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📜 SIMILAR VOLUMES
<p>全书共有16 章，分为4 篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。</p> <p>本书从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路
<p>这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流、多元化数据的涌现，大数据已经为个人生活、企业经营，甚至与社会的发展带来了机遇和挑战，大数据已经成为信息产业中具潜力的蓝海。</p> <p>大数据可视化这种新的视觉表达形式是应信息社会蓬勃发展而出现的——因为我们不仅要呈现世界，更重要的是通过呈现来处理更庞大的数据、理解各种各样的数据集合、表现多维数据之间的关联。换句话说，就是归纳数据内在的模式、关联和结构。复杂数据可视化既涉及科学也有关设计，它的艺术性实际上是使用独特手法展示万千世界的某个局部，从而提出问题。大数据可视化，位于科学、设计和艺术三学科的交叉领域（准确地说，应该是位于三个不同维度的人
<p>《Python数据可视化之matplotlib实践》使用大量的matplotlib 实用案例讲解Python 数据可视化在各个应用方向上的实现方法。通过学习这些实用案例，读者可以更好地掌握Python 数据可视化的高级技能。本书主要由图形、元素、交互、探索和拓展5 部分组成，每部分的实用案例都有利于拓展matplotlib 的应用视野，而且案例中的示例代码只涉及Python 的基础知识。这样，在Python 数据可视化的实践中，有利于读者将时间和精力放在系统掌握matplotlib 知识和技能上面，全面提高对matplotlib 的理解程度及应用水平。</p>
<p>《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》作为数据分析的入门图书，以Python语言为基础，介绍了数据分析的整个流程。《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》内容涵盖数据的获取（即网络爬虫程序的设计）、前期数据的清洗和处理、运用机器学习算法进行建模分析，以及使用可视化的方法展示数据及结果。首先，《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》中不会涉及过于高级的语法，不过还是希望读者有一定的语法基础，这样可以更好地理解本书的内容。其次，《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》重点在于应用Python来完成一些数据分析和数据处理的工作，即如何使用Python来