Interaktív adatvizualizáció Pythonnal - Második kiadás: Mutassa be adatait hatékony és meggyőző történetként

Olvasói vélemények

A könyv a Python nyelvvel történő adatvizualizációhoz nyújt útmutatást, amely különösen kezdők számára alkalmas. Világos, lépésről-lépésre követhető utasításokat és példákat kínál különböző könyvtárakra, például a Matplotlib, a Bokeh, az Altair és a Plotly könyvtárakra. Bár hatékonyan vezeti be az alapfogalmakat, néhány felhasználó úgy találta, hogy a tartalom túlságosan leegyszerűsítő lehet a korábbi tapasztalatokkal rendelkezők számára.

⬤ Jól strukturált, lépésről-lépésre történő utasításokkal.
⬤ Jó teljesen kezdőknek.
⬤ Az alapvető könyvtárakkal (Matplotlib, Bokeh, Altair, Plotly) foglalkozik.
⬤ Gyakorlati példákat és vizualizációkat tartalmaz, így a valós adatok (például a COVID-19 adatok) számára is hasznos.
⬤ Világos magyarázatok és jó egyensúly a tankönyv és a referencia kézikönyv között.

⬤ Néhány példa, különösen a Bokeh és az Altair, nem működött minden felhasználó számára, ami beállítási problémákból adódhat.
⬤ A Kindle verzióban előfordulhatnak az olvashatóságot befolyásoló formázási problémák.
⬤ Az anyag túlságosan alapszintű lehet az adatvizualizálásban jártasak számára, akik jobb forrásokat találhatnak az interneten.

(3 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Interactive Data Visualization with Python - Second Edition: Present your data as an effective and compelling story

Könyv tartalma:

Hozzon létre saját, világos és hatásos interaktív adatvizualizációkat a Python erőteljes adatvizualizációs könyvtáraival

Főbb jellemzők

⬤ Tanulmányozza és használja a Python interaktív könyvtárakat, mint például a Bokeh és a Plotly.

⬤ Tudja meg a különböző vizualizációs elveket, és értse meg, mikor melyiket érdemes használni.

⬤ Készítsen interaktív adatvizualizációkat valós adatokkal.

Könyv leírása

A folyamatosan keletkező rengeteg adat miatt mindig keresettek azok a fejlesztők, akik képesek az adatokat hatásos és érdekes vizualizációk formájában megjeleníteni. Az Interaktív adatvizualizáció Pythonnal élesíti az adatfeltárási készségeket, mindent elmond, amit az interaktív adatvizualizációról tudni kell Pythonban.

Először is megtanulod, hogyan rajzolj különböző ábrákat a Matplotlib és a Seaborn, a nem interaktív adatvizualizációs könyvtárak segítségével. Tanulmányozni fogod a különböző típusú vizualizációkat, összehasonlítod őket, és megtudod, hogyan választhatsz ki egy adott vizualizációs típust az igényeidnek megfelelően. Miután megismerkedsz a különböző nem interaktív vizualizációs könyvtárakkal, megtanulod az intuitív és meggyőző adatvizualizáció alapelveit, és a Bokeh és a Plotly segítségével erős történetekké alakíthatod a vizualizációt. Betekintést nyerhetsz abba is, hogy az interaktív adat- és modellvizualizáció hogyan optimalizálhatja egy regressziós modell teljesítményét.

A tanfolyam végére olyan új készségekkel fog rendelkezni, amelyek segítségével Ön lesz az a személy, aki az adatvizualizációkat magával ragadó és érdekes történetekké alakítja.

Mit fogsz tanulni?

⬤ Feltárja és alkalmazza a különböző interaktív adatvizualizációs technikákat.

⬤ Manipulálja az ábrázolási paramétereket és stílusokat, hogy vonzó ábrákat hozzon létre.

⬤ Adatok vizualizációjának testreszabása különböző célközönségek számára.

⬤ Adatvizualizációk tervezése interaktív könyvtárak használatával.

⬤ A Matplotlib, Seaborn, Altair és Bokeh használata tetszetős ábrák rajzolásához.

⬤ Adatok vizualizációjának testreszabása különböző forgatókönyvekhez.

Kinek szól ez a könyv

Ez a könyv szilárd képzési alapot kíván nyújtani a Python-fejlesztők, adatelemzők és adattudósok számára, hogy lehetővé tegye számukra, hogy a kritikus adatokat úgy mutassák be, hogy a lehető legjobban megragadják a felhasználó figyelmét és képzeletét. Egyszerű, lépésről-lépésre történő útmutatóként szolgál, amely bemutatja a vizualizáció különböző típusait és összetevőit, a hatékony interaktivitás elveit és technikáit, valamint az interaktív adatvizualizációk készítésekor elkerülendő gyakori buktatókat. A hallgatóknak középfokú jártassággal kell rendelkezniük a Python kód írásában, valamint némi jártassággal az olyan könyvtárak használatában, mint a pandas.