echart 三维可视化地图

• 花匠小妙招
• 2025-01-11 22:14

推荐一本张杰老师的新书《Python数据可视化之美》。 简单来说，本书可以作为Python的数据可视化的教材+工具书，关于python的绘图语法系统进行了非常详尽的介绍。 该书还拿到了python的matplotlib和plotnine两大数据可视化包开发者(Thomas和Hassan)的推荐语 当然如果你对R语言的数据可视化感兴趣，同样可以在京东或者当当上搜张杰老师的大名

人生苦短，我用python！

现在python语言越来越流行，尤其是在机器视觉、机器学习与深度学习等领域。但是数据可视化一直是其短板，特别相比较R语言而言。R语言以ggplot2包及其拓展包人性化的绘图语法大受用户的喜爱，特别是生物信息与医学研究者。Rggplot2有两本很经典的教程：ggplot2 Elegant Graphicsfor Data Analysis和R Graphics Cookbook，两本书重点介绍了ggplot2包的绘图语法及常见图表的绘制方法。另外，《R语言数据可视化之美》基于R中的ggplot2包及其拓展包等，系统性地介绍了几乎所有常见的二维和三维图表的绘制方法。

所以很有必要系统性地介绍python的绘图语法系统，包括最基础也最常用的matplotlib包、常用于统计分析的seaborn、最新出现类似R ggplot2语法的plotnine以及用于地理空间数据可视化的basemap包。在先介绍数据可视化基础理论后，本书系统性地介绍了几乎所有常见的二维和三维图表的绘制方法，包括简单的柱形图系列、条形图系列、折线图系列，地图系列等。

作者简介

张杰，数据分析-工业设计狮；程序猿；科研狗；简称：狮猿狗。

EasyShu微信公众号联合主创；著有15篇SCI(E)和SSCI学术论文；出版专著《Excel 数据之美：科学图表与商业图表的绘制》和《R语言数据可视化之美：专业图表绘制指南》；第11届和第12届中国R会议数据可视化演讲嘉宾；学术研究方向为工业设计、颜色科学、机器视觉、数据分析与可视化等。

内容简介

《python数据可视化之美》 主要介绍如何使用python中的matplotlib、seaborn、plotnine、basemap等包绘制专业图表。本书先介绍了python语言编程基础知识，以及使用numpy和pandas两个包的数据操作方法；再对比了matplotlib、seaborn和plotnine三个包的图形语法。本书系统性地介绍了使用matplotlib、seaborn、plotnine和basemap绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型、地理空间型等常见的二维和三维图表的绘制方法。另外，本书也介绍了商业图表与学术图表的规范与差异，以及如何使用matplotlib包绘制HTML交互页面动画。 很荣幸新书还拿到了 python的matplotlib和plotnine两大数据可视化包开发者(Thomas和Hassan)的推荐语

阅读目录

全书内容共有11章，其中，前3章是后面8章的基础，第4～10章都是独立章节，第11章是数据可视化绘图综合案例。读者可以根据实际需求有选择性地进行学习。

第1章 介绍Python编程基础，重点介绍数据结构、控制语句与函数编写；

第2章介绍Python数据处理基础，重点介绍NumPy和Pandas的数据操作方法，包括NumPy的数值运算与Pandas的表格运算；

第3章介绍Python数据可视化基础，重点对比介绍了matplotlib、Seaborn和plotnine的图形语法，以及数据可视化的颜色主题运用原理；

第4章 介绍类别比较型图表，包括柱形图系列、条形图系列、南丁格尔玫瑰图、径向柱图等图表；

第5章介绍数据关系型图表，包括二维和三维散点图、气泡图、等高线图、三维曲面图、三元相图、二维和三维瀑布图、相关系数热力图等图表；

第6章 介绍数据分布型图表，包括一维、二维和三维的统计直方图和核密度估计图、抖动散点图、点阵图、箱形图、小提琴图等约图表；

第7章 介绍时间序列型图表，包括折线图和面积图系列、日历图、量化波形图等图表；

第8章 介绍局部整体型图表，包括饼图、马赛克图、华夫饼图、点状柱形图系列等图表；

第9章 介绍高维数据的可视化方法，包括分面图系列、矩阵散点图、热力图、平行坐标系图、RadViz图等图表；

第10章 介绍地理空间型图表，包括分级统计地图、点描法地图、带气泡/柱形的地图、等位地图、线型地图、三维柱形地图等不同的地图图表。

第11章 介绍数据可视化的各种应用场景，包括商业图表、学术图表、HTML网页动画等的规范与制作。

读者对象

本书适用于想学习数据分析与可视化相关专业课程的高校学生，以及对数据分析与可视化感兴趣的职场人士阅读，尤其是python用户。从软件掌握程度而言，本书同样适用于零基础学习python的用户。

应用范围

本书的图表绘制方法都是基于Python的matplotlib、Seaborn、plotnine、Basemap等包实现的，几乎适应于所有常见的二维和三维图表。本书以虚拟地图的数据为例讲解不同的地理空间型图表，读者需将绘图方法应用到实际的地理空间型图表。

本书所用Python版本为：3.7.1；图表绘制包matplotlib、Seaborn、plotnine、Basemap和GeoPandas的版本分别为：3.0.2、0.9.0、0.5.1、1.2.0和0.4.1；数据处理包NumPy和Pandas的版本分别为：1.15.4和0.23.4。

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