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本書採用單元式結構，每個單元中包含有多項任務，每個任務都是一項具體的應用案例。通過各單元中的任務驅動案例和拓展訓練，從任務描述--知識儲備--任務實施等環節出發，深入淺出地介紹Python數據視覺化的方法和程式設計思路。本書單元1～單元3介紹數據視覺化的基本概念；單元4～單元6分別介紹Matplotlib、Seabom和pyecharts庫數據視覺化的基本方法；單元7 是pyecharts綜合專案案例。本書採用任務驅動教學方式，各個單元中都配有教學案例、教學PPT、程序源代碼、數據集和教學視頻，每個單元還有許多示例代碼，拓展訓練，單元小結和思考練習，以便於讀者自學和練習，並結合案例內容融入課程思政元素。
鄭丹青
教授、高級工程師，湖南省計算機應用技術省級專業帶頭人，具有多年的計算機教學工作經驗，有著近20年的企業軟體專案開發經驗，獲得過株洲市科委的獎勵。
單元1
認識數據視覺化 1
1.1 什麼是數據視覺化 1
【任務1-1】 期末成績的分佈分析 1
1.2 數據視覺化的作用 3
【任務1-2】 產品銷售情況統計表分析 3
1.3 數據視覺化的工具和庫 4
【任務1-3】 數據視覺化的工具 4
【任務1-4】 Python數據視覺化工具庫 5
拓展訓練 6
【拓展任務1】 中國原油生產和石油進出口情況分析 6
單元小結 7
思考練習 8
單元2
Python開發環境及常用數據處理操作 9
2.1 Python的開發環境搭建 9
【任務2-1】 Python軟體安裝 9
【任務2-2】 Python環境變數配置及測試 11
2.2 PyCharm安裝與使用 13
【任務2-3】 PyCharm安裝 13
【任務2-4】 PyCharm簡單設置 17
【任務2-5】 PyCharm使用 18
2.3 Python數據視覺化常用的類庫 19
【任務2-6】 NumPy簡介、測試、安裝與導入 20
【任務2-7】 pandas簡介、測試、安裝與導入 21
【任務2-8】 在PyCharm中導入NumPy和pandas庫 22
2.4 數據視覺化中pandas庫常用操作 22
【任務2-9】 pandas的數據結構 23
【任務2-10】 檔讀取操作 26
【任務2-11】 獲取數據操作 28
拓展訓練 30
【拓展任務2】 常用數據處理操作 30
單元小結 32
思考練習 32
單元3
數據視覺化——圖表的基本類型 33
3.1 圖表的基本類型 33
【任務3-1】 數據視覺化的探索過程 33
3.2 類別比較型圖表 34
【任務3-2】 瞭解類別比較型圖表 34
3.3 數據關聯式圖表 36
【任務3-3】 瞭解數據關聯式圖表 36
3.4 數據分佈型圖表 37
【任務3-4】 瞭解數據分佈型圖表 37
3.5 時間序列型圖表 37
【任務3-5】 瞭解時間序列型圖表 37
3.6 局部整體型圖表 37
【任務3-6】 瞭解局部整體型圖表 37
3.7 地理空間型圖表 38
【任務3-7】 瞭解地理空間型圖表 38
拓展訓練 38
【拓展任務3】 數據視覺化的應用 38
單元小結 39
思考練習 39
單元4
Matplotlib數據視覺化 41
4.1 認識Matplotlib 41
【任務4-1】 Matplotlib簡介、測試、安裝與導入 41
4.2 Matplotlib繪圖的基礎知識 43
【任務4-2】 繪圖介面、圖表物件與元素和常見的繪圖函數 43
4.3 使用pyplot創建圖表 44
【任務4-3】 繪製各種不同風格的水平線和垂直線 44
【任務4-4】 設置圖表標題、軸標籤、軸範圍和軸刻度 47
【任務4-5】 設置圖例 52
【任務4-6】 設置格式化字串 54
【任務4-7】 設置文本、標注、格線 56
【任務4-8】 創建子圖 62
【任務4-9】 設置坐標軸 63
4.4 Matplotlib參數配置 66
【任務4-10】 設置Matplotlib設定檔 66
【任務4-11】 設置動態rc參數 66
【任務4-12】 設置中文、負號顯示 67
4.5 Matplotlib類別比較型圖表 68
【任務4-13】 單數據系列直條圖——中國鐵路營業里程情況 68
【任務4-14】 多數據系列直條圖——中國就業人員情況 70
【任務4-15】 堆積直條圖——中國各類運輸方式旅客周轉量情況 72
【任務4-16】 百分比堆積直條圖——中國客運量情況 75
【任務4-17】 橫條圖——中國各類運輸營業里程情況 78
【任務4-18】 雷達圖——中國直轄市軟體專案收入情況 80
4.6 Matplotlib數據關聯式圖表 84
【任務4-19】 散點圖——廣告投入與銷售額之間的關係 84
【任務4-20】 氣泡圖——廣告投入、銷售額及投入產出比的關係 87
4.7 Matplotlib數據分佈型圖表 89
【任務4-21】 長條圖——學生期末綜合成績分佈情況 89
【任務4-22】 直條圖——學生期末考試成績分佈情況 91
【任務4-23】 箱形圖——學生平時成績、期末考試成績和期末綜合成績的分佈情況 93
4.8 Matplotlib時間序列型圖表 95
【任務4-24】 折線圖——國內人均旅遊花費情況 95
【任務4-25】 面積圖——國內遊客情況 98
4.9 Matplotlib局部整體型圖表 101
【任務4-26】 圓形圖——全國高等教育招生數占比情況 101
【任務4-27】 圓環圖——全國高等教育畢業生人數占比情況 103
拓展訓練 105
【拓展任務4】 三次產業貢獻率情況 105
單元小結 108
思考練習 108
單元5
Seaborn數據視覺化 110
5.1 認識Seaborn 110
【任務5-1】 Seaborn簡介、測試、安裝與導入 110
5.2 Seaborn圖表風格 111
【任務5-2】 設置圖表樣式 111
【任務5-3】 設置元素的縮放比例和中文顯示 114
【任務5-4】 移除軸 117
5.3 Seaborn的顏色主題 119
【任務5-5】 設置圖表調色板 119
5.4 Seaborn常見圖表 121
【任務5-6】 帶誤差棒的直條圖——不同空氣品質等級的PM2.5平均值 122
【任務5-7】 統計長條圖與核密度估計圖——全年AQI分佈圖 124
【任務5-8】 矩陣散點圖——AQI、PM2.5、SO2、NO2之間的關係 126
【任務5-9】 小提琴圖——全年不同空氣品質等級的PM2.5情況 128
拓展訓練 130
【拓展任務5】 AQI的變化趨勢 130
單元小結 132
思考練習 132
單元6
pyecharts數據視覺化 134
6.1 認識pyecharts 134
【任務6-1】 pyecharts簡介、測試、安裝與導入 134
6.2 pyecharts繪製圖表流程 135
【任務6-2】 繪製簡單圖表 135
6.3 圖表的全域配置項 137
【任務6-3】 初始化配置項 137
【任務6-4】 標題配置項 137
【任務6-5】 圖例配置項 139
【任務6-6】 工具箱配置項 141
【任務6-7】 視覺映射配置項 142
【任務6-8】 提示框配置項 144
【任務6-9】 區域縮放配置項 146
【任務6-10】 坐標軸配置項 148
【任務6-11】 原生圖形元素元件 151
6.4 圖表的系列配置項 153
【任務6-12】 文字樣式配置項 153
【任務6-13】 標籤配置項 154
【任務6-14】 線樣式配置項 157
【任務6-15】 分割線配置項 159
6.5 pyecharts常見圖表 160
【任務6-16】 直條圖和橫條圖——居民人均可支配收入和人均消費支出情況 160
【任務6-17】 雷達圖——居民人均消費支出情況 167
【任務6-18】 散點圖——TV廣告投入與銷售額之間的關係 170
【任務6-19】 平行座標圖——各類學歷教育招生人數情況 173
【任務6-20】 箱形圖——中國造林總面積情況 176
【任務6-21】 漏斗圖——中國貨運量情況 179
【任務6-22】 儀錶盤——某門課程學員學習進度合格率 181
【任務6-23】 折線圖——中國居民人均收支情況 185
【任務6-24】 圓形圖——居民人均消費支出及其構成 188
拓展訓練 191
【拓展任務6】 城市綠地建設情況 191
單元小結 193
思考練習 194
單元7
國民經濟和社會發展統計數據視覺化 195
7.1 國內生產總值及各級產業增加值情況 195
【任務7-1】 國內生產總值及第 一產業、第二產業、第三產業增加值情況 195
7.2 人口數據情況 199
【任務7-2】 人口數構成及撫養比情況 199
【任務7-3】 人口年齡結構與撫養比情況 202
7.3 廣播電視和電影發展情況 205
【任務7-4】 有線廣播電視使用者數情況 205
【任務7-5】 國產和進口電影票房收入情況 207
單元小結 209
思考練習 209
參考文獻 210
