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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts 以某电商企业数据为基础，以案例为主线， 从0到1，教你用专业的方法展现数据之美
"本书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，并导入数据案例集；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，本书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。 通过阅读本书，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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"图书特色 ◆ 使用NumPy处理数组和矩阵 ◆ 使用matplotlib绘图和可视化数据 ◆ 使用Pandas和SciPy进行数据分析 ◆ 使用statsmodels和scikit-learn进行统计 建模和机器学习 ◆ 使用Numba和Cython优化Python代码"
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从Excel到Python数据分析 Pandas、xlwings、openpyxl、Matplotlib的交互与应用
"采用理论与实践相结合的原则，在各章的开篇采用图解方式，将所有知识点先贯穿起来，然后对每个知识点配套案例讲解。 在讲解的过程中重思路、重基础、重实操，“用读者易于理解且可随时直接套用的案例，方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能”是本书创作的初衷。 在Pandas、xlwings、openpyxl的高阶应用过程中，书中有演示大量的对比方案，例如同一批量操作Pandas、xlwings、openpyxl三者间不同的应用方法。"
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Python数据可视化之美 专业图表绘制指南 Matplotlib包的首席开发者Thomas Caswell 和plotnine包的开发者与维护者Hassan Kibirige力荐
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1.更丰富的教学内容：第2版从12章扩展到15章，并依次划分为基础篇、中阶篇以及高阶篇，方便读者从入门到进阶进行阶段性的学习； 1.更丰富的金融产品：第2版新增汇率产品、互换合约、商品期货、可提前行权的美式期权期货期权等，进一步完善“金融知识图谱”； 2.更广泛的量化模型：第2版新增现金流模型、汇率套利模型、股票定价模型、卡玛指数等，使读者能掌握更丰富的金融量化分析工具； 3.更完备的金融示例：第2版示例数量从第1版的224个增加至318个，以此多方面涵盖新增的金融产品与量化模型，相关数据更新至2020年。 4.更高阶的软件版本：优化了代码示例，使用更新的Python第三方模块，提升了代码性能。
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