大数据、人工智能时代，无论是市场分析、企业决策制定，还是机器学习、深度学习等，数据处理与分析都是非常重要的工作。本书就针对没有编程经验、想从事数据分析工作的读者，用浅显易懂的语言，结合简洁的代码示例，详细介绍了使用Python进行数据分析所需要的技术。 本书涵盖以下内容： 使用NumPy和pandas学习数据处理和分析的方法。 在Matplotlib中实现数据可视化的方法。 使用scikit-learn实现机器学习的分类和预测。 数据分析中需要的数学和编程基础知识的解说。 收集数据、将数据转换为可分析格式并对其进行处理的方法。
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全面讲解使用matplotlib绘制各种图表的方法，并灵活设置图形 采用大量案例，使读者可以根据自身需求灵活使用matplotlib中的函数、面向对象方法和绘图语句
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Python数据可视化（微课版）吕云翔 杨壮 人民邮电出版社 大数据管理与应用教材书籍 新华正版书籍
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Python数据可视化 (美)马里奥·多布勒(Mario Dobler),(美)蒂姆·高博曼(Tim Gobmann) 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
"古谚有云“一图胜千言”，这在不同的文化背景中均广为人知。本书是针对想步入数据科学领域的开发人员和相关人士而编写的，他们希望通过数据可视化进一步丰富其个人专业项目。本书以通俗易懂的语言讲述了数据可视化技术，并完美地平衡了理论与实践之间的内容。具体来说，每一章内容都是在前一章的基础上加以设计的。另外，本书还包含了多项操作，并在现实生活中的业务场景和高度相关的环境中实践、运用所学的技能。"
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Python绘图指南――分形与数据可视化(全彩)胡洁电子工业出版社9787121369544
思想性：普及分形理论的经典算法，探索自然事物的无穷奥秘。 实战性：程序绘图，由浅及深，通俗易懂，示例丰富，讲解细致。 系统性：涵盖数据可视化的概念、定义、组织、布局、设计、制作等全过程，并提供完整的项目案例。 结构性：以绘图为点，分形与数据可视化为线，结构清晰，逻辑严密，相辅相成，相合相融。
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Python数据可视化之matplotlib精进 用matplotlib绘制各种高级图形：几何图形、组合图形、3D图形、交互图形、地图、动画； 全面介绍matplotlib的不同应用方向和具体实现方法
《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，可以将这两本书理解成是关于matplotlib的系列图书，如果读者能将这两本书结合起来阅读，一定可以对matplotlib有一个全面而深刻的理解，从而完成对matplotlib的立体式学习。
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Python数据可视化编程实战 第2版 python数据分析处理实战 matplotlib教程书籍 70多个常用的数据可视化实例 让您掌握流行的Python数据可视化库
本书主要介绍如何通过Python来实现数据可视化。本书包含了一系列实用的示例，旨在帮助读者熟悉运用Python及其流行的可视化库和数据操作库，牢固地掌握数据可视化的知识。本书从安装和搭建Python数据操作和可视化环境讲起，循序渐进，直到读者掌握使用Python库绘制3D动画等技能。另外，本书还讲解了如何配置matplotlib及相关库，如何在不同的环境（如文字排版系统或LaTeX）中使用matplotlib，以及如何使用Python创建甘特图等实用技能。通过本书，读者能更好地理解数据可视化的概念和技术。本书包括以下内容： 搭建工作环境所需的工具； 使用标准的Python数据处理库和Pandas库处理数据； 绘制并定制化图表； 使用流行的Python数据可视化库； 使用mplot3d绘制3D图表； 使用图像和地图绘制图表； 使用恰当的图表描述数据； 更多matplotlib的高级内容； 使用Plot.ly在线分享可视
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交通时空大数据详解：车辆轨迹数据分析、挖掘与可视化（Python版） 本书提供丰富的实际案例和技术解决方案，覆盖了从数据采集到深入分析的完整技术链条，是交通时空大数据领域车辆轨迹数据处理分析的全面指南
本书深入地聚焦于车辆轨迹数据的应用。针对车辆轨迹数据在时间与空间上对个体连续追踪的特点，在时间维度上，我们强调轨迹数据的时间序列逻辑处理，不仅关注单一数据点，而且着眼于时间线上连续的数据记录；在空间维度上，深入探讨了适用于轨迹GPS定位的地理空间数据处理技术。
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交通时空大数据分析、挖掘与可视化（Python版） 全面梳 理总结交通大数据科研所需技能，并与交通领域的大量实际案例分析结合
交通领域需要有一本图书能够系统地梳理交通时空数据处理中所涉及的各种基 础知识，总结数据处理过程中的各类解决方案，介绍如何用跨学科的方法从数据中挖掘出 有价值的信息
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适读人群 ：人工智能、计算机、大数据等专业学生 从大数据分析实际业务流程出发，利用案例贯穿介绍了大数据分析应具备的基础开发技术 基于Python的数据分析全流程技术和相关机器学习算法 从项目实战出发，介绍了从应用场景需求分析→社交数据分析→用户画像构建的开发方法和过程
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