书籍摘要

《Python数据可视化编程实战（第2版）》是一本由Igor Milovanović、Dimitry Foures和Giuseppe Vettigli三位资深开发者联合编写的Python数据可视化实战指南。本书由人民邮电出版社发行，是一本面向有一定Python基础的开发人员和数据科学家的实用教程，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据可视化的各种方法和技巧。

内容概述

本书共分为9章，内容涵盖从基础到高级的数据可视化技术，适合不同层次的读者学习和参考。

第1章：准备工作环境

介绍了如何在不同操作系统上安装Python及其相关库，包括matplotlib、NumPy、SciPy等，并详细讲解了如何使用virtualenv和virtualenvwrapper来管理虚拟环境，确保项目的依赖环境隔离和版本一致性。

第2章：了解数据

本章重点介绍了如何导入和导出各种格式的数据，包括CSV、JSON、Excel、定宽数据文件等，并使用Pandas库进行数据操作。此外，还涉及了数据清洗、异常值处理和噪声平滑等数据预处理技术。

第3章：绘制并定制化图表

通过matplotlib库，展示了如何绘制基本图表（如柱状图、线形图、直方图等），并介绍了如何设置图表的各种属性，如坐标轴范围、线型、刻度标签、图例等，以实现数据的可视化表达。

第4章：学习更多图表和定制化

进一步深入matplotlib的功能，介绍了如何绘制更复杂的图表，如等高线图、散点图、极线图等，并讲解了如何使用子区（subplots）和定制化网格来优化图表布局。

第5章：创建3D可视化图表

介绍了如何使用matplotlib的mplot3d工具包创建3D图表，包括3D柱状图、3D直方图以及动画效果。此外，还探讨了如何使用OpenGL加速3D图形渲染。

第6章：用图像和地图绘制图表

本章结合图像处理库（如PIL）和地图绘制工具（如Basemap），展示了如何在图表中嵌入图像以及如何在地图上绘制数据，增强了数据可视化的表现力。

第7章：使用正确的图表理解数据

深入探讨了如何根据数据的特点选择合适的图表类型，如对数图、频谱图、火柴杆图等，并通过实际案例展示了如何通过图表揭示数据中的模式和关系。

第8章：更多的matplotlib知识

介绍了matplotlib的一些高级功能，如绘制风杆、箱线图、甘特图、误差条等，并讲解了如何使用LaTeX渲染文本，提升图表的专业性。

第9章：使用Plot.ly进行云端可视化

介绍了如何使用Plot.ly这一在线数据可视化工具创建和分享交互式图表，包括线形图、柱状图和3D图表，展示了云端可视化的便捷性和交互性。

适用人群

本书适合对Python编程有一定基础的开发人员和数据科学家，无论是初学者还是有一定经验的读者，都能从本书中找到实用的内容。对于初学者，本书提供了从基础到高级的逐步指导；对于有经验的读者，本书则提供了丰富的实战案例和高级技巧。

特色与优势

• 实战性强：通过70余种方法和案例，详细介绍了如何使用Python进行数据可视化。
• 内容全面：涵盖了从数据导入、清洗到图表绘制、定制化的全过程。
• 工具丰富：不仅介绍了matplotlib，还涉及了Pandas、Plot.ly等多种工具。
• 易于上手：代码清晰，讲解详细，适合读者自学和实践。

总之，《Python数据可视化编程实战（第2版）》是一本全面、实用且易于上手的数据可视化教程，无论是作为学习资料还是参考书籍，都能为读者提供极大的帮助。