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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts编者:王国平|责编:王金柱清华大学（尚居苑好书）
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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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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战王国平清华出版社（锦园好书）
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本书在知识点的讲解过程中结合大量数据分析的案例，理论联系实际，通过实例应用细化知识点，帮助读者融会贯通，学以致用；并提供教学案例、教学大纲、课件等丰富的配套电子资源。
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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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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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系统性地介绍Python 的绘图语法系统，包括matplotlib、Seaborn、plotnine 包，以及用于地理空间数据可视化的Basemap 包。 常见的二维和三维图表的绘制方法，包括简单的柱形图系列、条形图系列、折线图系列、地图系列等。
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金融科技时代已经到来，善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人，将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人，还是希望进一步提升个人能力的 职场老手 ，本书都值得一看。 1.内容前沿，将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合，引领金融科技新时代。 2.源于实践，完美整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。 3.实例丰富，提供244个金融实战案例，彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。 4.注重效率，清晰的编程步骤和详尽的代码注释，帮你轻松理解并掌握Python编程。 5.覆盖面广，案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。 6.聚焦风控，深度剖析各类金融产品的风险，讨论风险管理的重要工具和量化模型。
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