Python文末送书：探索Python数据可视化：从基础知识到高级图表绘制

见贤思齐

数据可视化是将数据转换为图形表示的一种技术手段，能够让人们更直观地理解数据中的模式和趋势。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和工具来实现数据可视化。从基础知识到高级图表绘制，本文将带你全面探索Python数据可视化的世界。🧑博主简介：现任阿里巴巴嵌入式技术专家，15年工作经验，深耕嵌入式+人工智能领域，精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘面试。CSDN优质创作者，提供产品测评、学习辅导、简历面试辅导、毕设辅导、项目开发、C/C++/Java/Python/Linux/AI等方面的服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：gylzbk）💬博主粉丝群介绍：①群内高中生、本科生、研究生、博士生遍布，可互相学习，交流困惑。②热榜top10的常客也在群里，也有数不清的万粉大佬，可以交流写作技巧，上榜经验，涨粉秘籍。③群内也有职场精英，大厂大佬，可交流技术、面试、找工作的经验。④进群免费赠送写作秘籍一份，助你由写作小白晋升为创作大佬。⑤进群赠送CSDN评论防封脚本，送真活跃粉丝，助你提升文章热度。有兴趣的加文末联系方式，备注自己的CSDN昵称，拉你进群，互相学习共同进步。【Python】文末送书：探索Python数据可视化：从基础知识到高级图表绘制一、数据可视化的基础知识1.1什么是数据可视化？1.2为什么选择Python进行数据可视化？二、基础图表绘制2.1使用Matplotlib绘制基础图表2.1.1绘制折线图2.1.2绘制柱状图2.2使用Seaborn进行高级绘图2.2.1绘制散点图三、高级图表绘制3.1使用Plotly进行交互式绘图3.1.1绘制交互式折线图3.1.2绘制交互式散点图四、实战项目：数据可视化案例分析4.1数据集介绍4.2数据预处理4.3数据可视化4.3.1绘制马力与燃油效率的关系图4.3.2绘制各年份车型数量的变化趋势五、总结6.相关书籍推荐：《探索Python数据可视化：从基础知识到高级图表绘制》本书内容本书目录购买方式关于赠书一、数据可视化的基础知识1.1什么是数据可视化？数据可视化是通过图形表示数据的技术，旨在帮助人们更容易地理解和分析数据。常见的图表类型包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。1.2为什么选择Python进行数据可视化？Python拥有丰富的数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，这些库功能强大且易于使用。此外，Python与数据分析库（如Pandas、NumPy）无缝集成，使得数据处理和可视化更加便捷。二、基础图表绘制2.1使用Matplotlib绘制基础图表Matplotlib是Python中最基础的绘图库之一，适用于绘制各种类型的静态、动态和交互式图表。2.1.1绘制折线图importmatplotlib.pyplotasplt#数据x=[1,2,3,4,5]y=[2,3,5,7,11]#绘制折线图plt.plot(x,y,marker='o')plt.title('折线图示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.grid(True)plt.show()123456789101112132.1.2绘制柱状图#数据categories=['A','B','C','D']values=[3,7,5,9]#绘制柱状图plt.bar(categories,values,color='skyblue')plt.title('柱状图示例')plt.xlabel('类别')plt.ylabel('值')plt.show()123456789102.2使用Seaborn进行高级绘图Seaborn是基于Matplotlib构建的高级绘图库，提供了更美观和复杂的图表。2.2.1绘制散点图importseabornassnsimportpandasaspd#创建示例数据data=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5],'y':[2,3,5,7,11],'category':['A','A','B','B','C']})#绘制散点图sns.scatterplot(data=data,x='x',y='y',hue='category',style='category')plt.title('散点图示例')plt.show()1234567891011121314三、高级图表绘制3.1使用Plotly进行交互式绘图Plotly是一个功能强大的库，支持交互式图表绘制，适用于Web应用和数据分析。3.1.1绘制交互式折线图importplotly.expressaspx#数据df=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5],'y':[2,3,5,7,11]})#绘制交互式折线图fig=px.line(df,x='x',y='y',title='交互式折线图示例')fig.show()12345678910113.1.2绘制交互式散点图#数据df=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5],'y':[2,3,5,7,11],'category':['A','A','B','B','C']})#绘制交互式散点图fig=px.scatter(df,x='x',y='y',color='category',title='交互式散点图示例')fig.show()12345678910四、实战项目：数据可视化案例分析4.1数据集介绍我们将使用一个公开的汽车数据集，包含汽车的各项性能指标，如马力、重量、燃油效率等。4.2数据预处理importpandasaspd#读取数据url='https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/auto-mpg/auto-mpg.data'columns=['mpg','cylinders','displacement','horsepower','weight','acceleration','modelyear','origin','carname']data=pd.read_csv(url,delim_whitespace=True,names=columns)#数据清洗data['horsepower'].replace('?',pd.NA,inplace=True)data.dropna(inplace=True)data['horsepower']=data['horsepower'].astype(float)12345678910114.3数据可视化4.3.1绘制马力与燃油效率的关系图sns.scatterplot(data=data,x='horsepower',y='mpg',hue='origin')plt.title('马力与燃油效率的关系')plt.xlabel('马力')plt.ylabel('燃油效率(mpg)')plt.show()123454.3.2绘制各年份车型数量的变化趋势sns.histplot(data=data,x='modelyear',bins=15,kde=True)plt.title('各年份车型数量的变化趋势')plt.xlabel('年份')plt.ylabel('车型数量')plt.show()12345五、总结本文从基础知识入手，介绍了如何使用Python进行数据可视化，包括基础图表绘制和高级图表绘制。同时，通过一个实战项目展示了数据可视化在实际数据分析中的应用。希望通过这篇文章，你能掌握Python数据可视化的基本技能，并能够在实际项目中灵活运用。数据可视化是数据分析和科学研究中不可或缺的一部分，掌握这一技能将大大提升你的数据处理和分析能力。继续探索和实践，你会发现数据可视化的无限可能。6.相关书籍推荐：《探索Python数据可视化：从基础知识到高级图表绘制》本书内容本书结合编者多年的数据分析与科研绘图经验，详细讲解Python语言及包括Matplotlib在内的多种可视化包在数据分析与科研图表制作中的使用方法与技巧。本书分为两部分，共11章，部分主要讲解Python语言的基础知识，包括基本语法结构、控制语句、函数、数据处理与清洗等，尤其对Matplotlib、Seaborn、Plotnie库进行较为详细的讲解。第2部分结合Python及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关系数据、层次关系数据、局部整体型数据、分布式数据、时间序列数据、多维数据、网络关系数据的可视化实现方法。本书可帮助读者尽快掌握利用Python及可视化库进行科技图表的制作与数据展示。本书注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用，也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。本书目录第1章Python基础知识1.1Python语言概述1.1.1Python的诞生1.1.2Python的特点1.1.3Python绘图系统1.2Python的获取与安装1.2.1安装程序下载1.2.2安装与启动1.2.3辅助开发工具1.2.4包的安装与加载1.3Python的基础语法1.3.1标识符1.3.2注释1.3.3续行1.3.4输入/输出函数1.3.5运算符1.3.6数据结构1.3.7序列1.4程序控制语句1.4.1条件语句1.4.2for循环语句1.4.3while循环语句1.4.4其他语句1.5函数1.5.1定义函数1.5.2调用函数1.5.3匿名函数（Lambda函数）1.6本章小结第2章数据处理与清洗2.1NumPy：数值计算2.1.1数组的创建2.1.2数组的索引与切片2.1.3数组的变换2.1.4基本运算2.2Pandas：数据处理2.2.1数据结构2.2.2数据类型2.2.3数据的导入与导出2.2.4合并数据2.2.5数据选择2.2.6数据过滤2.2.7数据排序2.2.8数据合并2.2.9数据重塑2.2.10缺失值处理2.2.11重复值处理2.3本章小结第3章Python绘图系统3.1Matplotlib3.1.1图表对象3.1.2创建图形3.1.3添加子图与布局3.1.4图表元素函数3.1.5绘图函数3.1.6坐标系3.1.7图表风格3.2Seaborn3.2.1绘图函数3.2.2绘图风格3.2.3颜色主题3.2.4图表分面3.3Plotnine3.3.1语法框架3.3.2底层函数3.3.3绘图函数3.3.4图表主题3.3.5图表分面3.4本章小结第4章类别比较数据可视化4.1柱状图4.2条形图4.3棒棒糖图4.4包点图4.5雷达图4.6径向柱状图4.7词云图4.8玫瑰图4.9本章小结第5章数值关系数据可视化5.1散点图5.2边际图5.3曼哈顿图5.4气泡图5.5等高线图5.6三元相图5.7瀑布图5.8生存曲线图5.9火山图5.10本章小结第6章层次关系数据可视化6.1旭日图6.2树状图6.3桑基图*.*矩形树状图6.5圆堆积图6.6本章小结第7章局部整体型数据可视化7.1饼图7.2嵌套饼图7.3华夫图7.4马赛克图7.5本章小结第8章分布式数据可视化8.1直方图8.2核密度图8.3箱线图8.4小提琴图8.5金字塔图8.6脊线图8.7累积分布曲线图8.8本章小结第9章时间序列数据可视化9.1折线图9.2K线图9.3图9.4仪表图9.5面积图9.6日历图9.7本章小结第10章多维数据可视化10.1热图10.2矩阵散点图10.3平行坐标图10.4安德鲁斯曲线10.5本章小结第11章网络关系数据可视化11.1节点链接图11.2弧线图11.3蜂巢图11.4和弦图11.5切尔科斯图11.6本章小结参考文献123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131购买方式点击链接直达：https://item.jd.com/10112003876103.html。关于赠书如果你对这本书感兴趣，添加文末联系方式，进粉丝群参与抽奖吧（已超200人，无法扫码加入）。