python可视化编程实战
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一些可视化设计原则
位置 大小 纹理 颜色 方向 形状MORE THAN 2 DIME NhomakorabeaSION..
一些可视化场景
文本可视化 时序数据可视化 高维数据可视化 机器学习相关可视化 （社交网络）图可视化 科学可视化 交互
d3js
TREE MAP
PYTHON与可视化实战
内容提要
Beyond柱状图：可视化能够为我们做些什么 可视化的理论介绍
可视化项目入门实战实战 如何使用python进行初步的可视化工作 Coding实战
知道画什么，比知道怎么画更重要！！！
今天课程结束后，你将会利用PYTHON绘制这些图表
更重要的是，学习到可视化的一些理论基石。
圣经引用可视化
GRAPH VISUALIZATION
洞察数据内涵
历史记载的第一个数据可视化：CHOLERA OUTBREAK
寻找潜在模式
NEW YORK WEATHER
糟糕的可视化： 一些具体案例
内容太多
KISS： KEEP IT SIMPLE STUPID
WRONG SCALE
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Python可视化界面编程入门
Python可视化界⾯编程⼊门Python可视化界⾯编程⼊门具体实现代码如所⽰：（1）普通可视化界⾯编程代码⼊门：import sysfrom PyQt5.QtWidgets import QWidget,QApplication #导⼊两个类来进⾏程序界⾯编程if __name__=="__main__":#创建⼀个Application的类app=QApplication(sys.argv)#创建⼀个窗⼝w=QWidget()#设置窗⼝的尺⼨⼤⼩w.resize(400,200)# 移动窗⼝w.move(300,300)#设置窗⼝的标题w.setWindowTitle("得⼀个基于PyQt5的桌⾯应⽤")#显⽰窗⼝w.show()#静进⼊程序的主循环，并且通过exit函数确保主循环的安全结束sys.exit(app.exec_()) #⼀⼀直在桌⾯上显⽰窗⼝形状#QTdesigner和pyGUI扩展⼯具在pycharm平台中的的安装和配置#直接安装QT软件或者安装anaconda开发环境之后就会在电脑安装好QTdesigner.exe⽂件，之后pycharm⾥⾯配置扩展⼯具external tool⽂件，便可以⽅便在pycharm⾥⾯直接启动在pycharm⾥⾯配置扩展⼯具external toolQTdesigne和pyGUI（可以将ui⽂件直转换为.py⽂件，建⽴设计的可视化界⾯的⼤类直接进⾏配置好之后设计可视化界⾯的步骤是：（1）利⽤pychar⾥⾯的QTdesigner扩展⼯具进⾏可视化界⾯的设计，然后将其保存为.ui⽂件；（2）使⽤pyGUI扩展⼯具将设计好的可视化界⾯.ui⽂件转换为.py⽂件，⽣成⼀个建⽴的可视化模板⼤类，直接进⾏调⽤即可。
具体代码如下所⽰：import sysimport mainwinvertical #导⼊相应的设计好的QTdesigner主窗⼝的类，然后即可直接进⾏展⽰（由ui⽂件经过PYGUI扩展⼯具转换⽽来）from PyQt5.QtWidgets import QApplication,QMainWindowif __name__=="__main__":app=QApplication(sys.argv)mainwin=QMainWindow() #创建⼀个窗⼝ui=mainwinvertical.Ui_MainWindow() #创建⼀个QTdesigner的类ui.setupUi(mainwin) #将对象直接进⾏运⾏设置函数，向主窗⼝上添加控件mainwin.show() #展⽰出来窗⼝的形式sys.exit(app.exec_()) #承接开头语句，⽤来实时的显⽰窗⼝其中mainwinvertical类的具体代码如下：（由QTdesigner设计好可是换界⾯，然后直接⽤pyGUi扩展⼯具转换为.python代码⽂件）# -*- coding: utf-8 -*-# Form implementation generated from reading ui file 'mainwinvertical.ui'## Created by: PyQt5 UI code generator 5.13.2## WARNING! All changes made in this file will be lost!from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgetsclass Ui_MainWindow(object):def setupUi(self, MainWindow):MainWindow.setObjectName("MainWindow")MainWindow.resize(800, 600)self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow)self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")self.verticalLayoutWidget = QtWidgets.QWidget(self.centralwidget)self.verticalLayoutWidget.setGeometry(QtCore.QRect(390, 50, 201, 141))self.verticalLayoutWidget.setObjectName("verticalLayoutWidget")self.verticalLayout_2 = QtWidgets.QVBoxLayout(self.verticalLayoutWidget)self.verticalLayout_2.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)self.verticalLayout_2.setObjectName("verticalLayout_2")self.pushButton_5 = QtWidgets.QPushButton(self.verticalLayoutWidget)self.pushButton_5.setObjectName("pushButton_5")self.verticalLayout_2.addWidget(self.pushButton_5)self.pushButton_4 = QtWidgets.QPushButton(self.verticalLayoutWidget)self.pushButton_4.setObjectName("pushButton_4")self.verticalLayout_2.addWidget(self.pushButton_4)self.pushButton_6 = QtWidgets.QPushButton(self.verticalLayoutWidget)self.pushButton_6.setObjectName("pushButton_6")self.verticalLayout_2.addWidget(self.pushButton_6)self.widget = QtWidgets.QWidget(self.centralwidget)self.widget.setGeometry(QtCore.QRect(30, 40, 291, 211))self.widget.setObjectName("widget")self.verticalLayout = QtWidgets.QVBoxLayout(self.widget)self.verticalLayout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)self.verticalLayout.setObjectName("verticalLayout")bel = QtWidgets.QLabel(self.widget)bel.setObjectName("label")self.verticalLayout.addWidget(bel)self.pushButton = QtWidgets.QPushButton(self.widget)self.pushButton.setObjectName("pushButton")self.verticalLayout.addWidget(self.pushButton)self.pushButton_2 = QtWidgets.QPushButton(self.widget)self.pushButton_2.setObjectName("pushButton_2")self.verticalLayout.addWidget(self.pushButton_2)self.lineEdit = QtWidgets.QLineEdit(self.widget)self.lineEdit.setObjectName("lineEdit")self.verticalLayout.addWidget(self.lineEdit)self.pushButton_3 = QtWidgets.QPushButton(self.widget)self.pushButton_3.setObjectName("pushButton_3")self.verticalLayout.addWidget(self.pushButton_3)MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget)self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(MainWindow)self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 800, 23))self.menubar.setObjectName("menubar")MainWindow.setMenuBar(self.menubar)self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow)self.statusbar.setObjectName("statusbar")MainWindow.setStatusBar(self.statusbar)self.retranslateUi(MainWindow)QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow)def retranslateUi(self, MainWindow):_translate = QtCore.QCoreApplication.translateMainWindow.setWindowTitle(_translate("MainWindow", "MainWindow")) self.pushButton_5.setText(_translate("MainWindow", "PushButton")) self.pushButton_4.setText(_translate("MainWindow", "PushButton")) self.pushButton_6.setText(_translate("MainWindow", "PushButton")) bel.setText(_translate("MainWindow", "TextLabel"))self.pushButton.setText(_translate("MainWindow", "PushButton"))self.pushButton_2.setText(_translate("MainWindow", "PushButton")) self.pushButton_3.setText(_translate("MainWindow", "PushButton"))具体的运⾏结果如下所⽰：。
python数据与可视化实训总结
python数据与可视化实训总结Python是一种功能强大的编程语言，它提供了丰富的数据处理和可视化工具，使得数据分析和展示变得更加简单和高效。
在本次实训中，我们学习了如何使用Python进行数据处理和可视化，从数据清洗、整理到使用不同的图表类型展示数据，都涉及到了Python的相关知识和库。
首先，我们学习了如何使用Python进行数据清洗和整理。
在实际的数据处理过程中，原始数据往往存在着很多无效值、重复值和错误值，而这些数据会影响到后续的分析和可视化结果。
因此，清洗和整理数据是非常重要的一步。
在Python中，我们可以使用Pandas库来进行数据清洗和整理，它提供了丰富的数据操作和处理功能，比如去除重复值、填充缺失值、更改数据类型等。
其次，我们学习了如何使用Python进行数据分析。
Python提供了很多数据分析工具和库，比如NumPy、SciPy和Pandas等，这些库都提供了丰富的数据处理和分析功能，比如基本的统计分析、相关系数分析、回归分析等。
通过这些库，我们可以对数据进行深入的分析，从而更好地理解数据的特征和规律。
接着，我们学习了如何使用Python进行数据可视化。
数据可视化是展示数据分析结果的重要方式，它能够直观地展现数据的特征和规律，从而使得数据更加易于理解和利用。
在Python中，我们可以使用Matplotlib和Seaborn等库来进行数据可视化，它们提供了丰富的图表类型和定制功能，比如线图、柱状图、散点图、箱线图等。
通过这些库，我们可以灵活地选择合适的图表类型，并对图表进行进一步的美化和调整，使得展示效果更加出色。
除了基本的数据处理和可视化技术，本次实训还涉及到了一些高级话题，比如交互式可视化、地理信息可视化、网络数据可视化等。
这些话题都展现了Python在数据可视化领域的强大能力，使得我们能够更加灵活地使用Python进行数据分析和展示。
总的来说，本次实训让我们更加全面地了解了Python在数据处理和可视化方面的应用。
用Python实现数据分析和可视化
用Python实现数据分析和可视化数据分析和可视化已经成为当今社会中不可或缺的技能。
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，被广泛应用于数据科学领域。
本文将介绍如何使用Python进行数据分析和可视化，并提供一些实际案例进行说明。
1. 数据分析的基本步骤a. 数据收集：从各种数据源中获取原始数据，可以是数据库、API、Web爬虫等。
b. 数据清洗：对原始数据进行清洗和处理，例如删除重复项、处理缺失值、转换数据类型等。
c. 数据探索：通过统计分析、描述性统计、数据可视化等方法，对数据进行探索和发现潜在规律或趋势。
d. 数据建模：根据数据的特点和目标，选择合适的模型进行建立和训练。
e. 数据评估：评估模型的性能和预测结果的准确性。
f. 数据应用：将分析结果应用于实际应用场景，并进行决策支持。
2. Python数据分析库介绍a. NumPy：提供了高性能的数值计算和数组操作功能。
b. Pandas：用于数据清洗、整理、探索和分析的强大工具。
c. Matplotlib：用于绘制数据可视化图表，包括线图、散点图、柱状图等。
d. Seaborn：基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了更多样式和主题选项。
e. Scikit-learn：用于机器学习领域的库，包含了各种常用的机器学习算法和工具。
f. Jupyter Notebook：一种交互式编程环境，方便进行数据分析和结果展示。
3. 数据分析示例：电子商务销售数据分析a. 数据收集：从电子商务平台的数据库中获取销售数据，包括产品信息、销售额、客户信息等。
b. 数据清洗：处理缺失值、删除重复项、转换日期格式等。
c. 数据探索：统计每个产品的销售额和销售量，分析销售额的变化趋势，并根据客户信息进行分析。
d. 数据建模：根据历史销售数据，建立销售预测模型，以实现准确预测和库存管理。
e. 数据评估：评估模型的准确性和稳定性，根据评估结果进行模型调优。
Python技术与数据可视化在教育领域中的实践教程
Python技术与数据可视化在教育领域中的实践教程随着数字技术的不断发展，教育领域也逐渐开始注重利用数据和可视化工具来改进教学和学习过程。
Python作为一种高级编程语言具有易学易用的特点，成为数据分析和可视化的常用工具。
本文将介绍如何使用Python技术和数据可视化来实践教育领域中的教学和研究。
首先，我们需要了解Python中的数据可视化库。
最常用的库包括matplotlib、seaborn和plotly。
matplotlib是Python中最早也是最常用的可视化库之一，它提供了丰富的绘图功能。
seaborn是在matplotlib基础上进行的封装，增加了一些更加美观和易用的统计图表。
plotly则是一个交互性强的可视化库，可以生成互动的图表和可视化界面。
在教育领域中，我们可以利用Python进行数据分析和可视化来探索学生的学习情况和学习效果。
例如，我们可以使用Python中的pandas库来处理学生的成绩数据，然后使用matplotlib或seaborn来绘制成绩分布图、学习曲线图等。
这样的可视化图表可以帮助教师和学生更加直观地理解学习情况，并从中找出问题和改进措施。
除了学生的成绩数据，我们还可以利用Python进行教学活动的数据分析和可视化。
例如，我们可以使用Python爬虫技术来收集学生的在线学习行为数据，然后使用plotly等库来绘制学生的学习路径、热力图等。
这样的可视化图表可以帮助教师了解学生的学习习惯和学习策略，从而针对性地进行教学和指导。
除了教学和学习过程的数据分析，Python还可以帮助教育研究人员进行教育相关的数据分析和可视化。
例如，我们可以使用Python来处理教育问卷调查数据，然后使用matplotlib或seaborn来绘制各个变量之间的关系图、散点图等。
这样的可视化图表可以帮助教育研究人员更加直观地了解教育现象和问题，从而提出相应的研究问题和研究方案。
除了数据可视化，Python还可以帮助教师和学生进行编程和算法教学。
如何利用Python进行数据分析与可视化
如何利用Python进行数据分析与可视化在当今数字化的时代，数据成为了企业和个人决策的重要依据。
Python 作为一种强大且灵活的编程语言，在数据分析和可视化领域发挥着至关重要的作用。
如果你想要从海量的数据中提取有价值的信息，并以直观清晰的方式展现出来，那么学习如何利用 Python 进行数据分析与可视化将是一项非常有意义的技能。
首先，让我们来谈谈数据分析。
在 Python 中，有几个关键的库是我们经常会用到的。
比如，｀pandas` 库是处理数据的得力工具。
它提供了丰富的数据结构和函数，能够轻松地读取、处理和操作各种格式的数据文件，如 CSV、Excel 等。
通过｀pandas` ，我们可以进行数据清洗、筛选、排序、合并等操作，将原始数据整理成我们需要的格式。
举个例子，如果我们有一份销售数据的 CSV 文件，其中包含了不同产品在不同地区的销售数量和销售额。
我们可以使用｀pandas` 读取这个文件，然后筛选出特定地区或者特定产品的销售数据，计算每个产品的平均销售额，或者按照销售额对产品进行排序。
数据处理完成后，接下来就是数据分析的核心部分——数据分析和统计。
Python 中的｀numpy` 库提供了高效的数值计算功能，而｀scipy` 库则包含了更多的科学计算和统计分析工具。
我们可以使用这些库来计算数据的均值、中位数、标准差、相关性等统计指标，从而对数据的分布和特征有更深入的了解。
例如，通过计算销售数据的标准差，我们可以了解销售额的波动情况；通过计算不同产品销售额之间的相关性，我们可以发现哪些产品的销售趋势比较相似。
当我们对数据有了一定的分析和理解之后，就可以进入可视化的环节。
可视化能够让我们更直观地看到数据中的模式和趋势，帮助我们更好地传达数据背后的信息。
Python 中的｀matplotlib` 库是一个基础且强大的可视化工具，它可以创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等。
假设我们想要展示不同产品在过去一年中的销售额变化趋势，就可以使用｀matplotlib` 绘制折线图。
空间数据分析实战Python中的空间数据处理与可视化技术
空间数据分析实战Python中的空间数据处理与可视化技术在当今数字化时代，空间数据的应用越来越广泛，而Python作为一种强大的编程语言，为空间数据的处理和可视化提供了丰富的工具和库。
本文将介绍在Python环境下，如何进行空间数据的处理和可视化，以及相关的实战应用。
1. **空间数据处理基础**在开始之前，首先需要了解空间数据处理的基础知识。
空间数据通常包括地理信息系统（GIS）数据和遥感数据。
GIS数据主要是地理信息的向量数据，如点、线、面等，而遥感数据则是通过遥感技术获取的地表信息，如卫星影像等。
Python中常用的空间数据处理库包括GeoPandas、Shapely和Fiona等，它们提供了丰富的功能来处理和分析空间数据。
2. **空间数据处理实践**接下来，我们将介绍一些常见的空间数据处理实践。
首先是空间数据的读取与展示。
使用GeoPandas可以方便地读取各种格式的空间数据，如Shapefile、GeoJSON等，并且可以通过Matplotlib或其他可视化库将空间数据进行展示，以便进一步分析。
其次是空间数据的空间关系分析。
通过Shapely库，我们可以轻松计算空间对象之间的空间关系，如相交、包含等，从而进行空间数据的拓扑分析和空间查询。
最后是空间数据的地理处理。
Fiona库提供了对各种GIS数据格式的读写功能，使得我们可以对空间数据进行增删改查等地理处理操作，例如数据投影转换、空间缓冲区分析等。
3. **空间数据可视化技术**空间数据可视化是理解和传播空间信息的重要手段。
除了基本的地图展示外，Python中还有一些强大的空间数据可视化库，如Basemap、Cartopy和Plotly等。
这些库不仅可以绘制静态地图，还可以创建交互式地图，使得用户可以通过交互方式探索空间数据，提高数据的可理解性和可交互性。
4. **空间数据分析与可视化实战**最后，我们将介绍一些空间数据分析与可视化的实战案例。
Python数据分析与可视化案例
Python数据分析与可视化案例随着互联网和大数据时代的到来，数据分析和可视化已成为一种重要的技能和工具。
Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，被广泛应用于数据分析和可视化领域。
本文将介绍一些Python数据分析和可视化的经典案例，并对其进行详细的分析和解释。
案例一：股票价格分析与可视化在股票市场中，了解股票价格的波动和趋势对投资者来说至关重要。
Python的数据分析库pandas和可视化库matplotlib可以帮助我们从海量的股票数据中提取有用的信息并进行可视化展示。
我们可以使用pandas获取股票价格数据，并使用matplotlib绘制股票价格走势图和相关指标。
案例二：天气数据分析与可视化天气数据分析和可视化对于气象工作者和气象爱好者来说是一个常见的任务。
通过使用Python的数据分析库numpy和可视化库seaborn，我们可以从气象局等机构获取历史天气数据，并进行相关统计和可视化分析。
例如，我们可以绘制温度变化曲线、降雨量柱状图等，以便更好地理解和预测天气情况。
案例三：社交媒体数据分析与可视化社交媒体平台上产生的海量数据为我们研究人们的行为和兴趣提供了机会。
通过使用Python的数据分析库pandas和可视化库plotly，我们可以收集社交媒体的数据并进行情感分析、用户行为分析以及关键词挖掘等工作。
通过可视化这些数据，我们能够更好地了解用户的喜好和行为模式，从而优化产品和服务的设计。
案例四：销售数据分析与可视化销售数据是企业决策的重要依据之一。
通过使用Python的数据分析库pandas和可视化库seaborn，我们可以从企业的销售系统中提取销售数据，并进行销售额、订单量、地区分布等方面的统计和可视化分析。
这些分析和可视化结果能够帮助企业了解自身销售情况，优化市场策略和销售计划。
案例五：航班数据分析与可视化航班数据分析对于航空公司和旅行者来说都是非常有用的。
Python的数据分析库pandas和可视化库matplotlib可以帮助我们获取航班数据并进行航班延误率、航线热度、地区间航班数量等方面的统计和可视化分析。
基于Python的数据可视化与分析系统设计与实现
基于Python的数据可视化与分析系统设计与实现数据可视化与分析在当今信息化时代扮演着至关重要的角色。
随着大数据技术的不断发展和普及，越来越多的组织和个人开始意识到数据的重要性，并希望通过对数据进行深入的分析和可视化来获取更多有价值的信息。
Python作为一种功能强大且易于上手的编程语言，被广泛应用于数据科学领域，尤其在数据可视化与分析方面表现出色。
本文将介绍基于Python的数据可视化与分析系统的设计与实现过程。
1. 数据收集在进行数据可视化与分析之前，首先需要收集相关的数据。
数据可以来自各种来源，比如数据库、API接口、日志文件等。
Python提供了丰富的库和工具，可以帮助我们轻松地获取各种类型的数据。
例如，可以使用pandas库来读取和处理结构化数据，使用requests库来发送HTTP请求获取网络数据，使用BeautifulSoup库来解析HTML页面等。
2. 数据清洗与预处理获得原始数据后，通常需要进行数据清洗和预处理操作，以确保数据质量和准确性。
这包括处理缺失值、异常值、重复值等问题，进行数据格式转换、标准化等操作。
Python中的pandas库提供了丰富的数据处理函数和方法，可以帮助我们高效地进行数据清洗和预处理工作。
3. 数据可视化数据可视化是将抽象的数据转换为直观的图形形式，以便更好地理解和传达数据信息。
Python中有多个优秀的数据可视化库，如matplotlib、seaborn、plotly等，可以帮助我们创建各种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图、热力图等。
通过这些图表，我们可以直观地展示数据之间的关系、趋势和规律。
4. 数据分析除了简单的数据展示外，我们还可以通过Python进行更深入的数据分析工作。
例如，可以使用numpy和scipy库进行数值计算和统计分析，使用scikit-learn库进行机器学习建模，使用statsmodels库进行统计建模等。
这些工具和库为我们提供了丰富的功能和算法，帮助我们从数据中挖掘出更深层次的信息。
Python可视化编程的原理和方法
Python可视化编程的原理和方法Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，已经在数据分析、科学计算、机器学习等领域得到广泛应用。
在这些应用场景中，可视化是一种重要的数据展示和分析手段，它能够帮助人们更直观地理解数据，发现规律和趋势。
本文将介绍Python可视化编程的原理和方法，以帮助读者在实践中运用Python进行数据可视化。
一、可视化编程的原理可视化编程的原理是将数据转化为可视化形式，通过图像、图表等方式直观地展示数据。
Python提供了丰富的可视化库和工具，其中最常用的是matplotlib、seaborn和plotly等。
这些库基于不同的原理和方法，能够满足不同的可视化需求。
1.1 matplotlibmatplotlib是一个用于绘制2D图形的Python库，是Python中最常用的可视化库之一。
它提供了各种图形类型的绘制方法，如折线图、散点图、柱状图等。
matplotlib的原理是将数据转化为图形对象，通过对这些对象的属性和方法进行操作，完成图形的绘制。
对于简单的可视化需求，matplotlib提供了易于使用的接口，使得用户能够快速生成各种图形。
1.2 seabornseaborn是建立在matplotlib基础上的一个高级数据可视化库，它专注于统计数据可视化。
seaborn提供了许多统计图表的绘制方法，如箱线图、热力图等。
seaborn的原理是通过对数据进行分组和聚合，然后对分组后的数据进行可视化。
相比于matplotlib，seaborn更加注重数据的整体趋势和分布，能够帮助用户更好地理解数据的统计特性。
1.3 plotlyplotly是一个交互式可视化库，它支持绘制各种可交互的图形，如散点图、热力图、地图等。
plotly的原理是将数据转化为图形对象，并添加交互式的属性和方法。
用户可以通过鼠标操作、滚轮缩放等方式与图形进行互动，并能够实时查看数据的详细信息。
plotly除了提供Python接口外，还支持其他编程语言，如R、JavaScript等。
Python数据可视化编程实战pdf
Python数据可视化编程实战pdfPython数据可视化编程实战（⾼清版）PDF百度⽹盘链接：https:///s/1vAvKwCry4P4QeofW-RqZ_A提取码：9pcd复制这段内容后打开百度⽹盘⼿机App，操作更⽅便哦内容简介 · · · · · ·《Python数据可视化编程实战》是⼀本使⽤Python实现数据可视化编程的实战指南，介绍了如何使⽤Python最流⾏的库，通过60余种⽅法创建美观的数据可视化效果。
全书共8章，分别介绍了准备⼯作环境、了解数据、绘制并定制化图表、学习更多图表和定制化、创建3D可视化图表、⽤图像和地图绘制图表、使⽤正确的图表理解数据以及更多matplotlib知识。
《Python数据可视化编程实战》适合那些对Python编程有⼀定基础的开发⼈员，可以帮助读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使⽤Python可视化数据。
⽬录 · · · · · ·第1章准备⼯作环境 11．1 介绍 11．2 安装matplotlib、Numpy和Scipy库 21．2．1 准备⼯作 21．2．2 操作步骤 31．2．3 ⼯作原理 41．2．4 补充说明 41．3 安装virtualenv和virtualenvwrapper 41．3．1 准备⼯作 51．3．2 操作步骤 51．4 在Mac OS X上安装matplotlib 61．4．1 准备⼯作 61．4．2 操作步骤 61．5 在Windows上安装matplotlib 71．5．1 准备⼯作 71．5．2 操作步骤 81．5．3 补充说明 81．6 安装图像处理⼯具：Python图像库（PIL） 91．6．1 操作步骤 91．6．2 安装过程说明 91．6．3 补充说明 91．7 安装requests模块 101．7．1 操作步骤 101．7．2 requests使⽤说明 101．8 在代码中配置matplotlib参数 111．8．1 准备⼯作 111．8．2 操作步骤 111．8．3 代码解析 121．9 为项⽬设置matplotlib参数 121．9．1 准备⼯作 121．9．2 配置⽅法 121．9．3 配置过程说明 131．9．4 补充说明 14第2章了解数据 152．1 简介 162．2 从CSV⽂件导⼊数据 162．2．1 准备⼯作 162．2．2 操作步骤 162．2．3 ⼯作原理 172．2．4 补充说明 182．3 从Microsoft Excel⽂件中导⼊数据 182．3．1 准备⼯作 192．3．2 操作步骤 192．3．3 ⼯作原理 192．3．4 补充说明 202．4 从定宽数据⽂件导⼊数据 21 2．4．1 准备⼯作 212．4．2 操作步骤 212．4．3 ⼯作原理 222．5 从制表符分隔的⽂件中读取数据 23 2．5．1 准备⼯作 232．5．2 操作步骤 232．5．3 ⼯作原理 232．5．4 补充说明 242．6 从JSON数据源导⼊数据 24 2．6．1 准备⼯作 252．6．2 操作步骤 252．6．3 ⼯作原理 252．6．4 补充说明 262．7 导出数据到JSON、CSV和Excel 27 2．7．1 准备⼯作 272．7．2 操作步骤 272．7．3 ⼯作原理 302．7．4 补充说明 312．8 从数据库导⼊数据 312．8．1 准备⼯作 322．8．2 操作步骤 322．8．3 ⼯作原理 352．8．4 补充说明 352．9 清理异常值 362．9．1 准备⼯作 362．9．2 操作步骤 362．9．3 补充说明 422．10 读取⼤块数据⽂件 422．10．1 操作步骤 422．10．2 ⼯作原理 432．10．3 补充说明 442．11 读取流数据源 442．11．1 操作步骤 442．11．2 ⼯作原理 452．11．3 补充说明 452．12 导⼊图像数据到NumPy数组 46 2．12．1 准备⼯作 462．12．2 操作步骤 462．12．3 ⼯作原理 492．12．4 补充说明 502．13 ⽣成可控的随机数据集合 51 2．13．1 准备⼯作 512．13．2 操作步骤 522．14 真实数据的噪声平滑处理 58 2．14．1 准备⼯作 582．14．2 操作步骤 582．14．3 ⼯作原理 582．14．4 补充说明 62。