Sách trực quan hóa dữ liệu Python

từ khóa

• con trăn
• Trăn 3
• Jupyter
• Trực quan hóa dữ liệu
• Khoa học dữ liệu
• Matplotlib

Tác giả và Chi nhánh

• Nashik, Ấn Độ

  Ashwin Pajankar

Ashwin Pajankar có bằng Thạc sĩ Công nghệ của IIIT Hyderabad và có hơn 25 năm kinh nghiệm lập trình. Anh bắt đầu hành trình lập trình và điện tử từ năm 7 tuổi với ngôn ngữ lập trình CƠ BẢN và hiện đã thành thạo lập trình Hợp ngữ, C, C++, Java, Shell Scripting và Python. Kinh nghiệm kỹ thuật khác bao gồm các máy tính bảng đơn như Raspberry Pi và Banana Pro và Arduino.  

Anh ấy hiện là giảng viên trực tuyến tự do giảng dạy chương trình đào tạo lập trình cho hơn 60.000 sinh viên từ các công ty công nghệ và cao đẳng. Kênh Youtube của anh có hơn 10000 người theo dõi và anh đã xuất bản hơn 15 cuốn sách về lập trình và điện tử với nhiều ấn phẩm quốc tế.    

Trước khi tìm hiểu quá sâu về các thư viện, chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách phân chia bối cảnh của các thư viện trực quan hóa Python. Nói cách khác, thật hữu ích khi hiểu cách các thư viện Python khác nhau được thiết kế và liên quan với nhau như thế nào. Hiểu cách các thư viện khác nhau hoạt động sẽ giúp bạn chọn thư viện tốt nhất cho dự án trực quan hóa của mình

Chúng tôi sẽ bao gồm

• Thư viện dựa trên Matplotlib
• thư viện JavaScript
• thư viện JSON
• thư viện WebGL

Cụ thể hơn, trong khoảng thời gian 11 chương, cuốn sách này sẽ đề cập đến 9 thư viện Python. Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Altair, Plotly, GGPlot, GeoPandas và VisPy. Mỗi thư viện có các tính năng và đặc điểm riêng, một số liên quan đến nhau, trong khi một số dựa trên các công nghệ và ý tưởng hoàn toàn khác nhau. Nói như vậy, cuốn sách này sẽ đóng vai trò là nguồn tài nguyên chuyên sâu duy nhất để tìm hiểu thông tin chi tiết về từng

Cho dù bạn là sinh viên hay nhà phát triển dày dạn kinh nghiệm, cuốn sách này nhằm mục đích giúp bạn tiếp cận với bối cảnh hiện tại của các thư viện Trực quan hóa dữ liệu trong Python và bắt kịp tốc độ với một số công cụ mạnh mẽ và phổ biến nhất hiện có

nội dung

• Giới thiệu về trực quan hóa dữ liệu
• Các loại lô đất
• Thao tác và trực quan hóa dữ liệu với Pandas
• Matplotlib
• sinh ra biển
• Bokeh
• bàn thờ
• âm mưu
• Ggplot
• GeoPandas
• VisPy

Theo thời gian, chúng tôi sẽ liên tục cập nhật cuốn sách này bằng cách khắc phục sự cố, cập nhật thông tin, thêm nội dung mới có liên quan, v.v. Bạn có bất kỳ phản hồi nào về những gì có thể được sửa/thay đổi/thêm vào không?

Nhật ký thay đổi

Tháng 9 năm 2020 [v1. 0. 0]

• Được phát hành

tháng 12 năm 2020 [v1. 1. 0]

• Đã sửa lỗi sắp xếp hình ảnh trong Chương 9
• Đã sửa lỗi kết xuất nội dung ở gần cuối Chương 9 và đầu Chương 10
• Đã thêm ~50 trang thông qua các ví dụ chuyên sâu mới, bộ dữ liệu mới và cập nhật cho các ví dụ hiện có
  
• Đã thêm các phần phụ mới "Thay đổi tần suất đánh dấu", "Đặt phạm vi trục [xlim, ylim]" và "Biểu đồ thanh" vào Chương 4
• Đã cập nhật "Biểu đồ biểu đồ" và "Biểu đồ phân tán" trong Chương 4
• Đã thêm các phần phụ mới "Âm mưu vĩ cầm", "Âm mưu thanh" và "Âm mưu phân tán" vào Chương 5
• Đã cập nhật "Các ô phân phối" và "Các ô ghép nối" trong Chương 5

tháng 1 năm 2021 [v1. 2. 0]

• Đã thêm "Hướng dẫn vẽ sơ đồ nhiệt với Seaborn" miễn phí

Câu hỏi thường gặp

Chính sách hoàn trả của bạn là gì?

Chúng tôi muốn đảm bảo bạn hài lòng 100% với cuốn sách, vì vậy chúng tôi sẽ hoàn lại toàn bộ tiền trong vòng 30 ngày kể từ ngày mua, không có câu hỏi nào. Chỉ cần trả lời email tải xuống với yêu cầu hoàn tiền của bạn

Tôi tìm thấy một lỗi/lỗi đánh máy/vấn đề trong sách, làm cách nào để báo cáo lỗi này?

Vui lòng trả lời email tải xuống với bất kỳ vấn đề nào bạn tìm thấy với cuốn sách và chúng tôi sẽ sửa nó cho bản cập nhật tiếp theo

Tôi có thể chia sẻ cuốn sách này với công ty hoặc nhóm của mình không?

Mua phiên bản này cung cấp cho bạn một giấy phép cá nhân. Nếu bạn quan tâm đến tỷ lệ nhóm cho một công ty, nhóm, lớp học, v.v. , xin vui lòng liên hệ với chúng tôi