目　录
第1章　数据可视化基础 1
1.1　什么是数据可视化 1
1.2　数据可视化的作用 1
1.3　Python数据可视化常用工具 1
1.4　如何选择合适的图表类型 2
1.5　图表的基本组成 3
小结 4
习题 4
第2章　搭建Python数据可视化环境 5
2.1　Python快速入门 5
2.1.1　Python简介 5
2.1.2　Python的版本 6
2.2　搭建Python开发环境 6
2.2.1　下载和安装Python 6
2.2.2　第一个Python程序
“hello world” 11
2.3　集成开发环境PyCharm 12
2.3.1　下载PyCharm 12
2.3.2　安装PyCharm 14
2.3.3　运行PyCharm 16
2.3.4　在PyCharm中创建一组
学生成绩数据 17
2.4　数据分析标准环境Anaconda 20
2.4.1　下载Anaconda 20
2.4.2　安装Anaconda 21
2.5　Jupyter Notebook开发工具 22
2.5.1　认识Jupyter Notebook 22
2.5.2　新建一个Jupyter Notebook
文件 23
2.5.3　在Jupyter Notebook中绘制
7日气温走势图 24
2.6　在PyCharm中引入AI工具 25
2.6.1　AI编程助手Baidu Comate 26
2.6.2　AI编程助手Fitten Code 26
2.6.3　AI编程助手CodeMoss 26
小结 27
习题 27
第3章　Matplotlib基础 28
3.1　Matplotlib快速入门 28
3.1.1　Matplotlib简介 28
3.1.2　安装Matplotlib 28
3.1.3　绘制简单图表 30
3.2　图表的常用设置 31
3.2.1　基本绘图 31
3.2.2　设置画布 34
3.2.3　设置坐标轴 34
3.2.4　添加文本标签 36
3.2.5　设置标题和图例 37
3.2.6　添加注释 39
3.2.7　设置网格线 42
3.2.8　绘制参考线 42
3.2.9　选取范围 43
3.2.10　图表布局 43
3.2.11　保存图表 44
3.3　常用图表的绘制 44
3.3.1　绘制折线图 45
3.3.2　绘制柱形图 46
3.3.3　绘制直方图 48
3.3.4　绘制饼图 49
3.3.5　绘制散点图 53
3.3.6　绘制面积图 55
3.3.7　绘制箱线图 56
3.3.8　绘制热力图 59
3.3.9　绘制雷达图 61
3.3.10　绘制气泡图 62
3.4　AI辅助编程 63
3.4.1　添加代码注释 63
3.4.2　解释代码 64
3.4.3　智能问答 65
小结 65
习题 66
第4章　Matplotlib进阶 67
4.1　Matplotlib处理日期数据 67
4.1.1　dates模块 67
4.1.2　设置坐标轴日期的显示
格式 68
4.1.3　设置坐标轴日期刻度
标签 69
4.2　次坐标轴 71
4.2.1　共享x轴 71
4.2.2　共享y轴 72
4.3　绘制多个子图表 73
4.3.1　subplot()函数 73
4.3.2　subplots()函数 74
4.3.3　add_subplot()函数 76
4.3.4　多个子图表共用一个
坐标轴 77
4.4　绘制函数图像 78
4.4.1　一元一次函数图像 78
4.4.2　一元二次函数图像 78
4.4.3　正弦函数图像 79
4.4.4　余弦函数图像 80
4.5　绘制形状与路径 80
4.5.1　绘制形状 80
4.5.2　绘制路径 81
4.5.3　绘制圆形 82
4.5.4　绘制矩形 84
4.6　AI辅助编程 84
4.6.1　绘制3D柱形图 85
4.6.2　绘制3D曲面图 87
小结 88
习题 88
第5章　pandas内置绘图 89
5.1　pandas入门 89
5.1.1 pandas简介 89
5.1.2 安装pandas 89
5.2　pandas家族成员 91
5.2.1 Series对象 91
5.2.2 DataFrame对象 92
5.3　pandas处理数据 94
5.3.1 读取数据 94
5.3.2 抽取数据 94
5.4　pandas实现数据可视化 95
5.4.1 DataFrame.plot()函数 95
5.4.2 绘制折线图 97
5.4.3 绘制柱形图 98
5.4.4 绘制饼图 101
5.4.5 绘制直方图 102
5.4.6 绘制散点图 103
5.4.7 绘制箱线图 104
5.5　AI辅助编程——“动物森友会”季节性数据可视化 106
小结 108
习题 108
第6章　Seaborn绘图 109
6.1　Seaborn入门 109
6.1.1 Seaborn简介 109
6.1.2 安装Seaborn 110
6.1.3 Seaborn自带的数据集 110
6.2　Seaborn绘图的基本设置 113
6.2.1 背景风格 113
6.2.2 边框控制 113
6.3　常用图表的绘制 114
6.3.1 绘制折线图 114
6.3.2 绘制直方图 115
6.3.3 绘制条形图 116
6.3.4 绘制散点图 116
6.3.5 绘制线性回归模型 117
6.3.6 绘制箱线图 118
6.3.7 绘制核密度图 119
6.3.8 绘制提琴图 120
6.4　AI辅助编程 121
6.4.1 加载Seaborn模块绘制柱
形图 121
6.4.2 使用Seaborn模块进行
可视化 121
小结 124
习题 125
第7章　第三方图表pyecharts 126
7.1　pyecharts入门 126
7.1.1 pyecharts简介 126
7.1.2 安装pyecharts 126
7.1.3 绘制第一个图表 126
7.1.4 pyecharts对方法的链式
调用 127
7.2　pyecharts的功能 128
7.2.1 主题风格 128
7.2.2 图表标题 130
7.2.3 图例 131
7.2.4 提示框 133
7.2.5 视觉映射 135
7.2.6 工具箱 137
7.2.7 区域缩放工具条 138
7.3　pyecharts常用图表的绘制 140
7.3.1 柱形图 140
7.3.2 折线图/面积图 141
7.3.3 饼图 143
7.3.4 箱线图 145
7.3.5 涟漪特效散点图 145
7.3.6 词云图 146
7.3.7 热力图 148
7.3.8 水球图 149
7.4　利用AI技术高效学习 150
小结 150
习题 150
第8章　Plotly图表 151
8.1　Plotly入门 151
8.1.1 Plotly简介 151
8.1.2 安装Plotly 151
8.1.3 Plotly绘图原理 152
8.1.4 Plotly保存图表的方式 154
8.2　绘制基础图表 155
8.2.1 折线图和散点图 155
8.2.2 柱形图和水平条形图 156
8.2.3 饼图和环形图 159
8.3　图表的细节设置 160
8.3.1 图层布局函数go.Layout() 161
8.3.2 添加图表标题 162
8.3.3 添加文本标记 162
8.3.4 添加注释文本 164
8.4　绘制统计图表 166
8.4.1 直方图 166
8.4.2 箱线图 168
8.4.3 热力图 169
8.4.4 等高线图 171
8.5　绘制多子图图表 172
8.5.1 绘制简单的多子图图表 172
8.5.2 自定义子图表的位置 173
8.6　AI辅助编程——使用Plotly和
Tushare创建动态股票走势图 174
小结 177
习题 177
第9章　Bokeh图表 178
9.1　Bokeh入门 178
9.1.1　安装Bokeh 178
9.1.2　Bokeh的基本概念 178
9.1.3　绘制第一个图表 179
9.1.4　数据类型 182
9.2　绘制基本图表 184
9.2.1　散点图 184
9.2.2　组合图表 186
9.2.3　条形图 186
9.2.4　饼图和环形图 187
9.3　图表设置 189
9.3.1　图表的布局 189
9.3.2　配置绘图工具 191
9.3.3　设置视觉属性 193
9.3.4　图表注释 195
9.4　可视化交互 199
9.4.1　微调器 199
9.4.2　滑块 200
9.5　AI辅助编程——使用Bokeh创建
动态仪表盘探索汽车数据集 201
小结 203
习题 203
第10章　绘制渐变饼图分析销量
占比情况 204
10.1　概述 204
10.2　案例效果预览 204
10.3　案例准备 205
10.4　实现过程 205
10.4.1　数据准备 205
10.4.2　绘制渐变饼图 205
10.5　关键技术 206
10.6　AI辅助编程—分析优化
项目 207
10.6.1　提供项目开发思路 207
10.6.2　实现方法 208
小结 210
习题 210
第11章　绘制双向柱形图分析个人
收入与支出 211
11.1　概述 211
11.2　案例效果预览 211
11.3　案例准备 212
11.4　实现过程 212
11.4.1 数据准备 212
11.4.2 绘制双向柱形图 212
11.5　关键技术 213
11.6　AI辅助编程—分析优化
项目 214
11.6.1 提供项目改进方案 214
11.6.2 实现方法 215

小结 217
习题 217
第12章　绘制动态图表分析产品走势 218
12.1　概述 218
12.2　案例效果预览 218
12.3　案例准备 219
12.4　实现过程 219
12.4.1 数据准备 219
12.4.2 绘制动态图表 219
12.4.3 程序调试 221
12.5　关键技术 222
12.6　AI辅助编程—设计Animation
小动画 222
小结 225
习题 225
第13章　用Matplotlib+PyQt5
实现交互式图表 226
13.1　概述 226
13.2　案例效果预览 226
13.3　案例准备 227
13.4　界面设计环境安装与配置 227
13.5　实现过程 229
13.5.1 窗体设计 229
13.5.2 .ui文件转换为.py文件 230
13.5.3 主程序模块设计 230
13.6　关键技术 233
13.7　AI辅助编程—增加图表
类型选择功能 234
小结 236
习题 236