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數(shù)據(jù)可視化PYTHON編程實(shí)踐
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數(shù)據(jù)可視化PYTHON編程實(shí)踐 版權(quán)信息
- ISBN：9787115638175
- 條形碼：9787115638175 ; 978-7-115-63817-5
- 裝幀：平裝
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：
數(shù)據(jù)可視化PYTHON編程實(shí)踐 本書(shū)特色
1.側(cè)重講解實(shí)際應(yīng)用，激發(fā)讀者學(xué)習(xí)興趣。
2.基于代碼講解技術(shù)，助力培養(yǎng)實(shí)戰(zhàn)技能。
3.配套立體化教輔資源，全方位服務(wù)教師教學(xué)。
4.本書(shū)作者多年深耕軟件技術(shù)，具有豐富的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，且文筆較好，表述簡(jiǎn)練準(zhǔn)確。
數(shù)據(jù)可視化PYTHON編程實(shí)踐 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)可視化技術(shù)及其在諸多領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。首先，闡述了大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的基本概念以及相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)。然后，采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的方式，針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中的各種不同類型的數(shù)據(jù)，通過(guò)各種圖表及實(shí)例代碼展示了這些數(shù)據(jù)的可視化方法。*后，介紹了數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在不同領(lǐng)域中的基本應(yīng)用。 本書(shū)可以作為高等院校計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)等相關(guān)專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化教材，也可以供從事數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技術(shù)人員參考使用。
數(shù)據(jù)可視化PYTHON編程實(shí)踐 目錄
第 1 章 數(shù)據(jù)可視化概述 61.1 數(shù)據(jù)可視化簡(jiǎn)介 61.1.1 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)可視化 61.1.2 數(shù)據(jù)可視化的起源與分類 71.1.3 數(shù)據(jù)可視化基本流程 71.1.4 數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)原則與技巧 91.2 數(shù)據(jù)可視化常用工具 Matplotlib 10第 1 章 數(shù)據(jù)可視化概述 6
1.1 數(shù)據(jù)可視化簡(jiǎn)介 6
1.1.1 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)可視化 6
1.1.2 數(shù)據(jù)可視化的起源與分類 7
1.1.3 數(shù)據(jù)可視化基本流程 7
1.1.4 數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)原則與技巧 9
1.2 數(shù)據(jù)可視化常用工具 Matplotlib 10
1.2.1 Matplotlib 簡(jiǎn)介 10
1.2.2 Matplotlib 的安裝與使用 11
第 2 章 常用數(shù)據(jù)讀寫(xiě)方法與數(shù)據(jù)預(yù)處理 27
2.1 常用數(shù)據(jù)讀寫(xiě)方法 27
2.1.1 Numpy 文件讀寫(xiě) 27
2.1.2 Pandas 文件讀寫(xiě) 32
2.1.3 Python 內(nèi)置文件讀寫(xiě)方法 37
2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 40
2.2.1 數(shù)據(jù)清洗 40
2.2.2 數(shù)據(jù)集成 49
2.2.3 數(shù)據(jù)變換 56
2.2.4 數(shù)據(jù)歸約 62
第 3 章 常見(jiàn)類型數(shù)據(jù)的可視化 69
3.1 關(guān)系型數(shù)據(jù)可視化 69
3.1.1 散點(diǎn)圖系列 69
3.1.2 瀑布圖 72
3.1.3 等高線圖 74
3.2 分布型數(shù)據(jù)可視化 76
3.2.1 統(tǒng)計(jì)直方圖 76
3.2.2 柱形分布圖 78
3.2.3 箱型圖 80
3.2.4 小提琴圖 82
3.3 比例型數(shù)據(jù)可視化 84
3.3.1 條形圖 84
3.3.2 餅狀圖 86
3.3.3 圓環(huán)圖 88
3.3.4 南丁格爾玫瑰圖 89
3.3.5 雷達(dá)圖 93
3.4 時(shí)間序列型數(shù)據(jù)可視化 95
3.4.1 階梯圖 95
3.4.2 折線圖 97
3.4.3 面積圖 98
3.5 其他復(fù)雜類型數(shù)據(jù)可視化 101
3.5.1 熱力圖 101
3.5.2 矩陣散點(diǎn)圖 103
3.5.3 RadViz 圖 107
3.5.4 詞云圖 108
第 4 章 生物信息數(shù)據(jù)可視化 111
4.1 DNA 微陣列數(shù)據(jù)可視化 111
4.2 基因差異化表達(dá)-聚類圖 114
4.3 讀取 FASTA 文件的核酸序列并計(jì)算 GC 含量 119
4.4 高通量測(cè)序 122
4.4.1 HTSeq 的安裝與測(cè)試 122
4.4.2 HTSeq 與高通量測(cè)序數(shù)據(jù)分析 123
4.5 基因組可視化 130
4.6 蛋白質(zhì)接觸圖 137
4.7 系統(tǒng)發(fā)育樹(shù) 140
4.8 蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)可視化 145
4.8.1 基于 PyMOL 的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)可視化 145
4.8.2 基于 Dash Bio 的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)可視化 153
第 5 章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)可視化 159
5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可視化 159
5.1.1 基于 ANN Visualizer 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可視化 159
5.1.2 Keras 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可視化 163
5.2 深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化 168
5.2.1 TensorBoard 簡(jiǎn)介 168
5.2.2 Loss 及 Accuracy 曲線可視化 168
5.2.3 卷積核及特征圖可視化 173
5.2.4 梯度下降與學(xué)習(xí)率可視化 181
5.2.5 混淆矩陣及其可視化 185
5.2.6 類激活圖可視化 188
5.3 基于 Visual DL 的深度學(xué)習(xí)可視化 192
5.3.1 VisualDL 簡(jiǎn)介 192
5.3.2 VisualDL 的使用方法 192
5.3.3 基于 VisualDL 的數(shù)據(jù)可視化 196
5.3.4 VisualDL.services 206
第 6 章 音頻數(shù)據(jù)可視化 207
6.1 音頻信號(hào)簡(jiǎn)介 207
6.1.1 音頻信號(hào)的物理性質(zhì)與信號(hào)采集 207
6.1.2 數(shù)字音頻信號(hào)的量化與存儲(chǔ) 207
6.2 Python 音頻處理工具簡(jiǎn)介 209
6.3 音頻信號(hào)處理與可視化 215
6.3.1 音頻信號(hào)的載入與顯示 215
6.3.2 音頻數(shù)據(jù)擴(kuò)充 219
6.3.3 音頻數(shù)據(jù)增強(qiáng) 225
6.3.4 音頻信號(hào)分幀 232
6.3.5 短時(shí)傅里葉分析 241
6.3.6 頻譜圖與聲音語(yǔ)譜圖 243
6.3.7 音頻特征值提取 249
6.4 音樂(lè)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)可視化 256
6.4.1 音樂(lè)波形動(dòng)態(tài)可視化 256
6.4.2 音樂(lè)頻譜動(dòng)態(tài)可視化 258
第 7 章 財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)可視化 263
7.1 常用的財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口 263
7.1.1 Pandas-datareader 263
7.1.2 AKShare 265
7.2 GDP 數(shù)據(jù)分析與可視化 268
7.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源 268
7.2.2 GDP 數(shù)據(jù)可視化示例 269
7.3 證券交易數(shù)據(jù)可視化 276
7.3.1.K 線圖 276
7.3.2 其它類別圖 286
7.4 數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)可視化 291
第 8 章 程序運(yùn)行信息動(dòng)態(tài)展示與 Python 可視化編程 298
8.1 Heartrate 程序運(yùn)行可視化監(jiān)測(cè) 298
8.1.1 Heartrate 簡(jiǎn)介 298
8.1.2 HeartRate 應(yīng)用示例 299
8.2 PySnooper 與程序運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控 301
8.2.1 PySnooper 301
9.2.2 Snoop 303
8.3 Birdseye 與函數(shù)調(diào)用信息可視化 306
8.4 Pycallgraph 與函數(shù)關(guān)系可視化 309
8.5 Ryven 與 Python 可視化編程 314
8.5.1 Ryven 簡(jiǎn)介 314
8.5.2 Ryven 的安裝與啟動(dòng) 315
8.5.3 Ryven 應(yīng)用示例 316
第 9 章 3D 數(shù)據(jù)可視化方法 322
9.1 Mpl_toolkits 與 3D 數(shù)據(jù)可視化 322
9.2 基于 VTK 的 3D 數(shù)據(jù)展示 326
9.2.1 VTK 簡(jiǎn)介 326
9.2.2 VTK 與 3D 數(shù)據(jù)可視化 326
9.3 基于 Mayavi 的 3D 數(shù)據(jù)展示 335
9.3.1 Mayavi 簡(jiǎn)介 335
9.3.2 基于 Mayavi 3D 數(shù)據(jù)可視化方法 336
9.4 基于 Open3D 的數(shù)據(jù)可視化方法 349
9.4.1 Open3D 簡(jiǎn)介 349
9.4.2 Open3D 與點(diǎn)云數(shù)據(jù)可視化 349
9.4.3 基于 Open3D 的三維重建 364
第 10 章 基于動(dòng)畫(huà)的數(shù)據(jù)展示 371
10.1 基于 Matplotlib Animation 的動(dòng)畫(huà)繪制 371
10.2 基于 PyOpenGL 的動(dòng)畫(huà) 375
10.2.1 PyOpenGL 簡(jiǎn)介及安裝 375
10.2.2 基于 PyOpenGL 的動(dòng)畫(huà)示例 376
10.3 基于 MoviePy 的動(dòng)畫(huà) 380
10.3.1 MoviePy 的安裝與測(cè)試 380
10.3.2 基于 MoviePy 的動(dòng)畫(huà)示例 380
10.4 基于 Manim 的動(dòng)畫(huà) 383
10.4.1 Manim 的安裝與運(yùn)行 383
10.4.2 基于 Manim 的動(dòng)畫(huà)示例 383
第 11 章 基于 Python 的架構(gòu)圖可視化 392
11.1 Diagrams 的安裝與使用簡(jiǎn)介 392
11.2 Diagrams 架構(gòu)圖繪制對(duì)象簡(jiǎn)介 394
11.2.1 Diagrams 對(duì)象 394
11.2.2 Nodes 對(duì)象 395
11.2.3 Clusters 對(duì)象 398
11.2.4 Edges 對(duì)象 401
11.3 基于 Diagrams 的架構(gòu)圖繪制實(shí)例 403
附錄 參考文獻(xiàn) 406
展開(kāi)全部
數(shù)據(jù)可視化PYTHON編程實(shí)踐 作者簡(jiǎn)介
呂鑒濤，博士，華中師范大學(xué)客座教授，政府特聘科技專家，享受政府特殊津貼；曾任北京中關(guān)村IT企業(yè)高級(jí)軟件工程師，后留學(xué)加拿大攻讀計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，畢業(yè)后回國(guó)創(chuàng)業(yè)；因個(gè)人成長(zhǎng)經(jīng)歷及創(chuàng)業(yè)成績(jī)突出，于2013年和2016年先后入選武漢市“3551光谷人才計(jì)劃”和湖北省“百人計(jì)劃”（海外高層次人才引進(jìn)計(jì)劃），并獲政府獎(jiǎng)勵(lì)；擁有多項(xiàng)發(fā)明專利和軟件著作權(quán)，著有多部中、英文專著；創(chuàng)業(yè)公司旗下的產(chǎn)品曾獲2016年英特爾“智能硬件大賽”全國(guó)十強(qiáng)以及百度“蝶變行動(dòng)——生產(chǎn)制造行業(yè)之星”等獎(jiǎng)項(xiàng)。
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