Python數據可視化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[印度] 科斯·拉曼（Kirthi Raman） 著，程豪 譯

圖書標籤:

• Python
• 數據可視化
• Matplotlib
• Seaborn
• Plotly
• 數據分析
• 圖錶
• 可視化工具
• 編程
• 數據科學

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111560906

版次：1

商品编码：12062567

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据分析与决策技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：276

內容簡介

　　《Python數據可視化》介紹瞭利用Python實現數據可視化。並介紹瞭數據、信息與知識之間的關係。書中涉及的可視化過程應用瞭大量流行的Python庫，你會學到采用Numpy、Scipy、IPython、MatPotLib、Pandas、Patsy和Scikit-Learn等生成可視化結果的不同方法。

目錄

譯者序
前　言
第1章　數據可視化概念框架1
1.1　數據、信息、知識和觀點2
1.1.1　數據2
1.1.2　信息2
1.1.3　知識3
1.1.4　數據分析和觀點3
1.2　數據轉換4
1.2.1　數據轉換為信息4
1.2.2　信息轉換為知識7
1.2.3　知識轉換為觀點7
1.3　數據可視化曆史8
1.4　可視化如何幫助決策10
1.4.1　可視化適用於哪裏11
1.4.2　如今的數據可視化12
1.5　可視化圖像15
1.5.1　條形圖和餅圖19
1.5.2　箱綫圖22
1.5.3　散點圖和氣泡圖23
1.5.4　核密度估計圖26
1.6　總結29
第2章　數據分析與可視化30
2.1　為什麼可視化需要規劃31
2.2　Ebola案例31
2.3　體育案例37
2.4　用數據編寫有趣的故事47
2.4.1　為什麼故事如此重要47
2.4.2　以讀者驅動為導嚮的故事47
2.4.3　以作者驅動為導嚮的故事53
2.5　感知與錶達方法55
2.6　一些最好的可視化實踐57
2.6.1　比較和排名57
2.6.2　相關性58
2.6.3　分布59
2.6.4　位置定位或地理數據61
2.6.5　局部到整體的關係61
2.6.6　隨時間的變化趨勢62
2.7　Python中的可視化工具62
2.8　交互式可視化64
2.8.1　事件監聽器64
2.8.2　布局設計65
2.9　總結67
第3章　開始使用Python IDE69
3.1　Python中的IDE工具70
3.1.1　Python 3.x和Python 2.770
3.1.2　交互式工具類型70
3.1.3　Python IDE類型72
3.2　Anaconda可視化繪圖83
3.2.1　錶麵三維圖83
3.2.2　方形圖85
3.3　交互式可視化軟件包89
3.3.1　Bokeh 89
3.3.2　VisPy90
3.4　總結91
第4章　數值計算和交互式繪圖92
4.1　NumPy、SciPy和MKL函數93
4.1.1　NumPy93
4.1.2　SciPy99
4.1.3　MKL函數105
4.1.4　Python的性能106
4.2　標量選擇106
4.3　切片107
4.4　數組索引108
4.4.1　數值索引108
4.4.2　邏輯索引109
4.5　其他數據結構110
4.5.1　棧110
4.5.2　元組111
4.5.3　集閤112
4.5.4　隊列113
4.5.5　字典114
4.5.6　字典的矩陣錶示115
4.5.7　Trie樹120
4.6　利用matplotlib進行可視化121
4.6.1　詞雲122
4.6.2　安裝詞雲122
4.6.3　詞雲的輸入 124
4.6.4　繪製股票價格圖129
4.7　體育運動中的可視化案例136
4.8　總結140
第5章　金融和統計模型141
5.1　確定性模型142
5.2　隨機性模型150
5.2.1　濛特卡洛模擬150
5.2.2　投資組閤估值168
5.2.3　模擬模型 170
5.2.4　幾何布朗運動模擬170
5.2.5　基於擴散模擬173
5.3　閾值模型175
5.4　統計與機器學習綜述179
5.4.1　k-最近鄰算法179
5.4.2　廣義綫性模型181
5.5　創建動畫和交互圖184
5.6　總結188
第6章　統計與機器學習189
6.1　分類方法190
6.1.1　理解綫性迴歸191
6.1.2　綫性迴歸193
6.1.3　決策樹196
6.1.4　貝葉斯理論199
6.1.5　樸素貝葉斯分類器200
6.1.6　用TextBlob構建樸素貝葉斯分類器202
6.1.7　用詞雲觀察積極情緒206
6.2　k-最近鄰208
6.3　邏輯斯諦迴歸211
6.4　支持嚮量機214
6.5　主成分分析216
6.6　 k-均值聚類220
6.7　總結223
第7章　生物信息學、遺傳學和網絡模型224
7.1　有嚮圖和多重圖225
7.1.1　存儲圖錶數據225
7.1.2　圖錶展示227
7.2　圖的聚集係數235
7.3　社交網絡分析238
7.4　平麵圖測試 240
7.5　有嚮無環圖測試 242
7.6　最大流量和最小切割244
7.7　遺傳編程示例245
7.8　隨機區組模型247
7.9　總結250
第8章　高級可視化252
8.1　計算機模擬253
8.1.1　Python的random包253
8.1.2　SciPy的random函數254
8.1.3　模擬示例255
8.1.4　信號處理258
8.1.5　動畫製作261
8.1.6　利用HTML5進行可視化263
8.1.7　Julia和Python有什麼區彆267
8.1.8　用D3.js進行可視化267
8.1.9　儀錶盤268
8.2　總結269
附錄　繼續探索可視化270

前言/序言

　　前　　言　Preface　　數據可視化旨在清楚明瞭地提供信息，幫助讀者定性理解這些信息。俗話說，一圖勝韆字（百聞不如一見）。這裏，可以換個說法，“一幅圖講述瞭一個故事，如同萬語韆言。”因此，可視化是一個寶貴的工具，有助於讀者快速理解相應的概念。然而，與其說數據可視化是一種技能，還不如說它是一門藝術。這是因為，如過度使用數據可視化會適得其反。 　　當前，有太多數據需要處理。這些數據包含著許多見解，這些見解是成功的關鍵。能夠發現數據、清洗數據，並使用正確的工具實現可視化至關重要。本書講解瞭用Python軟件包實現數據可視化的不同方法，並給齣很多不同領域的案例，比如，數值計算、金融模型、統計和機器學習，以及遺傳學與網絡。 　　本書提供在Mac OS X 10.10.5係統上運行的案例程序，具體用到Python 2.7、IPython 0.13.2、matplotlib 1.4.3、NumPy 1.9.2、SciPy 0.16.0和conda構建1.14.1版本。 　　本書主要內容第1章闡述瞭數據可視化確實應該被稱為“用於知識推斷的數據可視化”。本章包含框架，講解數據/信息如何轉換為知識，以及有意義的呈現方式（通過取對數、顔色映射、散點圖、相關性以及其他）如何能夠幫助我們更容易地掌握知識。 　　第2章講述可視化的重要性，展示可視化過程中的一些步驟，包括可選擇的幾種工具選項。可視化方法由來已久，很早之前我們就接觸過這些方法；比如，連年幼的小孩都能解釋條形圖。交互式可視化有很多優點，本章將舉例說明。 　　第3章解釋瞭從Continuum Analytics使用Anaconda時，不必安裝每個Python庫的原因。Anaconda有簡化的打包和部署方法，這些方法使得IPython notebook與其他庫的並行運算變得更加容易。 　　第4章包括交互式繪圖方法及在計算物理和應用數學中的實踐案例。一些著名的案例包括用SciPy實現插值方法、近似、聚類、抽樣、相關關係和凸優化。 　　第5章探索金融工程，該領域有很多數值計算和圖錶繪製的方法，是探索Python的一個有趣的案例。本章通過舉例講述股票報價、迴歸分析、濛特卡洛算法和模擬方法。 　　第6章包含瞭用NumPy、SciPy、matplotlib和scikit-learn等工具進行處理的統計方法，比如，綫性、非綫性迴歸、聚類和分類。 　　第7章包含瞭有趣的案例，比如社交網絡以及現實生活中的有嚮圖舉例，適用於這些問題的數據結構，以及網絡分析。本章會用到一些具體的庫，比如graph-tool、NetworkX、matplotlib、scipy和numpy。 　　第8章包含模擬方法和信號處理案例，用以展示一些可視化方法。這裏，我們也給齣瞭其他高級工具的對比，比如Julia和D3.js。 　　附錄給齣瞭conda概述，並列齣多種Python庫。 　　學習本書的準備工作本書要求用戶在操作係統上安裝2.7.6或以上版本的Python。對於書中的案例，可以使用Mac OS X 10.10.5的Python默認版本（2.7.6）來實現。其他會用到的軟件包是IPython—一個交互式Python環境。新版的IPython叫Jupyter，該版本現在有50種不同語言的內核函數。 　　安裝提前打包好的用於科學計算的Python發行版，如果可能的話，可以從Continuum安裝Anaconda，或安裝Enthought Python Distribution。Anaconda一般自帶300多個Python軟件包。你可以用pip或conda安裝不在自帶軟件包列錶中的Python軟件包。有一些案例可見附錄。 　　本書適用對象目前已有很多Python和數據可視化方麵的書。然而，對於有一定Python知識儲備的人來說，幾乎很少有把兩者內容結閤在一起的書值得推薦。有關簡化代碼、重復使用的小生境（niche）技術的討論更是少之又少。對於有強烈學習興趣的Python開發人員，本書將提供一係列獲得分析結果和産生驚人可視化效果的方法。 　　本書提供瞭解決實際問題的一係列分析方法。雖然本書並不是麵嚮初學者的，但是如果有需要，你可以搜索書中推薦閱讀的文獻資料。如果這是你初次體驗Python編程或數據可視化，提前閱讀一些入門教材會有很大幫助。我最喜歡的書有John Guttag教授的《Introduction to Computer Science and Programming》（可從MIT OpenCourseWare上免費下載）和來自UCLA的Nathan Yau的《Visualize This》。 　　The Translator's Words　譯　者　序海量信息的不斷增長，不斷刺激著讀者對數據可視化的渴望與訴求。作為一種功能強大的開源編程語言，Python包含瞭豐富的軟件包和繪圖技術，從而幫助用戶完成數據分析、構建統計模型並展現研究結果。 　　本書尤其關注Python在眾多應用領域中的可視化功能，全麵覆蓋Python的各種繪圖選項，配閤豐富的實際案例，為Python初學者和資深人士提供瞭一本實用指南。對於Python，我不敢自稱有豐富的實戰經驗，但卻有過自學和運用的經曆。在承擔本書翻譯工作的同時，我自己也重溫瞭一次Python可視化之旅，收益頗多。故勸薦諸位，不妨深讀此書，係統體驗Python在數據可視化方麵的貢獻。與音樂一樣，知識的傳播沒有國界。因此，翻譯不僅是知識錶達語言的轉換，更是一次學習和交流的機會。與原作者對話，高山仰止，受益匪淺；與讀者對話，高山流水，聞過則喜。 　　在此，感謝我的朋友鍾琰在整個翻譯過程中提供的幫助。感謝我的至愛劉鈺潔在譯稿校對階段給齣的建議。我要感謝我的博士生導師—中國人民大學的易丹輝教授。感謝我在美國聯閤培養期間的導師—美國哥倫比亞大學的韋穎副教授。特彆感謝我父母和傢人，是他們給予我前行的動力和勇氣。最後，非常感謝機械工業齣版社華章公司的編輯讓我接觸到這本書，並給予中肯建議。感謝身邊所有的良師益友。 　　鑒於個人時間與水平有限，如有紕漏，還望各位讀者予以反饋，不吝賜教！ 　　程豪2016年12月15日

Python數據可視化：洞悉數據之美 在信息爆炸的時代，數據已成為我們理解世界、驅動決策的核心。然而，海量原始數據往往雜亂無章，如同未經雕琢的璞玉，其內在的價值與規律難以被輕易洞察。如何有效地從這些數據中提取有意義的信息，將其轉化為直觀、易懂的洞察，從而指導我們的行動？這正是數據可視化所緻力於解決的關鍵問題。 本書《Python數據可視化：洞悉數據之美》並非一本探討Python語言本身如何實現的教程，也不是一本泛泛而談的數據分析理論書籍。相反，它將目光聚焦於數據可視化這一具體而強大的應用領域，深入剖析如何運用Python這一通用且強大的編程工具，將抽象的數據轉化為生動、富有錶現力的視覺圖景。我們相信，一個優秀的圖錶，遠勝韆言萬語，它能夠跨越語言的障礙，以最直接、最有效的方式揭示數據的內在聯係、趨勢變化以及異常情況。 本書的目標讀者是那些對數據分析感興趣，希望掌握一套行之有效的方法來探索和呈現數據，並希望能夠運用Python實現這一目標的技術人員、研究人員、學生，乃至任何渴望通過數據獲得更深層次理解的個體。無論你是一名剛剛接觸數據領域的新手，還是已經具備一定分析基礎的實踐者，本書都將為你提供一套係統性的學習路徑和豐富的實戰指導。 為什麼選擇Python進行數據可視化？ Python之所以成為數據科學領域的首選語言，其強大的生態係統功不可沒。在數據可視化方麵，Python擁有眾多成熟、功能強大的庫，它們為開發者提供瞭從基礎繪圖到復雜交互式可視化的全方位支持。本書將重點介紹並深入講解這些庫的強大功能與使用技巧。 Matplotlib：構建基礎視覺的基石 作為Python數據可視化領域的“元老級”庫，Matplotlib為我們提供瞭構建幾乎所有類型二維圖錶的基礎能力。從簡單的摺綫圖、散點圖、柱狀圖，到更為復雜的箱綫圖、誤差圖、等高綫圖，Matplotlib都能一一實現。本書將詳細講解Matplotlib的核心概念，包括Figure、Axes、Artist等，幫助讀者理解圖錶的構成要素，並掌握如何精細地控製圖錶的各個細節，如標題、軸標簽、刻度、圖例、顔色、綫型、標記等。我們將通過豐富的示例，展示如何使用Matplotlib創建靜態、高質量的圖錶，滿足學術報告、論文插圖等各類專業需求。 Seaborn：讓統計圖錶觸手可及 在Matplotlib的基礎上，Seaborn庫以其簡潔的API和對統計圖形的深度優化，極大地簡化瞭復雜統計圖錶的創建過程。Seaborn特彆擅長於繪製各種分布圖、關係圖、分類圖和迴歸圖，能夠有效地展現變量之間的統計關係和數據分布特徵。本書將深入探討Seaborn的強大功能，包括如何利用它快速生成美觀的統計摘要圖，如直方圖、密度圖、核密度估計圖、散點圖矩陣，以及如何通過分類變量對數據進行分組，從而揭示不同群體間的差異。我們將重點介紹Seaborn在處理多變量數據時的優勢，以及如何通過其內置的主題和顔色闆來增強圖錶的可讀性和美觀性。 Plotly：邁嚮交互式可視化的新紀元 在當今強調用戶體驗和動態交互的時代，靜態圖錶已不足以滿足所有需求。Plotly庫以其對交互式圖形的卓越支持，引領著數據可視化走嚮新的高度。Plotly能夠生成可以在Web瀏覽器中直接運行的、支持縮放、平移、懸停提示等交互功能的圖錶。本書將帶領讀者探索Plotly的強大能力，包括如何使用其核心庫Plotly Express快速創建豐富的交互式圖錶，如散點圖、綫圖、條形圖、餅圖，以及地理信息圖。更重要的是，我們將學習如何利用Plotly.js這一底層的JavaScript庫，實現高度定製化的交互行為和復雜的可視化效果，構建動態儀錶盤和Web應用。 Bokeh：構建復雜交互式應用的利器 與Plotly類似，Bokeh也是一個專注於構建交互式Web可視化應用的庫。Bokeh提供瞭比Plotly更低的抽象層，允許開發者在更細粒度上控製圖錶的交互行為和布局。本書將介紹Bokeh在創建儀錶盤、實時數據流可視化以及構建復雜交互式應用的場景下的應用。我們將學習如何使用Bokeh的Layouts和Widgets來組織和控製多個圖錶和交互元素，如何集成Python後端數據處理邏輯，以及如何將Bokeh圖錶嵌入到Web頁麵中。 數據之美的哲學與實踐 除瞭介紹各種Python可視化庫的具體用法，本書更注重於傳達數據可視化的核心理念和設計原則。我們相信，優秀的數據可視化不僅僅是技術的堆砌，更是對數據本質的深刻理解和對信息傳達的藝術追求。 明確目標： 在開始任何可視化之前，首先需要清晰地定義想要通過圖錶傳達的核心信息或迴答的關鍵問題。不同的目標決定瞭最適閤的圖錶類型和展示方式。 瞭解受眾： 你的圖錶是給誰看的？他們的背景知識、專業程度以及關注點是什麼？針對不同的受眾，可視化策略需要進行相應的調整，以確保信息的有效傳遞。 選擇閤適的圖錶類型： 不同的數據類型和分析目的需要選擇最能準確、直觀地展現其特徵的圖錶。本書將係統性地梳理各種常用圖錶的適用場景，幫助讀者做齣明智的選擇。 簡潔為王： 避免不必要的視覺元素，如過多的顔色、三維效果、裝飾性綫條等，它們往往會分散觀眾的注意力，乾擾信息的傳遞。專注於數據本身，讓圖錶“說話”。 強調關鍵信息： 通過顔色、大小、位置等視覺屬性，突齣圖錶中最重要的部分，引導觀眾的視綫，使其能夠快速抓住核心洞察。 講好故事： 數據可視化最終是為瞭講一個關於數據的故事。本書將引導讀者思考如何通過一係列的圖錶，構建一個連貫、有邏輯的敘事，帶領觀眾一步步深入理解數據。 本書的學習路徑與特色 本書結構清晰，循序漸進，力求讓每一位讀者都能有所收獲。 1. 基礎構建： 從Matplotlib的基礎概念和常用圖錶入手，為讀者打下堅實的理論和實踐基礎。 2. 統計洞察： 深入Seaborn，學習如何快速生成專業的統計圖錶，揭示數據分布和變量間的關係。 3. 交互體驗： 探索Plotly和Bokeh，掌握構建動態、交互式可視化圖錶的方法，提升數據探索和展示的維度。 4. 實戰案例： 全書穿插豐富的真實世界數據案例，涵蓋從金融、科學研究到市場分析等多個領域，幫助讀者在實踐中鞏固所學知識。 5. 設計原則： 不僅關注“如何做”，更注重“為何這樣做”，通過對數據可視化設計原則的講解，提升讀者的審美和信息傳達能力。 6. 進階探索： 在掌握基礎庫的應用後，本書還將涉及一些更高級的主題，如地圖可視化、時間序列分析可視化、以及如何將可視化集成到Web應用中。 《Python數據可視化：洞悉數據之美》不僅僅是一本工具書，更是一扇通往數據洞察世界的大門。通過本書的學習，你將能夠熟練運用Python這一強大的工具，將冰冷的數據轉化為充滿智慧和故事的視覺語言，從而在你的工作和研究中，更準確、更高效地發現趨勢、揭示規律、並做齣更明智的決策。讓我們一起踏上這段探索數據之美的旅程吧！

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀統計學碩士的學生，在學習《Python數據可視化》的過程中，我深切體會到瞭理論與實踐結閤的重要性。這本書的編寫非常嚴謹，它不僅僅停留在“如何使用某個庫”的層麵，而是深入剖析瞭每種可視化方法背後的統計學原理和設計理念。例如，在講解如何繪製箱綫圖（boxplot）時，書中詳細闡述瞭四分位數、異常值等概念，並說明瞭為何箱綫圖能夠有效地展示數據的分布和離散程度，這對於理解統計學中的一些核心概念至關重要。此外，書中關於信息可視化倫理和避免數據誤導性呈現的討論，也給瞭我很大的觸動。在學術研究中，我們不僅要保證數據的準確性，更要確保呈現方式的客觀和公正。這本書讓我認識到，好的數據可視化不僅僅是技術的運用，更是一種負責任的信息傳播方式。書中提供的各種圖錶優化建議，例如如何選擇閤適的顔色方案以避免色盲人士的閱讀障礙，如何清晰地標注數據來源，都為我的畢業論文可視化工作提供瞭寶貴的指導。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python數據可視化》簡直是為我量身打造的！作為一個數據分析領域的初學者，我一直苦於如何將枯燥的數據轉化為直觀易懂的圖錶，以便更好地理解和呈現我的發現。在翻閱瞭市麵上不少同類書籍後，這本書的齣現徹底點亮瞭我前行的道路。它的敘述邏輯非常清晰，從基礎的圖錶類型（如摺綫圖、柱狀圖、散點圖）的原理講解，到如何在Python中利用Matplotlib、Seaborn等庫實現，都循序漸進，絲毫不會讓人感到突兀。更讓我驚喜的是，作者並沒有停留在理論層麵，而是提供瞭大量貼近實際應用場景的案例。比如，書中關於如何繪製交互式地圖以展示地理空間數據的部分，就讓我受益匪淺，我立即嘗試著用它來分析我們公司不同區域的銷售數據，效果齣奇的好，領導們都贊不絕口。此外，書中對於圖錶美化和定製化的講解也非常到位，各種顔色、字體、標簽的設置技巧，讓我的可視化作品瞬間提升瞭一個檔次，不再是那種“能看懂”的圖，而是“能打動人”的圖。這本書不僅教會瞭我“怎麼做”，更讓我明白瞭“為什麼這麼做”，真正培養瞭我對數據可視化獨到的見解。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對科技和創新充滿好奇心的業餘愛好者，我對《Python數據可視化》這本書的喜愛，更多地源於它所帶來的那種“發現新世界”的驚喜感。我原本對編程和數據分析知之甚少，但這本書的語言風格非常友善，一點也沒有技術書籍的生硬感。我被書中那些色彩斑斕、形態各異的圖錶深深吸引，它們就像一個個故事，講述著數據背後的秘密。我從書中學習到瞭如何用Python繪製齣能夠讓我的業餘項目（比如分析我喜歡的電影票房數據、或者追蹤某個社交媒體話題的熱度）變得生動有趣。一開始，我隻會畫一些最簡單的圖，但隨著學習的深入，我學會瞭如何添加圖例、調整坐標軸、甚至給圖錶添加動畫效果，讓我的數據呈現更加吸引人。尤其讓我印象深刻的是，書中關於如何根據數據特性選擇最恰當的可視化圖錶類型的指導，這讓我避免瞭很多“畫齣好看但意義不明”的誤區。這本書讓我覺得，原來數據分析並不是隻有科學傢纔能做的事情，通過學習這本書，我也能用一種更有趣、更直觀的方式來理解和探索我身邊的世界。

评分☆☆☆☆☆

這本書《Python數據可視化》的齣現，對我來說，無異於一次“解放”！我之前的工作主要圍繞著文本分析和自然語言處理，對於數據的可視化一直是個短闆。每次在匯報項目成果時，都隻能用枯燥的文字描述，很難讓聽眾直觀地理解我的模型效果和分析洞察。讀完這本書後，我感覺自己一下子擁有瞭“點石成金”的能力。書中對如何利用Python生成各種類型圖錶（從基礎的到復雜的，比如詞雲圖、熱力圖、網絡圖）的講解，實在是太細緻瞭，而且配有大量可直接運行的代碼示例。我立即將書中學習到的詞雲圖製作技巧應用到我的文本分析報告中，將高頻詞匯以直觀的圖形展示齣來，效果立刻提升瞭幾個量級。讀者們能夠迅速抓住文本數據的核心信息，大大增強瞭報告的吸引力和傳播力。更重要的是，書中關於如何根據不同的分析目標（是強調趨勢、比較、分布還是關係）來選擇閤適的圖錶類型的指導，幫助我建立瞭一個清晰的思路框架，不再是盲目地嘗試。這本書讓我看到瞭數據可視化在提升溝通效率和信息傳達深度上的巨大價值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名資深的數據科學傢，每天與海量數據打交道，數據可視化自然是我工作中不可或缺的一部分。在接觸瞭《Python數據可視化》這本書後，我不得不說，它在一些非常細微和高級的主題上，給我帶來瞭不少啓發，甚至改變瞭我以往的一些實踐習慣。書中關於多變量數據可視化策略的探討，特彆是如何利用降維技術（如PCA、t-SNE）結閤可視化來探索高維數據集的結構，這一點非常寶貴。很多時候，我們會被數據的維度所睏擾，而這本書提供瞭一種係統性的解決方案，並且詳細解釋瞭不同降維算法的適用場景和優缺點，這對於我從事復雜模型評估和異常檢測的工作非常有幫助。另外，關於繪製動態圖錶和儀錶盤（dashboard）的部分，作者引入瞭Plotly和Dash等庫，這讓我有機會接觸到構建更具交互性和動態性的數據展示平颱。我嘗試著將書中關於構建實時數據儀錶盤的技巧應用到我們部門的KPI監控係統中，顯著提升瞭信息傳遞的效率和實時性，大大節省瞭團隊成員的時間。這本書對於有一定基礎的讀者來說，絕對是一本值得深入研讀的寶藏，它能幫助你突破瓶頸，邁嚮更專業、更前沿的數據可視化領域。

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学习通过python进行数据处理后的可视化处理，挺好的。。。

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618活动买的，真的是超级划算，包装也不错

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京东买东西，最大的优点就是快！

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书是正版的，一直在京东买书。

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工作中需要，内容很不错