Python数据可视化之美

目录

第1 章 Python 编程基础 1

1.1 Python 基础知识 2

1.1.1 Python 3.7 的安装 2

Jupyter Notebook
Spyder

1.1.2 包的安装与使用 3

1.1.3 Python 基础操作 4

1.2 常用数据结构 5

number string list dict tuple set

1.2.1 列表 5
1.2.2 字典 6
1.2.3 元组 6

1.3 控制语句与函数编写 6

1.3.1 控制语句 6
1.3.2 函数编写 8

第2 章 数据处理基础 10

2.1 NumPy：数值运算 11

Numerical Python，高性能计算和数据分析的基础包。
数组：同类的，所有元素必须具有相同的类型；
列表：可以包含任意类型的元素。

2.1.1 数组的创建 11
2.1.2 数组的索引与变换 12
2.1.3 数组的组合 13
2.1.4 数组的统计函数 14

2.2 Pandas：表格处理 15

Series - 一维数据
DataFrame - 二维数据
Panel - 三维数据或者可变维数据

2.2.1 Series 数据结构 15
2.2.2 数据结构：DataFrame 16
2.2.3 数据类型：Categorical 18
2.2.4 表格的变换 19
2.2.5 变量的变换 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 表格的分组操作 23
2.2.10 数据的导入与导出 26
2.2.11 缺失值的处理 28

第3 章 数据可视化基础 29

一图抵千言 - A picture is worth a thousand words.
（1）真实、准确、全面的展示数据；
（2）揭示数据的本质、关系、规律。
一种以某种概要形式抽取出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

3.1 matplotlib 33

散点图、正弦曲线、三维图等。
import matplotlib.pylot as plt

3.1.1 图形对象与元素 33
3.1.2 常见图表类型 36
3.1.3 子图的绘制 38
3.1.4 坐标系的变换 41
3.1.5 图表的导出 44

3.2 Seaborn 44

在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易。
matplotlib - 更多特色的图表；
serborn - 具有吸引力的图标。

3.2.1 常见图表类型 45
3.2.2 图表风格与颜色主题 46
3.2.3 图表的分面绘制 48

3.3 plotnine 50

Python版的R-ggplot2。

3.3.1 geom_xxx()与stat_xxx() 51
3.3.2 美学参数映射 54
3.3.3 度量调整 58
3.3.4 坐标系及其度量 64
3.3.5 图例 69
3.3.6 主题系统 71
3.3.7 分面系统 73
3.3.8 位置调整 74

3.4 可视化色彩的运用原理 76

3.4.1 RGB 颜色模式 76
3.4.2 HSL 颜色模式 77
3.4.3 LUV 颜色模式 79
3.4.4 颜色主题的搭配原理 80
3.4.5 颜色主题方案的拾取使用 84
3.4.6 颜色主题的应用案例 87

3.5 图表的基本类型 91

你拥有什么样的数据？
你想表达什么样的数据信息？
你应该采用什么样的数据可视化方法？
你从图标中能获得什么样的数据信息？

3.5.1 类别比较 91

数值型和类别型，如柱状图：X-类别型，Y-数值型，采用位置+长度两种视觉元素。
柱形图、条形图、雷达图、坡度图、词云图。

3.5.2 数据关系 92

数值关系型主要展示两个或多个变量。
1~3：散点图、气泡图、曲面图；
> 3：平行坐标系、矩阵散点图、径向坐标图、星形图、切尔诺夫脸谱图。

层次关系型图标着重表达数据个体之间的层次关系，主要包括包含和从属两类，比如公司不同部门的组织结构，不同州的国家包含关系等。
节点链接图、树形图、冰柱图、旭日图、圆填充图、矩形树状。

网络关系图表：不具备层次结构的关系数据的可视化。不具备自底向上或自顶向下的层次结构，表达的数据关系更加自由和复杂。
桑基图、和弦图、节点链接图、弧长链接图、蜂箱图。

3.5.3 数据分布 93

显示数据集中数值及其出现的频率或者分布规律，包括统计直方图、核密度曲线图、箱型图、小提琴图。

3.5.4 时间序列 94

折线图、面积图、雷达图、日历图、柱形图。

3.5.5 局部整体 94

饼图、圆环图、旭日图、华夫饼图、矩形树状图。

3.5.6 地理空间 95

第4 章 类别比较型图表 96

4.1 柱形图系列 97
4.1.1 单数据系列柱形图 98
4.1.2 多数据系列柱形图 100
4.1.3 堆积柱形图 101
4.1.4 百分比堆积柱形图 102
4.2 条形图系列 104
4.3 不等宽柱形图 105
4.4 克利夫兰点图 106
4.5 坡度图 108
4.6 南丁格尔玫瑰图 110
4.7 径向柱图 114
4.8 雷达图 117
4.9 词云图 119

第5 章 数据关系型图表 122

5.1 散点图系列 123
5.1.1 趋势显示的二维散点图 123
5.1.2 分布显示的二维散点图 131
5.1.3 气泡图 136
5.1.4 三维散点图 139
5.2 曲面拟合 142
5.3 等高线图 145
5.4 散点曲线图系列 147
5.5 瀑布图 149
5.6 相关系数图 156

第6 章 数据分布型图表 159

6.1 统计直方图和核密度估计图 161
6.1.1 统计直方图 161
6.1.2 核密度估计图 161
6.2 数据分布图表系列 165
6.2.1 散点数据分布图系列 166
6.2.2 柱形分布图系列 168
6.2.3 箱形图系列 169
6.2.4 小提琴图 175
6.3 二维统计直方图和核密度估计图 179
6.3.1 二维统计直方图 179
6.3.2 二维核密度估计图 180

第7 章 时间序列型图表 184

7.1 折线图与面积图系列 185
7.1.1 折线图 185
7.1.2 面积图 185
7.2 日历图 192
7.3 量化波形图 195

第8 章 局部整体型图表 199

8.1 饼状图系列 200
8.1.1 饼图 200
8.1.2 圆环图 202
8.2 马赛克图 203
8.3 华夫饼图 206
8.4 块状/点状柱形图系列 208

第9 章 高维数据型图表 213

9.1 高维数据的变换展示 215
9.1.1 主成分分析法 215
9.1.2 t-SNE 算法 217
9.2 分面图 218
9.3 矩阵散点图 221
9.4 热力图 224
9.5 平行坐标系图 227
9.6 RadViz 图 229

第10 章 地理空间型图表 231

10.1 不同级别的地图 232
10.1.1 世界地图 232
10.1.2 国家地图 238
10.2 分级统计地图 241
10.3 点描法地图 244
10.4 带柱形的地图 248
10.5 等位地图 250
10.6 点状地图 252
10.7 简化示意图 256
10.8 邮标法 260

第11 章 数据可视化案例 263

11.1 商业图表绘制示例 264
11.1.1 商业图表绘制基础 264
11.1.2 商业图表绘制案例① 269
11.1.3 商业图表绘制案例② 270
11.2 学术图表绘制示例 273
11.2.1 学术图表绘制基础 274
11.2.2 学术图表绘制案例 276
11.3 数据分析与可视化案例 278
11.3.1 示意地铁线路图的绘制 278
11.3.2 实际地铁线路图的绘制 280
11.3.3 地铁线路图的应用 281
11.4 动态数据可视化演示 286
11.4.1 动态条形图的制作 286
11.4.2 动态面积图的制作 291
11.4.3 三维柱形地图动画的制作 296