可視化編程pdf
❶ 數據可視化工具有哪些,越炫酷越好,任務比較急在一個月之內需要完成,有知道的朋友給介紹一下唄。
數據分析之大數據可視化之初級篇--零編程工具
Tableau
Tableau 是一款企業級的大數據可視化工具。Tableau 可以讓你輕松創建圖形，表格和地圖。 它不僅提供了PC桌面版，還提供了伺服器解決方案，可以在線生成可視化報告。伺服器解決方案可以提供了雲託管服務。
Infogram
Infogram的最大優勢在於，讓可視化信息圖表與實時大數據相鏈接。只須三個簡單步驟，可以選擇在眾多圖表，地圖，甚至是視頻可視化模板中進行選擇，支持團隊賬號。
ChartBlocks
ChartBlocks是一個易於使用在線工具，它無需編碼，便能從電子表格，資料庫中構建可視化圖表。整個過程可以在圖表向導的指導下完成。圖表是響應式的，並且可以和任何的屏幕尺寸及設備兼容。
Datawrapper
Datawrapper是一款專注於新聞和出版的可視化工具。 Datawrapper非常容易使用，不需要任何編程基礎。你只需要上傳你的數據，便能輕松地創建和發布圖表，甚至是地圖。Datawrapper提供了 眾多的自定義布局及地圖模板。
Plotly
Plotly幫助你在短短幾分鍾內，從簡單的電子表格中開始創建漂亮的圖表。如果希望為JavaScript和python等編程語言提供一個API介面的 話，Plotly是一款非常人性化的工具。
RAW
RAW彌補了很多工具在電子表格和矢量圖形(SVG)之間的缺失環節。你的大數據可以來自MicrosoftExcel中，谷歌文檔或是一個簡單的逗號分 隔的列表。它最厲害的功能是可以很容易地導出可視化結果，因為它和Adobe Illustrator，Sketch 和Inkscape是相容的。
Visual.ly
Visual.ly是一個可視化的內容服務。它提供專門的大數據可視化的服務。如果你想完 全外包可視化文件給第三方。你可以使用非常簡化的在線流程：你只需描述你的項目，服務團隊將在項目的整個持續時間內和你在一起。
Leaflet
Leafleft 基於Open Street Map數據，使用HTML5 / CSS3繪制互動式可視化圖。可以使用他們的擴展插件庫添加熱點圖(heatmaps)和動畫標記。 Leaflet 是開源和只有33 KB大小。
Chartist.js
Chartist.js的開發社區一直致力於打敗所有其他JavaScript圖表庫。它使用了Sass的個性化風格，它的SVG輸出是響應式的。
N3-charts
N3-charts是一種基於AngularJS框架的工具。它建立在D3.js之上，幫助您創建簡單的互動圖表。 N3-charts是一種小型化的圖表工具，不適用於大型項目。
Sigma JS
Sigma JS 是互動式可視化工具庫。由於使用了WebGL技術，可以使用滑鼠和觸摸的方式來更新和變換圖表，同時支持JSON和GEXF兩種數據格式。這為它提供了大量的可用互動式插件。Sigma JS 專注於網頁格式的網路圖可視化，在大數據網路可視化中非常有用。
Polymaps
Polymaps是一款地圖可視化一個JavaScript工具庫。 Polymaps使用SVG實現從國家到街道一級地理數據的可視化。可以使用CSS格式來修改你的樣式。它是創建heatmap熱點圖的最好的工具之一，創建的所有地圖都可以變成動態圖。
Processing.js
Processing.js是一個基於可視化編程語言的JavaScript庫。作為一種面向Web的JavaScript 庫，Processing.js是能夠有效進行網頁格式圖表處理。這使得它成為了一種非常好交換式可視化工具。 Processing.js需要一個兼容HTML5的瀏覽器來實現這一功能。
❷ 求《C#圖解教程第五版》全文免費下載百度網盤資源,謝謝~
《C#圖解教程第五版》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接: https://pan..com/s/1KvhEGICOv5lLtQX2wF_n6A
簡介：本書是廣受贊譽的《C# 圖解教程》的*新版本。作者在本書中創造了一種全新的可視化敘述方式，以圖文並茂的形式、朴實簡潔的文字，並輔以大量表格和代碼示例，全面、直觀地闡述了C# 語言的各種特性。新版本除了精心修訂舊版內容外，還全面涵蓋了C# 6.0 和C# 7.0 的新增特性，比如局部函數、throw 表達式、name of 和空條件運算符、using static 指令、異常過濾器，等等。通過本書，讀者能夠快速、深入地理解C#，為自己的編程生涯打下良好的基礎。
❸ python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版
給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。
內容介紹
目錄
第1章Python數據分析概述1
任務1.1認識數據分析1
1.1.1掌握數據分析的概念2
1.1.2掌握數據分析的流程2
1.1.3了解數據分析應用場景4
任務1.2熟悉Python數據分析的工具5
1.2.1了解數據分析常用工具6
1.2.2了解Python數據分析的優勢7
1.2.3了解Python數據分析常用類庫7
任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9
1.3.1了解Python的Anaconda發行版9
1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9
1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12
任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14
1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14
1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16
小結19
課後習題19
第2章NumPy數值計算基礎21
任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21
2.1.1創建數組對象21
2.1.2生成隨機數27
2.1.3通過索引訪問數組29
2.1.4變換數組的形態31
任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34
2.2.1創建NumPy矩陣34
2.2.2掌握ufunc函數37
任務2.3利用NumPy進行統計分析41
2.3.1讀/寫文件41
2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44
2.3.3任務實現48
小結50
實訓50
實訓1創建數組並進行運算50
實訓2創建一個國際象棋的棋盤50
課後習題51
第3章Matplotlib數據可視化基礎52
任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52
3.1.1掌握pyplot基礎語法53
3.1.2設置pyplot的動態rc參數56
任務3.2分析特徵間的關系59
3.2.1繪制散點圖59
3.2.2繪制折線圖62
3.2.3任務實現65
任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68
3.3.1繪制直方圖68
3.3.2繪制餅圖70
3.3.3繪制箱線圖71
3.3.4任務實現73
小結77
實訓78
實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78
實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78
課後習題79
第4章pandas統計分析基礎80
任務4.1讀/寫不同數據源的數據80
4.1.1讀/寫資料庫數據80
4.1.2讀/寫文本文件83
4.1.3讀/寫Excel文件87
4.1.4任務實現88
任務4.2掌握DataFrame的常用操作89
4.2.1查看DataFrame的常用屬性89
4.2.2查改增刪DataFrame數據91
4.2.3描述分析DataFrame數據101
4.2.4任務實現104
任務4.3轉換與處理時間序列數據107
4.3.1轉換字元串時間為標准時間107
4.3.2提取時間序列數據信息109
4.3.3加減時間數據110
4.3.4任務實現111
任務4.4使用分組聚合進行組內計算113
4.4.1使用groupby方法拆分數據114
4.4.2使用agg方法聚合數據116
4.4.3使用apply方法聚合數據119
4.4.4使用transform方法聚合數據121
4.4.5任務實現121
任務4.5創建透視表與交叉表123
4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123
4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127
4.5.3任務實現128
小結130
實訓130
實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130
實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130
實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131
實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131
課後習題131
第5章使用pandas進行數據預處理133
任務5.1合並數據133
5.1.1堆疊合並數據133
5.1.2主鍵合並數據136
5.1.3重疊合並數據139
5.1.4任務實現140
任務5.2清洗數據141
5.2.1檢測與處理重復值141
5.2.2檢測與處理缺失值146
5.2.3檢測與處理異常值149
5.2.4任務實現152
任務5.3標准化數據154
5.3.1離差標准化數據154
5.3.2標准差標准化數據155
5.3.3小數定標標准化數據156
5.3.4任務實現157
任務5.4轉換數據158
5.4.1啞變數處理類別型數據158
5.4.2離散化連續型數據160
5.4.3任務實現162
小結163
實訓164
實訓1插補用戶用電量數據缺失值164
實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164
實訓3標准化建模專家樣本數據164
課後習題165
第6章使用scikit-learn構建模型167
任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167
6.1.1載入datasets模塊中的數據集167
6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170
6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172
6.1.4任務實現174
任務6.2構建並評價聚類模型176
6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176
6.2.2評價聚類模型179
6.2.3任務實現182
任務6.3構建並評價分類模型183
6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183
6.3.2評價分類模型186
6.3.3任務實現188
任務6.4構建並評價回歸模型190
6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190
6.4.2評價回歸模型193
6.4.3任務實現194
小結196
實訓196
實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196
實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196
實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197
實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197
課後習題198
第7章航空公司客戶價值分析199
任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199
7.1.1了解航空公司現狀200
7.1.2認識客戶價值分析201
7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201
任務7.2預處理航空客戶數據202
7.2.1處理數據缺失值與異常值202
7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202
7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206
7.2.4任務實現207
任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209
7.3.1了解K-Means聚類演算法209
7.3.2分析聚類結果210
7.3.3模型應用213
7.3.4任務實現214
小結215
實訓215
實訓1處理信用卡數據異常值215
實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217
實訓3構建K-Means聚類模型218
課後習題218
第8章財政收入預測分析220
任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220
8.1.1分析財政收入預測背景220
8.1.2了解財政收入預測的方法222
8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223
任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223
8.2.1了解相關性分析223
8.2.2分析計算結果224
8.2.3任務實現225
任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225
8.3.1了解Lasso回歸方法226
8.3.2分析Lasso回歸結果227
8.3.3任務實現227
任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228
8.4.1了解灰色預測演算法228
8.4.2了解SVR演算法229
8.4.3分析預測結果232
8.4.4任務實現234
小結236
實訓236
實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236
實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237
實訓3構建企業所得稅預測模型237
課後習題237
第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239
任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239
9.1.1分析家用熱水器行業現狀240
9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240
9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241
任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242
9.2.1刪除冗餘特徵242
9.2.2劃分用水事件243
9.2.3確定單次用水事件時長閾值244
9.2.4任務實現246
任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247
9.3.1構建用水時長與頻率特徵248
9.3.2構建用水量與波動特徵249
9.3.3篩選候選洗浴事件250
9.3.4任務實現251
任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255
9.4.1了解BP神經網路演算法原理255
9.4.2構建模型259
9.4.3評估模型260
9.4.4任務實現260
小結263
實訓263
實訓1清洗運營商客戶數據263
實訓2篩選客戶運營商數據264
實訓3構建神經網路預測模型265
課後習題265
附錄A267
附錄B270
參考文獻295
學習筆記
Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……
本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……
基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……
Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例
本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……
以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。
注·獲取方式：私信（666）
❹ 常用的數據可視化軟體有哪些
圖表控制項可實現數據可視化，圖形化顯示當前工業領域、商業領域、金融領域等不可或缺的元素，通常採用圖表進行數據可視化展示，直觀地顯示數據、對比數據、分析數據。圖表控制項就是具有這一能力的控制項，很多項目開發中都會需求圖表控制項。
.NET開發平台
http://LightningChart.NET
QtitanChart
QtitanChart是一個C ++庫，它代表一組控制項，這些控制項使您可以快速輕松地為應用程序提供漂亮而豐富的圖表。QtitanChart在Qt.C ++上實現，並且支持所有主要的桌面操作系統 - Windows、Linux和Mac OSX。要將QtitanChart添加到您的程序中，只需要幾行代碼，便捷的體系結構允許您自定義文本的每個部分。