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出版社： 清华大学出版社
ISBN：9787302553557
版次：1
商品编码：12663819
品牌：清华大学出版社（Tsinghua University Press）
包装：平装
开本：16开
出版时间：2020-06-01
用纸：胶版纸
页数：247
字数：416000
正文语种：中文
产品特色
编辑推荐
《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础进行讲解，首先介绍如何构建Hadoop集群，并导人数据案例集；然后介绍如何运用Matplotlib和Pyecharts可视化工具实现数据可视化，还介绍了如何在Web上展示自己的可视化数据图表。全书以案例为主线，既包括软件应用与操作的方法和技巧，又融入了数据可视化的基础知识。为了使读者快速提高数据分析的整体能力，《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》的绘图案例基本上都选自编者的工作实践，非常接近实际工作需求。通过阅读《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》，读者能够从0到1，掌握专业的数据可视化技能，从而提升职场竞争力。
内容简介
《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础，由浅入深、循序渐进地介绍Python可视化技术，重点介绍Matplotlib与Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书以案例为主线，既包括软件的操作与应用，又融入了数据可视化的基础知识，绘图案例大多选自工作实践，可使读者真正掌握专业的可视化方法与技巧，提升数据分析的整体能力。《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》配套资源包含案例采用的数据源文件、源代码和教学视频，供读者在阅读《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》时进行操作练习和参考。
《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》可作为管理、经济、社会人文等领域的人员学习Python软件进行大数据可视化分析的参考书，也可以作为大中专院校相关专业的教学用书或参考书。
作者简介
王国平，毕业于上海海洋大学，硕士，从业近十年，主要从事数据可视化、数据挖掘和大数据分析等工作。精通Tableau、Power BI、SPSS、Python等软件与开发工具，已出版《精通Tableau商业数据分析与可视化》《Microsoft Power BI数据可视化与数据分析》等多本专著。
内页插图
目录
第一部分 大数据可视化基础
第1章 大数据可视化概述 2
1.1 大数据时代的技术挑战 2
1.2 数据可视化的技术难点 3
1.3 可视化工具的必备特性 4
第2章 搭建大数据开发环境 5
2.1 集群的安装及网络配置 5
2.1.1 Hadoop集群概述 5
2.1.2 集群软件及其版本 6
2.1.3 集群网络环境配置 8
2.2 集群案例数据集简介 10
2.2.1 数据字段说明 10
2.2.2 数据导入说明 12
2.2.3 运行环境说明 13
2.3 连接Hive的图形界面工具 13
2.3.1 DBeaver 13
2.3.2 Oracle SQL Developer 20
2.3.3 DbVisualizer 24
2.3.4 SQuirrel SQL Client 30
第3章 大数据可视化工具 38
3.1 Tableau 38
3.1.1 Tableau简介 38
3.1.2 Tableau连接Hive 39
3.1.3 Tableau连接Spark 44
3.2 Zeppelin 48
3.2.1 Zeppelin简介 48
3.2.2 Zeppelin连接Hive 48
3.2.3 Zeppelin连接Spark 55
3.3 Python在数据可视化中的应用 60
3.3.1 Python简介 60
3.3.2 Python连接Hive 61
3.3.3 Python可视化案例 62
第4章 Python可视化编程基础 65
4.1 Python环境安装 65
4.1.1 Anaconda 65
4.1.2 PyCharm 71
4.2 Python代码开发工具 80
4.2.1 Spyder 80
4.2.2 Jupyter Notebook 82
4.2.3 Jupyter Lab 86
4.3 Python连接数据源 90
4.3.1 连接单个文件数据 90
4.3.2 连接关系型数据库 97
4.3.3 连接Hadoop集群 101
第5章 Python数据可视化库 104
5.1 Matplotlib 104
5.1.1 Matplotlib库简介 104
5.1.2 Matplotlib可视化案例 104
5.2 Pyecharts 106
5.2.1 Pyecharts库简介 106
5.2.2 Pyecharts可视化案例 107
5.3 Seaborn 108
5.3.1 Seaborn库简介 108
5.3.2 Seaborn可视化案例 108
5.4 ggplot 110
5.4.1 ggplot库简介 110
5.4.2 ggplot可视化案例 111
5.5 Bokeh 113
5.5.1 Bokeh库简介 113
5.5.2 Bokeh可视化案例 113
5.6 Pygal 115
5.6.1 Pygal库简介 115
5.6.2 Pygal可视化案例 115
5.7 Plotly 117
5.7.1 Plotly库简介 117
5.7.2 Plotly可视化案例 117
5.8 其他可视化库 119
5.8.1 Altair 119
5.8.2 PyQtGraph 120
5.8.3 NetworkX 121
第二部分 Matplotlib数据可视化
第6章 Matplotlib图形参数设置 124
6.1 Matplotlib主要参数配置 124
6.1.1 线条的设置 124
6.1.2 坐标轴的设置 127
6.1.3 图例的设置 129
6.2 绘图参数文件及主要函数 132
6.2.1 修改绘图参数文件 132
6.2.2 绘图主要函数简介 133
6.3 Matplotlib参数配置案例 134
第7章 Matplotlib基础绘图 136
7.1 直方图的绘制 136
7.1.1 直方图及其参数说明 136
7.1.2 实例：每日利润额的数值分布 137
7.2 折线图的绘制 139
7.2.1 折线图及其参数说明 139
7.2.2 实例：每周商品销售业绩分析 139
7.3 条形图的绘制 141
7.3.1 条形图及其参数说明 141
7.3.2 实例：不同省份利润额的比较 141
7.4 饼图的绘制 143
7.4.1 饼图及其参数说明