Python数据可视化编程实战（第2版） - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

Python数据可视化编程实战（第2版）
第1章 准备工作环境
第2章 了解数据
第3章 绘制并定制化图表
第4章 学习更多图表和定制化
第5章 创建3D可视化图表
第6章 用图像和地图绘制图表
第7章 使用正确的图表理解数据
第8章 更多的matplotlib知识
第9章 使用Plot.ly进行云端可视化
第1章　准备工作环境
本章包含以下内容。
安装matplotlib、NumPy和SciPy库。
安装virtualenv和virtualenvwrapper。
在Mac OS X上安装matplotlib。
在Windows上安装matplotlib。
安装Python图像处理库（Python Imaging Library，PIL）。
安装requests模块。
通过代码设置matplotlib的参数。
为项目设置matplotlib的参数。
1.1　介绍
本章介绍一些必备的工具类库，以及如何进行安装与配置。本章是后面章节的基础，掌握这部分内容十分必要。建议那些没有使用过Python进行数据处理、图像处理以及数据可视化经验的读者不要跳过本章。如果跳过，可以在需要安装配套工具软件或需要确定工程所支持的软件版本时，再返回本章阅读相关内容。
1.2　安装matplotlib、Numpy和Scipy库
本章介绍了matplotlib及其依赖的软件在Linux平台上的几种安装方法。
1.2.1　准备工作
这里假设你已经安装了Linux系统并且已安装好Python（推荐使用Debian/Ubuntu或RedHat/SciLinux）。在上面这些提到的Linux系统发行版中，Python通常是已经默认安装了的。如果没有，也可以使用标准的软件安装方式非常方便地进行安装。本书假设你安装的Python版本为2.7或以上。
　
几乎所有的代码均可在Python 3.3及以上版本的环境下工作，但是因为大部分操作系统提供的Python版本仍然是2.7（甚至是2.6），本书代码基于Python 2.7版本。这种Python版本间的区别并不大，主要是在软件包版本和部分代码上存在差别（在Python3.3以上版本，请用range方法替换xrange方法）。
本书也假设读者知道如何使用操作系统的软件包管理工具进行软件包的安装，并且知道如何使用命令行终端。
构建matplotlib运行环境，需要满足相关软件依赖。
Matplotlib的构建过程依赖NumPy、libpng和freetype软件包。要从源代码构建matplotlib，必须先要安装好NumPy库。读者可以访问其官网了解安装NumPy库的方法（请安装1.4或以上版本，Python 3需要NumPy 1.5或以上版本）。
NumPy库提供处理大数据集的数据结构和数学方法。诸如元组、列表或字典等Python的默认数据结构同样可以很好地支持数据的插入、删除和连接。NumPy 的数据结构支持 “矢量”操作，使用简便，同时具有很高的执行效率。矢量操作在实现时充分考虑了大数据的需要，基于C语言的实现方式也保证了执行效率。
　
基于NumPy构建的SciPy库，是Python的标准科学计算和数学计算工具包，包含了大量的专用函数和算法。而大部分函数和算法源自著名的Netlib软件仓库（参见其官网），但实际上是使用C语言和Fortran语言实现的。
安装NumPy库的步骤如下。
（1）安装Python-NumPy软件包。
sudo apt-get install python-numpy
（2）检查软件包版本。
$ python -c 'import numpy; print numpy.__version__'
（3）安装所需的库。
libpng 1.2：PNG文件处理（依赖zlib库）。
freetype 1.4+：处理True type字体。
$ sudo apt-get build-dep python-matplotlib
如果你使用的操作系统是RedHat或基于RedHat的Linux发行版（Fedora、SciLinux或Centos），可以使用yum工具进行安装，方法与apt-get工具类似。
$ su -c 'yum-builddep python-matplotlib'
1.2.2　操作步骤
安装matplotlib及其依赖软件的方法有很多：从源代码安装、使用预编译完成的二进制文件安装、通过操作系统软件包管理工具安装，或安装内置了matplotlib的python预打包发布版本。
使用包管理工具大概是最简单的安装方式。例如在Ubuntu系统中，在命令行终端中输入以下命令：
# in your terminal, type:
$ sudo apt-get install python-numpy python-matplotlib python-scipy
如果读者期望使用matplotlib的最新特性，最佳选择是通过源代码进行安装。安装方式包含以下步骤：获取源代码、构建依赖库和参数配置、编译以及安装。
从代码托管站点SourceForge下载最新代码进行安装，操作步骤如下。
$ cd ~/Downloads/
$ wget https://downloads.sourceforge.net/project/matplotlib/matplotlib/
matplotlib-1.4.3/matplotlib-1.4.3.tar.gz[1]
$ tar xzf matplotlib-1.4.3.tar.gz
$ cd matplotlib-1.4.3
$ python setup.py build
$ sudo python setup.py install
　下载示例代码　
如果你是在Packt官网上购买图书，你可以在网站上下载你所购所有图书的示例代码文件。如果你是在其他地方购得本书，可以访问官网进行注册，代码文件会通过电子邮件直接发送给你，你也可以在异步社区w ............

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