.3 plotnine 50
3.3.1 geom_???()與stat_???() 51
3.3.2 美學參數映射 . 54
3.3.3 度量調整 . 58
3.3.4 坐標系及其度量 . 64
3.3.5 圖例 . 69
3.3.6 主題系統 . 71
3.3.7 分面系統 . 73
3.3.8 位置調整 . 74
3.4 可視化色彩的運用原理 . 76
3.4.1 RGB 顏色模式 76
3.4.2 HSL 顏色模式 . 77
3.4.3 LUV 顏色模式 79
3.4.4 顏色主題的搭配原理 . 80
3.4.5 顏色主題方案的拾取使用 . 84
3.4.6 顏色主題的應用案例 . 87
3.5 圖表的基本類型 . 91
3.5.1 類別比較 . 91
3.5.2 數據關係 . 92
3.5.3 數據分佈 . 93
3.5.4 時間序列 . 94
3.5.5 局部整體 . 94
3.5.6 地理空間 . 95
第4 章 類別比較型圖表 96
4.1 柱形圖系列 . 97
4.1.1 單數據系列柱形圖 . 98
4.1.2 多數據系列柱形圖 . 100
4.1.3 堆積柱形圖 . 101
4.1.4 百分比堆積柱形圖 . 102
4.2 條形圖系列 . 104
4.3 不等寬柱形圖 . 105
4.4 克利夫蘭點圖 . 106
4.5 坡度圖 . 108
4.6 南丁格爾玫瑰圖 110
4.7 徑向柱圖 114
4.8 雷達圖 117
4.9 詞雲圖 119
第5 章 數據關系型圖表 122
5.1 散點圖系列 . 123
5.1.1 趨勢顯示的二維散點圖 . 123
5.1.2 分佈顯示的二維散點圖 . 131
5.1.3 氣泡圖 . 136
5.1.4 三維散點圖 . 139
5.2 曲面擬合 . 142
5.3 等高線圖 . 145
5.4 散點曲線圖系列 . 147
5.5 瀑布圖 . 149
5.6 相關係數圖 . 156
第6 章 數據分佈型圖表 159
6.1 統計直方圖和核密度估計圖 . 161
6.1.1 統計直方圖 . 161
6.1.2 核密度估計圖 . 161
6.2 數據分佈圖表系列 . 165
6.2.1 散點數據分佈圖系列 . 166
6.2.2 柱形分佈圖系列 . 168
6.2.3 箱形圖系列 . 169
6.2.4 小提琴圖 . 175
6.3 二維統計直方圖和核密度估計圖 . 179
6.3.1 二維統計直方圖 . 179
6.3.2 二維核密度估計圖 . 180
第7 章 時間序列型圖表 184
7.1 折線圖與面積圖系列 . 185
7.1.1 折線圖 . 185
7.1.2 面積圖 . 185
7.2 日曆圖 . 192
7.3 量化波形圖 . 195
第8 章 局部整體型圖表 199
8.1 餅狀圖系列 . 200
8.1.1 餅圖 . 200
8.1.2 圓環圖 . 202
8.2 馬賽克圖 . 203
8.3 華夫餅圖 . 206
8.4 塊狀/點狀柱形圖系列 208
第9 章 高維數據型圖表 213
9.1 高維數據的變換展示 . 215
9.1.1 主成分分析法 . 215
9.1.2 t-SNE 算法 217
9.2 分面圖 . 218
9.3 矩陣散點圖 . 221
9.4 熱力圖 . 224
9.5 平行坐標系圖 . 227
9.6 RadViz 圖 229
第10 章 地理空間型圖表 231
10.1 不同級別的地圖 . 232
10.1.1 世界地圖 . 232
10.1.2 國家地圖 . 238
10.2 分級統計地圖 . 241
10.3 點描法地圖 . 244
10.4 帶柱形的地圖 . 248
10.5 等位地圖 . 250
10.6 點狀地圖 . 252
10.7 簡化示意圖 . 256
10.8 郵標法 . 260
第11 章 數據可視化案例 263
11.1 商業圖表繪製示例 . 264
11.1.1 商業圖表繪製基礎 264
11.1.2 商業圖表繪製案例① 269
11.1.3 商業圖表繪製案例② 270
11.2 學術圖表繪製示例 . 273
11.2.1 學術圖表繪製基礎 274
11.2.2 學術圖表繪製案例 276
11.3 數據分析與可視化案例 . 278
11.3.1 示意地鐵線路圖的繪製 278
11.3.2 實際地鐵線路圖的繪製 280
11.3.3 地鐵線路圖的應用 281
11.4 動態數據可視化演示 . 286
11.4.1 動態條形圖的製作 286
11.4.2 動態面積圖的製作 291
11.4.3 三維柱形地圖動畫的製作 296
參考文獻 . 301
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