目录

  • 1 Python数据可视化概述
    • 1.1 了解数据与数据可视化
    • 1.2 熟悉常用的数据可视化图形
    • 1.3 比较与了解Python与其他可视化工具
    • 1.4 熟悉Python集成环境Jupyter Notebook
  • 2 数据的读取与处理
    • 2.1 读取数据
    • 2.2 处理数据
  • 3 Matplotlib数据可视化基础
    • 3.1 基础语法与常用参数
    • 3.2 绘图分析特征间的关系
    • 3.3 绘图分析特征内部数据分布与分散状况
    • 3.4 实训—分析各产业就业人员数据特征间的关系
    • 3.5 实训—分析各产业就业人员数据特征的分布与分散状况
  • 4 用seaborn绘制进阶图形
    • 4.1 熟悉seaborn绘图基础
    • 4.2 绘制关系图
    • 4.3 绘制分类图
    • 4.4 绘制回归图
    • 4.5 实训—分析各空气质量指数之间的关系及其分布情况
    • 4.6 实训—分析各空气质量指数与AQI的相关性
  • 5 pyecharts交互式图形绘制
    • 5.1 pyecharts绘图基础
    • 5.2 绘制交互式基础图形
    • 5.3 绘制交互式高级图形
    • 5.4 绘制组合图形
    • 5.5 实训—绘制交互式基础图形
    • 5.6 实训—绘制组合图形
  • 6 广电大数据实战
    • 6.1 新建目录
  • 7 新零售可视化
    • 7.1 新建目录
  • 8 平台实战
    • 8.1 新建目录
  • 9 中国数据故事”特色案例库
    • 9.1 《中国传统文化的传承与发展数据可视化案例》
    • 9.2 《中国高铁时代的经济脉动:数据可视化解读》
    • 9.3 《中国乡村振兴的数字轨迹:从脱贫攻坚到共同富裕》
《中国乡村振兴的数字轨迹:从脱贫攻坚到共同富裕》
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