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103千字 字数
2018-06-01 发行日期
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主编推荐语

数据可视化新模块Plotly：动态、美观、易用，涵盖多领域应用。

内容简介

随着信息技术的发展和硬件设备成本的降低，当今的互联网存在海量的数据，想要快速从这些数据中获取更多有效的信息，数据可视化是重要的一环。对Python语言来说，比较传统的数据可视化模块是Matplotlib，但是Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性，所以一经问世就受到开发人员的喜爱。本书主要介绍Plotly在可视化各领域的应用，包括基础绘图、数据处理、网页开发、程序GUI、机器学习、量化投资等，方便读者对Plotly快速上手。本书绝大部分代码用Python编写，同时也给出了Plotly在R语言、MATLAB和JavaScript中的应用案例。

目录

  • 封面
  • 书名页
  • 内容简介
  • 版权页
  • 前　言
  • 目录
  • 第1章　快速开始
  • 1.1　Plotly简介
  • 1.2　安装与安装环境
  • 1.3　在线初始化
  • 1.4　在线绘图隐私说明
  • 1.5　开始在线绘图
  • 1.6　使用离线绘图库
  • 1.7　参数解读
  • 1.8　查看帮助
  • 第2章　Plotly基础图形
  • 2.1　基础案例解读
  • 2.2　基本绘图流程
  • 2.3　散点图
  • 2.3.1　基本案例
  • 2.3.2　样式设置
  • 2.3.3　应用案例
  • 2.3.4　参数解读
  • 2.4　气泡图
  • 2.4.1　基本案例
  • 2.4.2　样式设置
  • 2.4.3　缩放设置
  • 2.4.4　参数解读
  • 2.5　线形图
  • 2.5.1　基本案例
  • 2.5.2　数据缺口与连接
  • 2.5.3　数据插值
  • 2.5.4　填充线形图
  • 2.5.5　应用案例
  • 2.5.6　参数解读
  • 2.6　柱状图
  • 2.6.1　基本柱状图
  • 2.6.2　柱状簇
  • 2.6.3　层叠柱状图
  • 2.6.4　瀑布式柱状图
  • 2.6.5　图形样式设置
  • 2.6.6　应用案例
  • 2.6.7　参数解读
  • 2.7　水平条形图
  • 2.7.1　基本案例
  • 2.7.2　应用案例
  • 2.7.3　参数解读
  • 2.8　甘特图
  • 2.8.1　基本甘特图
  • 2.8.2　甘特图（按数字索引）
  • 2.8.3　甘特图（按类别索引）
  • 2.8.4　应用案例
  • 2.9　面积图
  • 2.9.1　基本面积图
  • 2.9.2　内部填充面积图
  • 2.9.3　堆积面积图
  • 2.10　直方图
  • 2.10.1　基本直方图
  • 2.10.2　重叠直方图
  • 2.10.3　层叠直方图
  • 2.10.4　累积直方图
  • 2.10.5　应用案例
  • 2.10.6　参数解读
  • 2.11　饼图
  • 2.11.1　基本饼图
  • 2.11.2　环形饼图
  • 2.11.3　样式设置
  • 2.11.4　应用案例
  • 2.11.5　参数解读
  • 2.12　更多案例
  • 2.13　Plotly对象概览
  • 第3章　Plotly高级图形
  • 3.1　时间序列
  • 3.1.1　使用方法
  • 3.1.2　时间范围约束
  • 3.2　滑动选择控件
  • 3.3　表格
  • 3.3.1　入门案例
  • 3.3.2　添加链接
  • 3.3.3　使用Pandas
  • 3.3.4　改变大小与颜色
  • 3.3.5　表格与图
  • 3.4　多图表
  • 3.5　多个坐标轴
  • 3.5.1　双坐标轴
  • 3.5.2　多坐标轴
  • 3.5.3　共享坐标轴
  • 3.6　多子图
  • 3.6.1　双子图（方法一）
  • 3.6.2　双子图（方法二）
  • 3.6.3　多子图（方法一）
  • 3.6.4　多子图（方法二）
  • 3.6.5　分割视图区间
  • 3.6.6　子图共享坐标轴（方法一）
  • 3.6.7　子图共享坐标轴（方法二）
  • 3.6.8　子图坐标轴自定义
  • 3.6.9　嵌入式子图
  • 3.6.10　混合图
  • 3.7　绘制SVG
  • 3.7.1　线形图的绘制
  • 3.7.2　线形图应用：创建图形的切线
  • 3.7.3　矩形图的绘制
  • 3.7.4　矩形图应用：设置时间序列区域高亮显示
  • 3.7.5　圆形图的绘制
  • 3.7.6　圆形图应用：高亮显示散点图的聚集簇
  • 第4章　Plotly与Pandas
  • 4.1　简单快速入门
  • 4.1.1　基本线形图
  • 4.1.2　基本散点图
  • 4.1.3　基本柱状图
  • 4.2　使用cufflinks绘图
  • 4.2.1　安装cufflinks
  • 4.2.2　快速入门
  • 4.2.3　快速获取数据
  • 4.2.4　自定义绘图
  • 4.2.5　常见经典图形
  • 4.2.6　更多案例
  • 第5章　金融绘图
  • 5.1　快速绘制K线图
  • 5.1.1　检查Plotly版本
  • 5.1.2　快速绘制OHLC（美国线）图
  • 5.1.3　快速绘制蜡烛图
  • 5.2　K线图的优化
  • 5.2.1　过滤非交易时间
  • 5.2.2　设置形状、颜色和注释
  • 5.2.3　添加技术指标
  • 5.3　使用自定义数据的金融绘图
  • 5.4　高级金融绘图
  • 5.4.1　入门案例
  • 5.4.2　综合案例
  • 第6章　Matplotlib
  • 6.1　Matplotlib简介
  • 6.2　安装Matplotlib
  • 6.3　调整Matplotlib参数
  • 6.4　常用的API功能
  • 6.5　线性函数
  • 6.6　增加子图
  • 6.7　确定坐标范围
  • 6.8　概率图
  • 6.9　散点图
  • 6.10　柱状图
  • 6.11　更多扩展
  • 第7章　Plotly与网页开发
  • 7.1　Plotly在Django中的应用
  • 7.1.1　安装环境搭建
  • 7.1.2　安装环境测试
  • 7.1.3　入门案例一
  • 7.1.4　入门案例二
  • 7.1.5　更多案例扩展
  • 7.1.6　应用案例一
  • 7.1.7　应用案例二
  • 7.2　Plotly在Flask中的应用
  • 7.2.1　安装Flask
  • 7.2.2　最小的Web应用
  • 7.2.3　模板渲染
  • 7.2.4　入门案例一
  • 7.2.5　入门案例二
  • 7.2.6　应用案例
  • 第8章　Plotly与GUI开发
  • 8.1　PyQt的安装
  • 8.2　案例解读
  • 8.3　设置提升的窗口部件
  • 8.4　Plotly_PyQt 5的使用
  • 8.5　更多扩展（Plotly）
  • 8.6　Plotly与PyQt 5.6的结合
  • 8.7　更多扩展（Matplotlib）
  • 8.8　应用案例：展示产品组合信息
  • 第9章　Plotly与机器学习
  • 9.1　Plotly在Sklearn中的应用
  • 9.1.1　分类问题
  • 9.1.2　回归问题
  • 9.1.3　聚类问题
  • 9.2　PyTorch可视化工具
  • 9.2.1　Visdom简介
  • 9.2.2　安装Visdom
  • 9.2.3　Visdom与Plotly
  • 9.2.4　Visdom基本概念
  • 9.2.5　Visdom经典案例
  • 9.2.6　Visdom与PyTorch
  • 第10章　Plotly在量化投资中的应用
  • 第11章　Plotly在其他语言中的应用
  • 11.1　Plotly在R语言中的应用
  • 11.1.1　安装R语言
  • 11.1.2　安装Plotly模块
  • 11.1.3　Plotly应用分析
  • 11.1.4　更多扩展
  • 11.2　Plotly在MATLAB中的应用
  • 11.2.1　下载与安装
  • 11.2.2　基础入门
  • 11.2.3　经典案例
  • 11.2.4　更多扩展
  • 11.3　Plotly在JavaScript语言中的应用
  • 11.3.1　基础入门
  • 11.3.2　散点图
  • 11.3.3　条形图
  • 11.3.4　扇形图
  • 11.3.5　更多扩展
  • 封底
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。