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适合新手快速上手：本书首先从认识一个Python程序开始，介绍 Python程序的构成、编程环境搭建与程序编写规范，以及Python 的数据类型、运算符、程序结构与数据结构，然后介绍了数据可 视化的热门工具Matplotlib与Pyecharts，并给出超过30余种常用 见图形的绘制技巧，很适合从未接触过Python编程的读者快速上 手。 可视化流程全解析：本书从数据准备到数据清洗、整理，再到数 据呈现和展示，各部分分别介绍相关概念和工具的使用技巧，并 结合丰富案行步骤阐述，可以帮助建立数据可视化整体思路 ，也能够尽快提升基本的实操技能。 工具与项目相结合：书中既介绍了数据可视化常用工具括 Pandas、Matplotlib与Pyecharts，又给出了项目案例，可以帮助 读者解决实际工作中遇到的数据可视化问题，提升职场竞争力。 配套资源丰富：本书还提供了源代码、PPT和教学和练 方便读
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781788625173 Author 作者 Aldrin Yim, Claire Chung, Allen Yu Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 300页 Publication Date 出版日期 2018-04-24 Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 This book is essentially for anyone who wants to create intuitive data visualizations using the Matplotlib library. If you’re a data scientist or analyst and wish to create attractive visualizations using Python, you’ll find this book useful. Some knowledge of Python programming is all you need to get started.
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302552802 Author 作者 (美)罗伯特·约翰逊 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 495页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2020-06-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 《Python科学计算和数据科学应用(第2版)使用NumPy、SciPy和matplotlib》全面介绍Python在数值计算和数学领域的模块、标准库以及多个开源Python库，如NumPy、SciPy、FiPy、matplotlib等。在上一版的基础上，本书做了全面修订，更新了每个包的更新细节以及Jupyter项目的变化，演示了数值计算和数学建模在大数据、云计算、金融工程、商业管理等领域的应用。本书提供了Python在数据科学和统计分析中很多新的应用示例，对上一版中的示例进行了扩展，每个示例都充分展
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本书用Python语言搭配小型数据集，通过中小实例介绍AI时代，数据分析和机器学习中数据相关的技术，及数据科学家应该具备的技术基础。 用对工具、找对方法，从日常数据中挖掘过去，预测未来！ 内容丰富，涵盖面广 本书涵盖数据科学中从 数据获取 探索数据 预测数据 的全过程，并且包括概率和统计等数据分析和机器学习中基础的数学知识，*后通过Scikit-learn包介绍了经典的机器学习算法，内容丰富，涵盖面广。 实例较多，操作性强 全书设置了大量的 动手学 动手练 等环节，通过大量的中小实例提高读者的动手能力，并帮助读者更好地理解数据科学中的相关知识点。每章*后还设置思考练习题，引导读者积极思考，巩固所学内容。 由浅入深，循序渐进 本书充分考虑到初学者的特点，一开始就先对开发环境的安装、Python编程基础和HTML网页结
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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts王国平清华大学出版社9787302553557
《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。
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1.基于流行的Python语言； 2.从案例出发，展示各种工具的适用场景、关键用法和应用技巧； 3.包括Python语法精讲、数据预处理和可视化、机器学习、深度学习4个单元； 4.涵盖了Python、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、TensorFlow、Keras等7种主流工具。 本书的目标在于降低学习人工智能的入门门槛，揭开人工智能神秘的面纱。本书不局限于某种特定的工具，不要求读者有深厚的理工背景，完全站在一个迫切想了解和学习人工智能的外行的角度上，力争让每个有兴趣、有热情的读者不会在人工智能的大潮中落伍。 本书结合工程应用场景以及Python代码来解读主流工具的使用，使读者不仅知其然，还知其所以然。本书的案例、代码都是通过精心挑选的，读者通过阅读、模仿和实践，可以很快地发现 人工智能 原来如此。 本书适合所有希望拥抱人工智能、提升自己工作技能的
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适读人群 ：从matplotlib的使用目的来讲，读者可以将阅读重点放在Python数据可视化的应用场景上面，掌握Python数据可视化的不同应用方向的实现思路和实现方法。因此，你可以是数据分析师、大数据工程师、机器学习工程师、数据挖掘工程师，甚至是人工智能专家、运维工程师、系统和性能优化工程师、软件测试工程师；你也可以是用户体验设计师、交互设计师或是数据产品经理，以及对Python数据可视化感兴趣的各个行业的读者。 《Python数据可视化之matplotlib实践》主要是面向matplotlib的入门读者，读者通过学习可以掌握matplotlib的基本概念和基本操作方法，满足Python数据可视化的初级应用需求。《Python数据可视化之matplotlib精进》主要帮助读者提高对matplotlib的理解程度和操作技能，从而满足Python数据可视化的中高级应用需求。因此，可以将这两
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