Data Visualization with Python and JavaScript pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media

作者:Kyran Dale

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:2016-6-25

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781491920510

丛书系列:

图书标签:

Python
Visualization
可视化
JS
数据可视化
计算机科学
计算机
编程
数据可视化
Python
JavaScript
数据分析
图表
Web开发
交互式可视化
D3
js
Plotly
Bokeh

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

http://shop.oreilly.com/product/0636920037057.do?cmp=tw-data-books-videos-product-na_book_video_tweet

With Early Release ebooks, you get books in their earliest form—the author's raw and unedited content as he or she writes—so you can take advantage of these technologies long before the official release of these titles. You'll also receive updates when significant changes are made, new chapters are available, and the final ebook bundle is released.

Python and Javascript are the perfect complement for turning data into rich, interactive web visualizations, in a world that increasingly expects more than a pre-rendered, static image. Developers need to know how to turn raw, unprocessed data, often "dirty" or malformed, into dynamic, interactive web visualizations. Author Kyran Dale teaches you how to leverage the power of best-of-breed Python and Javascript libraries to do so, using engaging examples and stressing hard-earned best-practice.

You'll learn how to:

Get data programmatically, using scraping tools or web APIs

Clean and process data using Python's heavyweight data-processing libraries

Deliver data to a browser using a lightweight Python server (Flask)

Receive data and use it to create a web visualization, using D3, Canvas, or WebGL

数据可视化：洞察隐藏的模式与故事在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，并将其以清晰、直观的方式呈现出来，成为一项至关重要的技能。本书并非一本关于特定工具或语言的入门指南，而是一场关于数据可视化艺术与科学的深度探索，旨在帮助您构建一个强大而灵活的数据可视化思维框架。我们相信，卓越的数据可视化并非简单地堆砌图表，而是对数据本质的深刻理解，对视觉语言的精妙运用，以及对用户心理的细致考量。因此，本书将从数据可视化的核心原理出发，带您领略其背后的思想精髓，而非局限于特定的技术实现。核心内容概览：第一部分：数据可视化的基石——理解你的数据在着手创建任何可视化之前，最关键的一步是深入理解你所处理的数据。这一部分将引导你踏上数据探索的旅程：数据理解与准备：数据类型与结构：区分不同类型的数据（定性、定量、时间序列、地理空间等），理解表格、树状、网络等数据结构，以及它们对可视化方法的影响。数据质量评估：识别和处理缺失值、异常值、重复数据等，确保数据的准确性和可靠性。数据转换与聚合：学习如何根据可视化目标对数据进行分组、汇总、计算衍生指标等，使数据更适合表达。探索性数据分析 (EDA) 与可视化：掌握使用基础图表（直方图、散点图、箱线图等）来发现数据分布、变量关系、潜在模式和异常点的技巧。数据可视化的心理学基础：人类视觉感知：探索色彩、形状、大小、位置等视觉元素如何影响我们对信息的接收和理解。了解视觉编码的有效性，以及如何避免误导性的呈现。认知负荷：学习如何设计简洁、清晰的可视化，最小化用户的认知负担，使其能够快速捕捉关键信息。叙事与故事性：理解数据可视化不仅仅是展示数据，更是讲述数据背后的故事。学习如何构建有逻辑、有重点的信息流，引导观众理解数据的含义。第二部分：构建有效的可视化——原则与实践掌握了数据基础和感知原理后，我们将进入如何构建引人入胜且信息丰富可视化的核心环节：选择恰当的可视化类型：图表选择指南：深入探讨不同类型图表（条形图、折线图、饼图、散点图、热力图、树状图、网络图、地理地图等）的适用场景、优缺点，以及如何根据数据特征和传达信息的目标进行选择。多变量可视化：学习如何有效地同时展示多个变量之间的关系，例如使用颜色、大小、形状编码，或结合多种图表类型。视觉设计原则：色彩运用：掌握色彩理论，了解不同色彩方案（顺序、发散、分类）的适用性，以及如何利用色彩来强调信息、区分类别或表示数值。布局与排版：学习如何组织图表元素，优化画布空间，确保信息的可读性和整体美感。标注与交互：掌握添加清晰的标题、轴标签、图例和注释的重要性，以及如何设计用户友好的交互功能（如悬停提示、缩放、过滤）来增强用户体验。数据故事的编织：叙事结构：学习如何通过一系列关联的可视化来构建一个引人入胜的数据故事，引导观众逐步深入理解。突出重点：掌握利用视觉元素（如强调色、标注、动画）来突出关键数据点或趋势的方法。面向受众：强调根据不同的受众群体（技术背景、决策者、普通公众）调整可视化设计和叙事方式的重要性。第三部分：高级可视化概念与趋势在打下坚实基础之后，我们将进一步拓展视野，探索更高级的可视化概念和前沿趋势：交互式可视化设计：深入探讨如何利用交互性来提升数据的探索性和理解度，包括动态过滤、数据钻取、链接视图等。大数据可视化挑战：面对海量数据，如何有效地进行概括、聚合和可视化，以应对性能和信息过载的问题。可视化评估与反馈：学习如何通过用户测试和反馈来迭代优化可视化设计，确保其有效性和易用性。新兴可视化技术与应用：介绍一些前沿的可视化技术，如3D可视化、VR/AR数据可视化、情感化设计等，以及它们在不同领域的潜在应用。本书的目标是赋予您独立思考和创造数据可视化解决方案的能力。无论您是希望更有效地分析业务数据，还是渴望将研究成果以更具影响力的形式呈现，亦或是对探索数字世界的奥秘充满热情，本书都将是您不可或缺的伙伴。让我们一起，通过数据可视化，解锁隐藏在数字海洋中的宝藏，并用最清晰、最动人的方式讲述它们的故事。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

例子简单典型，可以看到作者的积累，其中有推介图书，整本书通过一个项目来介绍两种编程语言的区别、作用以及用到的其他技术，网页爬虫，数据清洗。。。对两种语言没什么基础的人也能看懂书籍相关的作者的presentation： http://kyrandale.com/static/talks/reveal.js/index_...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一个对技术趋势保持高度敏感的行业观察者，我一直在寻找能够帮助我理解和掌握新兴技术的重要资源。这本书的名字，"Data Visualization with Python and JavaScript"，立刻抓住了我的眼球。我理解，在当前的信息化浪潮中，数据可视化不再仅仅是图表绘制，而是成为了一种强大的沟通工具，能够将复杂的概念和海量的信息以一种引人入胜的方式呈现出来。Python在数据科学领域的统治地位是毋庸置疑的，而JavaScript则在Web开发和交互式体验方面独领风骚。这本书的出现，似乎填补了一个重要的空白——如何有效地结合这两者的力量，创造出既有深度又有广度的数据可视化解决方案。我设想，这本书可能会深入探讨如何利用Python进行数据预处理和模型构建，然后将其结果通过JavaScript强大的前端能力，转化为动态、响应式且高度定制化的可视化图表。这种技术融合的思路，对于任何希望在数据驱动时代脱颖而出的人来说，都具有不可估量的价值。

评分☆☆☆☆☆

我之所以选择这本书，很大程度上是因为它的名字——“Data Visualization with Python and JavaScript”。在如今这个数据爆炸的时代，能够有效地将数据转化为直观易懂的图表，是每一个数据从业者都必须具备的核心技能。而Python和JavaScript，无疑是当前最流行、最强大的两种语言，它们在数据处理和前端展示方面各有优势。我之前接触过一些数据可视化的工具，但总感觉不够灵活，难以实现更具个性和交互性的效果。听说这本书能够将这两种强大的工具融会贯通，让我感到非常兴奋。我期待这本书能带领我深入了解如何在Python中进行数据的清洗、分析和初步的可视化，例如利用Pandas和Matplotlib等库；同时，也希望它能教会我如何利用JavaScript，特别是像D3.js这样的库，来构建交互式、动态且美观的数据可视化作品，从而在网页上呈现出令人惊叹的数据故事。这种跨语言、跨领域的结合，在我看来，是数据可视化领域的未来发展方向，能够掌握这样的技能，无疑会大大提升我在职业生涯中的竞争力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了一个非常深刻的印象，它不像我之前看过的许多技术书籍那样，充满着冰冷的图标和枯燥的文字，而是以一种更具艺术感和现代感的方式呈现。深邃的蓝色背景，仿佛是浩瀚的宇宙，而其中流动的、闪烁的彩色线条，则像是数据在其中自由穿梭、碰撞，最终汇聚成清晰而有意义的模式。这种视觉上的冲击力，让我立刻联想到数据可视化本身所追求的目标——化繁为简，揭示隐藏在数字背后的故事。它传达出一种信息：这本书不仅仅是关于代码和算法的堆砌，更关乎如何用美学和逻辑去讲述数据。我期待这本书能够在这方面提供给我全新的视角，让我不仅仅学习到技术实现，更能领悟到如何通过数据可视化来提升沟通效率，甚至能够引发观者的思考和情感共鸣。这种对“表现力”的追求，让我对这本书的内在品质充满了好奇和期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的目录结构和章节编排，让我觉得非常有条理和逻辑。我翻看了它的大致内容，发现它并没有一开始就陷入代码的细节，而是先从宏观的角度阐述了数据可视化的重要性、原则以及不同类型的可视化方法。这对于我这样的初学者来说，无疑是一个巨大的福音，它帮助我建立起了一个扎实的概念框架，让我明白“为什么”要做数据可视化，以及“应该”如何去做，而不是仅仅停留在“怎么做”。接着，它循序渐进地引入了Python和JavaScript这两个工具，并详细讲解了它们在数据可视化领域各自的应用场景和核心技术。我尤其对书中关于如何选择合适的图表类型、如何设计用户友好的交互界面、以及如何避免常见的可视化误区等方面的论述，充满了期待。我深信，这本书能够为我打开一扇通往数据可视化世界的大门，让我不仅能够掌握技术，更能培养出对数据敏锐的洞察力和对信息传播独到的理解力，从而在未来的工作中，能够用数据讲出更精彩的故事。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装设计相当吸引人，深邃的蓝色背景搭配着抽象的数据流图案，一眼就能感受到科技感和专业性。我拿到的时候就被它的封面深深吸引了，它不仅仅是一本书，更像是一件艺术品，摆在书架上非常有格调。拿到书的那一刻，我就迫不及待地翻开了第一页，纸张的质感很好，触感细腻，印刷清晰，即使是微小的图表和代码片段也能一览无余。整个排版设计非常流畅，阅读体验舒适，没有丝毫的压迫感。我喜欢它在章节划分上的逻辑性，从基础概念到进阶应用，循序渐进，让人能够一步步地深入理解。书页边缘的裁剪也很整齐，可以看出出版方在细节上的用心。我甚至注意到，书的重量也恰到好处，捧在手里不会感到沉重，长时间阅读也不会疲劳。这本书给我的第一印象就是它不仅仅关注内容，更注重读者的整体阅读体验，从视觉到触觉，都力求做到最好，这种对细节的追求，让我对书中内容的期待值也随之飙升，仿佛这本书本身就在用一种无声的方式告诉我，它将带我进入一个充满魅力的知识世界。

评分☆☆☆☆☆