可视化编程pdf
❶ 数据可视化工具有哪些,越炫酷越好,任务比较急在一个月之内需要完成,有知道的朋友给介绍一下呗。
数据分析之大数据可视化之初级篇--零编程工具
Tableau
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。
Infogram
Infogram的最大优势在于，让可视化信息图表与实时大数据相链接。只须三个简单步骤，可以选择在众多图表，地图，甚至是视频可视化模板中进行选择，支持团队账号。
ChartBlocks
ChartBlocks是一个易于使用在线工具，它无需编码，便能从电子表格，数据库中构建可视化图表。整个过程可以在图表向导的指导下完成。图表是响应式的，并且可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。
Datawrapper
Datawrapper是一款专注于新闻和出版的可视化工具。 Datawrapper非常容易使用，不需要任何编程基础。你只需要上传你的数据，便能轻松地创建和发布图表，甚至是地图。Datawrapper提供了 众多的自定义布局及地图模板。
Plotly
Plotly帮助你在短短几分钟内，从简单的电子表格中开始创建漂亮的图表。如果希望为JavaScript和python等编程语言提供一个API接口的 话，Plotly是一款非常人性化的工具。
RAW
RAW弥补了很多工具在电子表格和矢量图形(SVG)之间的缺失环节。你的大数据可以来自MicrosoftExcel中，谷歌文档或是一个简单的逗号分 隔的列表。它最厉害的功能是可以很容易地导出可视化结果，因为它和Adobe Illustrator，Sketch 和Inkscape是相容的。
Visual.ly
Visual.ly是一个可视化的内容服务。它提供专门的大数据可视化的服务。如果你想完 全外包可视化文件给第三方。你可以使用非常简化的在线流程：你只需描述你的项目，服务团队将在项目的整个持续时间内和你在一起。
Leaflet
Leafleft 基于Open Street Map数据，使用HTML5 / CSS3绘制互动式可视化图。可以使用他们的扩展插件库添加热点图(heatmaps)和动画标记。 Leaflet 是开源和只有33 KB大小。
Chartist.js
Chartist.js的开发社区一直致力于打败所有其他JavaScript图表库。它使用了Sass的个性化风格，它的SVG输出是响应式的。
N3-charts
N3-charts是一种基于AngularJS框架的工具。它建立在D3.js之上，帮助您创建简单的互动图表。 N3-charts是一种小型化的图表工具，不适用于大型项目。
Sigma JS
Sigma JS 是交互式可视化工具库。由于使用了WebGL技术，可以使用鼠标和触摸的方式来更新和变换图表，同时支持JSON和GEXF两种数据格式。这为它提供了大量的可用互动式插件。Sigma JS 专注于网页格式的网络图可视化，在大数据网络可视化中非常有用。
Polymaps
Polymaps是一款地图可视化一个JavaScript工具库。 Polymaps使用SVG实现从国家到街道一级地理数据的可视化。可以使用CSS格式来修改你的样式。它是创建heatmap热点图的最好的工具之一，创建的所有地图都可以变成动态图。
Processing.js
Processing.js是一个基于可视化编程语言的JavaScript库。作为一种面向Web的JavaScript 库，Processing.js是能够有效进行网页格式图表处理。这使得它成为了一种非常好交换式可视化工具。 Processing.js需要一个兼容HTML5的浏览器来实现这一功能。
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❸ python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版
给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。
内容介绍
目录
第1章Python数据分析概述1
任务1.1认识数据分析1
1.1.1掌握数据分析的概念2
1.1.2掌握数据分析的流程2
1.1.3了解数据分析应用场景4
任务1.2熟悉Python数据分析的工具5
1.2.1了解数据分析常用工具6
1.2.2了解Python数据分析的优势7
1.2.3了解Python数据分析常用类库7
任务1.3安装Python的Anaconda发行版9
1.3.1了解Python的Anaconda发行版9
1.3.2在Windows系统中安装Anaconda9
1.3.3在Linux系统中安装Anaconda12
任务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 级功能16
小结19
课后习题19
第2章NumPy数值计算基础21
任务2.1掌握NumPy数组对象ndarray21
2.1.1创建数组对象21
2.1.2生成随机数27
2.1.3通过索引访问数组29
2.1.4变换数组的形态31
任务2.2掌握NumPy矩阵与通用函数34
2.2.1创建NumPy矩阵34
2.2.2掌握ufunc函数37
任务2.3利用NumPy进行统计分析41
2.3.1读/写文件41
2.3.2使用函数进行简单的统计分析44
2.3.3任务实现48
小结50
实训50
实训1创建数组并进行运算50
实训2创建一个国际象棋的棋盘50
课后习题51
第3章Matplotlib数据可视化基础52
任务3.1掌握绘图基础语法与常用参数52
3.1.1掌握pyplot基础语法53
3.1.2设置pyplot的动态rc参数56
任务3.2分析特征间的关系59
3.2.1绘制散点图59
3.2.2绘制折线图62
3.2.3任务实现65
任务3.3分析特征内部数据分布与分散状况68
3.3.1绘制直方图68
3.3.2绘制饼图70
3.3.3绘制箱线图71
3.3.4任务实现73
小结77
实训78
实训1分析1996 2015年人口数据特征间的关系78
实训2分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况78
课后习题79
第4章pandas统计分析基础80
任务4.1读/写不同数据源的数据80
4.1.1读/写数据库数据80
4.1.2读/写文本文件83
4.1.3读/写Excel文件87
4.1.4任务实现88
任务4.2掌握DataFrame的常用操作89
4.2.1查看DataFrame的常用属性89
4.2.2查改增删DataFrame数据91
4.2.3描述分析DataFrame数据101
4.2.4任务实现104
任务4.3转换与处理时间序列数据107
4.3.1转换字符串时间为标准时间107
4.3.2提取时间序列数据信息109
4.3.3加减时间数据110
4.3.4任务实现111
任务4.4使用分组聚合进行组内计算113
4.4.1使用groupby方法拆分数据114
4.4.2使用agg方法聚合数据116
4.4.3使用apply方法聚合数据119
4.4.4使用transform方法聚合数据121
4.4.5任务实现121
任务4.5创建透视表与交叉表123
4.5.1使用pivot_table函数创建透视表123
4.5.2使用crosstab函数创建交叉表127
4.5.3任务实现128
小结130
实训130
实训1读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息130
实训2提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息130
实训3使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表131
实训4对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换131
课后习题131
第5章使用pandas进行数据预处理133
任务5.1合并数据133
5.1.1堆叠合并数据133
5.1.2主键合并数据136
5.1.3重叠合并数据139
5.1.4任务实现140
任务5.2清洗数据141
5.2.1检测与处理重复值141
5.2.2检测与处理缺失值146
5.2.3检测与处理异常值149
5.2.4任务实现152
任务5.3标准化数据154
5.3.1离差标准化数据154
5.3.2标准差标准化数据155
5.3.3小数定标标准化数据156
5.3.4任务实现157
任务5.4转换数据158
5.4.1哑变量处理类别型数据158
5.4.2离散化连续型数据160
5.4.3任务实现162
小结163
实训164
实训1插补用户用电量数据缺失值164
实训2合并线损、用电量趋势与线路告警数据164
实训3标准化建模专家样本数据164
课后习题165
第6章使用scikit-learn构建模型167
任务6.1使用sklearn转换器处理数据167
6.1.1加载datasets模块中的数据集167
6.1.2将数据集划分为训练集和测试集170
6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维172
6.1.4任务实现174
任务6.2构建并评价聚类模型176
6.2.1使用sklearn估计器构建聚类模型176
6.2.2评价聚类模型179
6.2.3任务实现182
任务6.3构建并评价分类模型183
6.3.1使用sklearn估计器构建分类模型183
6.3.2评价分类模型186
6.3.3任务实现188
任务6.4构建并评价回归模型190
6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型190
6.4.2评价回归模型193
6.4.3任务实现194
小结196
实训196
实训1使用sklearn处理wine和wine_quality数据集196
实训2构建基于wine数据集的K-Means聚类模型196
实训3构建基于wine数据集的SVM分类模型197
实训4构建基于wine_quality数据集的回归模型197
课后习题198
第7章航空公司客户价值分析199
任务7.1了解航空公司现状与客户价值分析199
7.1.1了解航空公司现状200
7.1.2认识客户价值分析201
7.1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程201
任务7.2预处理航空客户数据202
7.2.1处理数据缺失值与异常值202
7.2.2构建航空客户价值分析关键特征202
7.2.3标准化LRFMC模型的5个特征206
7.2.4任务实现207
任务7.3使用K-Means算法进行客户分群209
7.3.1了解K-Means聚类算法209
7.3.2分析聚类结果210
7.3.3模型应用213
7.3.4任务实现214
小结215
实训215
实训1处理信用卡数据异常值215
实训2构造信用卡客户风险评价关键特征217
实训3构建K-Means聚类模型218
课后习题218
第8章财政收入预测分析220
任务8.1了解财政收入预测的背景与方法220
8.1.1分析财政收入预测背景220
8.1.2了解财政收入预测的方法222
8.1.3熟悉财政收入预测的步骤与流程223
任务8.2分析财政收入数据特征的相关性223
8.2.1了解相关性分析223
8.2.2分析计算结果224
8.2.3任务实现225
任务8.3使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征225
8.3.1了解Lasso回归方法226
8.3.2分析Lasso回归结果227
8.3.3任务实现227
任务8.4使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型228
8.4.1了解灰色预测算法228
8.4.2了解SVR算法229
8.4.3分析预测结果232
8.4.4任务实现234
小结236
实训236
实训1求取企业所得税各特征间的相关系数236
实训2选取企业所得税预测关键特征237
实训3构建企业所得税预测模型237
课后习题237
第9章家用热水器用户行为分析与事件识别239
任务9.1了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤239
9.1.1分析家用热水器行业现状240
9.1.2了解热水器采集数据基本情况240
9.1.3熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程241
任务9.2预处理热水器用户用水数据242
9.2.1删除冗余特征242
9.2.2划分用水事件243
9.2.3确定单次用水事件时长阈值244
9.2.4任务实现246
任务9.3构建用水行为特征并筛选用水事件247
9.3.1构建用水时长与频率特征248
9.3.2构建用水量与波动特征249
9.3.3筛选候选洗浴事件250
9.3.4任务实现251
任务9.4构建行为事件分析的BP神经网络模型255
9.4.1了解BP神经网络算法原理255
9.4.2构建模型259
9.4.3评估模型260
9.4.4任务实现260
小结263
实训263
实训1清洗运营商客户数据263
实训2筛选客户运营商数据264
实训3构建神经网络预测模型265
课后习题265
附录A267
附录B270
参考文献295
学习笔记
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……
本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 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" ……
基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……
Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例
本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……
以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。
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❹ 常用的数据可视化软件有哪些
图表控件可实现数据可视化，图形化显示当前工业领域、商业领域、金融领域等不可或缺的元素，通常采用图表进行数据可视化展示，直观地显示数据、对比数据、分析数据。图表控件就是具有这一能力的控件，很多项目开发中都会需求图表控件。
.NET开发平台
http://LightningChart.NET
QtitanChart
QtitanChart是一个C ++库，它代表一组控件，这些控件使您可以快速轻松地为应用程序提供漂亮而丰富的图表。QtitanChart在Qt.C ++上实现，并且支持所有主要的桌面操作系统 - Windows、Linux和Mac OSX。要将QtitanChart添加到您的程序中，只需要几行代码，便捷的体系结构允许您自定义文本的每个部分。