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Seaborn科技繪圖(基於Matplotlib的Python數據可視化)

  • 作者：編者:芯智|責編:王金柱
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302706175
  • 出版日期：2026/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：342
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共分為12章，內容從基礎到進階，涵蓋Seaborn與Matplotlib的核心應用與技術。本書首先幫助讀者搭建Python繪圖環境，並詳細講解如何利用Seaborn和Matplotlib繪製各種常見類型的圖表，包括條形圖、散點圖、直方圖、回歸圖、熱圖等，覆蓋單變數、雙變數以及多變數數據可視化。然後深入探討如何定製圖表樣式、選擇合適的配色方案、優化圖表設計，以及處理複雜數據集的可視化任務，確保讀者能夠應對各種可視化挑戰。本書內容不僅覆蓋了繪圖所需的基礎技術，還通過豐富的實際案例和技巧，幫助讀者提升數據可視化的能力。
    本書既適合剛剛接觸數據分析的新手，也適合從事數據分析、機器學習、科學研究的專業人士。
作者介紹
編者:芯智|責編:王金柱
    芯智（筆名），畢業於航空航天大學，現就職于中國科學院，從事科研工作近二十年。參與國家科技重大專項攻關任務，熟練掌握各種工程應用與數據分析軟體，曾獲得國家專利獎、北京市專利獎和中科院成果轉化特等獎等榮譽。
目錄
第1章  繪圖環境搭建
  1.1  Seaborn與Matplotlib概述
    1.1.1  關於Python可視化
    1.1.2  Matplotlib：Python基礎可視化庫
    1.1.3  Seaborn：基於Matplotlib的高級封裝庫
    1.1.4  Seaborn與Matplotlib的關係
    1.1.5  支持的Python版本和依賴性
  1.2  PyCharm的安裝和入門
    1.2.1  環境說明
    1.2.2  軟體安裝
    1.2.3  PyCharm的使用
  1.3  Matplotlib的安裝和入門
    1.3.1  安裝Matplotlib
    1.3.2  Matplotlib入門
  1.4  Seaborn的安裝和入門
    1.4.1  安裝Seaborn
    1.4.2  快速入門
  1.5  本章小結
第2章  繪圖配色
  2.1  在繪圖中使用顏色的一般原則
    2.1.1  顏色成分
    2.1.2  改變色調以區分類別
  2.2  常用的分類顏色函數
    2.2.1  color_palette()函數
    2.2.2  hls_palette()函數
    2.2.3  husl_palette()函數
    2.2.4  cubehelix_palette()函數
    2.2.5  dark_palette()函數
    2.2.6  light_palette()函數
    2.2.7  mpl_palette()函數
  2.3  Color Brewer顏色工具
  2.4  連續型顏色
  2.5  多樣化的調色板
    2.5.1  視覺上統一的發散調色板
    2.5.2  自定義發散調色板
    2.5.3  其他調色板
  2.6  調色板的選擇
  2.7  本章小結
第3章  單變數數據可視化
  3.1  條形圖
    3.1.1  簡單條形圖
    3.1.2  分類變數分組條形圖
    3.1.3  漸變色條形圖
    3.1.4  使用countplot()函數繪製條形圖
  3.2  直方圖
    3.2.1  單變數分佈的直方圖
    3.2.2  歸一化的直方圖
    3.2.3  堆疊直方圖
    3.2.4  使用objects.Hist()函數繪製直方圖
  3.3  核密度估計圖

    3.3.1  KDE曲線圖
    3.3.2  使用kdeplot()函數繪製二元圖
    3.3.3  使用objects.KDE()函數繪製KDE圖
  3.4  使用displot()函數繪製圖形
    3.4.1  使用displot()函數繪製直方圖
    3.4.2  使用displot()函數繪製KDE曲線圖和二元圖
  3.5  單變數數據的理解與分析
  3.6  本章小結
第4章  雙變數數據可視化
  4.1  散點圖
    4.1.1  使用scatterplot()函數繪製散點圖
    4.1.2  使用relplot()函數繪製散點圖
  4.2  折線圖
    4.2.1  使用lineplot()函數繪製折線圖
    4.2.2  使用relplot()函數繪製折線圖
    4.2.3  結合lineplot()和relplot()函數繪製折線圖
  4.3  經驗累積分佈圖
  4.4  本章小結
第5章  分類數據可視化
  5.1  箱型圖
    5.1.1  傳統箱型圖
    5.1.2  改進箱型圖
  5.2  小提琴圖
  5.3  點圖
    5.3.1  使用pointplot()函數繪製點圖
    5.3.2  使用stripplot()函數繪製點圖
  5.4  組合圖
    5.4.1  分類圖
    5.4.2  散點圖
    5.4.3  蜂群圖
  5.5  本章小結
第6章  多變數數據可視化
  6.1  面板圖的使用
    6.1.1  使用FacetGrid()函數繪製直方圖和散點圖
    6.1.2  使用FacetGrid()函數繪製多行多列的折線圖
    6.1.3  使用FacetGrid()函數繪製極坐標散點圖
    6.1.4  使用FacetGrid()函數繪製山脊圖
  6.2  成對關係圖
  6.3  聯合分佈圖
    6.3.1  使用jointplot()函數創建聯合分佈圖
    6.3.2  使用JointGrid()函數創建聯合分佈圖
  6.4  數據分佈的邊際可視化
  6.5  本章小結
第7章  矩陣可視化：相關性與熱圖
  7.1  熱圖的創建與優化
  7.2  聚類熱圖
  7.3  本章小結
第8章  回歸與線性關係
  8.1  簡單回歸圖
  8.2  線性回歸圖

    8.2.1  使用lmplot()函數繪製散點線性回歸圖
    8.2.2  使用relplot()函數繪製線性回歸圖
  8.3  回歸殘差圖
  8.4  統計估計數和誤差條
  8.5  本章小結
第9章  控製圖的樣式
  9.1  偏移的正弦波
  9.2  圖形的樣式
  9.3  刪除軸和刻度
  9.4  臨時設置圖形樣式
  9.5  縮放圖元素
  9.6  移動圖例的位置
  9.7  本章小結
第10章  複合圖與標記樣式定製
  10.1  複合圖的實踐
  10.2  坐標屬性
  10.3  顏色和填充特性
  10.4  標記屬性和線條屬性
  10.5  大小屬性
    10.5.1  點大小和線寬
    10.5.2  邊緣寬度和stroke屬性
    10.5.3  文本屬性
  10.6  本章小結
第11章  objects介面
  11.1  Plot()函數
    11.1.1  Plot.add()函數
    11.1.2  Plot.scale()函數
    11.1.3  Plot.facet()函數
    11.1.4  Plot.pair()函數
    11.1.5  Plot.layout()函數
    11.1.6  Plot.label()函數
    11.1.7  Plot.limit()函數
    11.1.8  Plot.share()函數
    11.1.9  Plot.theme()函數
  11.2  使用Line()和Lines()函數繪製折線圖
  11.3  使用Path()函數繪製路徑
  11.4  使用Dash()函數控制線條樣式
  11.5  使用Range()函數繪製線段
  11.6  使用Bar()和Bars()函數繪製條形圖
  11.7  使用Area()函數繪製填充區域
  11.8  使用Dot()和Dots()函數繪製點圖
  11.9  使用Agg()函數對數據進行聚合
  11.10  本章小結
第12章  數據可視化總結與進階應用
  12.1  Seaborn的靈活性
  12.2  複雜數據可視化案例
    12.2.1  分析並可視化時間序列數據
    12.2.2  可視化大規模分類數據
    12.2.3  結合scikit-learn進行數據預測和擬合
    12.2.4  K-means聚類分析、PCA降維和聚類結果可視化

  12.3  Seaborn與其他庫的協同工作
    12.3.1  結合機器學習庫
    12.3.2  結合Plotly庫
    12.3.3  結合ipywidgets庫
  12.4  Seaborn資源與社區
  12.5  本章小結

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