内容简介
本书是一本专注于Python数据可视化实践的实用指南，由资深开发者Igor Milovanovic撰写，旨在帮助读者快速掌握使用Python进行数据可视化的核心技能。全书以实战为导向，深入浅出地介绍了Matplotlib、Seaborn、Bokeh等主流可视化库的使用方法，并结合真实数据集，展示了从基础图表绘制到交互式可视化的完整流程。
书中内容涵盖数据准备、图表定制、多图组合、动画效果以及与Web应用的集成，每章均配有可运行的代码示例和详细解释。无论是数据分析师、科研人员还是开发者，都能通过本书学会如何将枯燥的数据转化为直观、美观且富有洞察力的可视化作品。
作者强调理论与实践结合，不仅讲解技术细节，还分享了图表设计的最佳实践和常见坑点，帮助读者避免常见的可视化误区。通过本书的学习，读者将能够独立创建专业级的数据可视化成果，提升数据沟通与展示的效率。
目录
内容提要
译者序
作者简介
评阅者简介
第1章 准备工作环境
1.1 介绍
1.2 安装matplotlib、Numpy和Scipy库
1.3 安装virtualenv和virtualenvwrapper
1.4 在Mac OS X上安装matplotlib
1.5 在Windows上安装matplotlib
1.6 安装图像处理工具：Python图像库（PIL）
1.7 安装requests模块
1.8 在代码中配置matplotlib参数
1.9 为项目设置matplotlib参数
第2章 了解数据
2.1 简介
2.2 从CSV文件导入数据
2.3 从Microsoft Excel文件中导入数据
2.4 从定宽数据文件导入数据
2.5 从制表符分隔的文件中读取数据
译者序
作者简介
评阅者简介
第1章 准备工作环境
1.1 介绍
1.2 安装matplotlib、Numpy和Scipy库
1.3 安装virtualenv和virtualenvwrapper
1.4 在Mac OS X上安装matplotlib
1.5 在Windows上安装matplotlib
1.6 安装图像处理工具：Python图像库（PIL）
1.7 安装requests模块
1.8 在代码中配置matplotlib参数
1.9 为项目设置matplotlib参数
第2章 了解数据
2.1 简介
2.2 从CSV文件导入数据
2.3 从Microsoft Excel文件中导入数据
2.4 从定宽数据文件导入数据
2.5 从制表符分隔的文件中读取数据
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