书:pan.baidu.com/s/1y8Z3IfDstu8GPcVsYXlEaA?pwd=ljtd
一、基础准备
- Python编程基础：掌握Python的基础知识，包括变量、数据类型、控制结构、函数等。
- 数据处理基础：使用NumPy和Pandas库进行数据处理，包括数组的创建、索引、变换，以及数据的导入、导出、清洗和预处理等。
二、数据可视化基础
- Matplotlib基础：了解Matplotlib库的基本用法，包括图形对象、元素、常见图表类型（如折线图、散点图、柱状图等）的绘制，以及子图的绘制和坐标系的变换等。
- Seaborn高级可视化：基于Matplotlib的更高层次的数据可视化库，提供了丰富的统计绘图功能，如分布图、关系图、矩阵图等，使数据可视化更加美观和高效。
- Plotnine与可视化色彩：了解Plotnine的图形语法，以及RGB、HSL、LUV等颜色模式在数据可视化中的应用。
三、图表类型与绘制技巧
- 类别比较型图表：包括柱形图、条形图、堆积柱形图、百分比堆积柱形图等，用于比较不同类别的数据。
- 数据关系型图表：如散点图、气泡图、三维散点图、曲面拟合图、等高线图等，用于展示两个或多个变量之间的关系。
- 数据分布型图表：包括统计直方图、核密度估计图、箱线图、小提琴图等，用于展示数据的分布情况。
- 时间序列型图表：如折线图、面积图等，用于展示数据随时间的变化趋势。
- 局部整体型图表：包括饼图、圆环图、马赛克图、华夫饼图等，用于展示部分与整体的比例关系。
四、高级可视化技术
- 动态数据可视化：利用Matplotlib的动画功能，创建随时间变化的动态图表。
- 交互式数据可视化：结合Plotly或Bokeh等工具，创建具有交互功能的图表，允许用户进行缩放、平移、筛选等操作。
- 地图可视化：利用Geopandas、Basemap等库，将地理数据与地图相结合，实现空间数据的可视化。
- 词云可视化：使用WordCloud库，将文本数据中的关键词以词云的形式展现。
五、图表优化与自定义
- 自定义图表样式：通过调整颜色、字体、图例等样式，自定义图表的外观和风格。
- 图表布局与排版：合理安排图表的布局和排版，提高图表的可读性和美观性。
- 避免信息过载：在绘制图表时，避免过多的信息和复杂的样式，以免分散用户的注意力。
- 保持色彩一致性：使用统一的色彩方案，使图表更加美观和易于理解。
六、数据可视化与业务结合
- 了解业务需求：在进行数据可视化之前，了解业务需求，以便选择合适的图表类型和样式。
- 为决策提供支持：通过数据可视化手段揭示业务数据中的价值，为决策提供有力支持。
这些关键技术涵盖了Python数据可视化的各个方面，从基础准备到高级可视化技术，再到图表优化与自定义，以及数据可视化与业务的结合。掌握这些技术将有助于提高数据可视化的质量和效率，从而更好地展示数据和分析结果。