Python數據分析：基於Plotly的動態可視化繪圖 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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隨著信息技術的發展和硬件設備成本的降低，當今的互聯網存在海量的數據，要想快速從這些數據中獲取更多有效的信息，數據可視化是重要的一環。對於Python語言來說，比較傳統的數據可視化模塊是Matplotlib，但它存在不夠美觀、靜態性、不易分享等缺點，限製瞭Python在數據可視化方麵的發展。為瞭解決這個問題，新型的動態可視化開源模塊Plotly應運而生。由於Plotly具有動態、美觀、易用、種類豐富等特性，所以一經問世就受到開發人員的喜愛。《Python數據分析：基於Plotly的動態可視化繪圖》主要介紹Plotly在可視化各領域的應用，包括基礎繪圖、數據處理、網頁開發、程序GUI、機器學習和量化投資等，方便讀者對Plotly快速上手。

《Python數據分析：基於Plotly的動態可視化繪圖》絕大部分代碼用Python語言編寫，同時也給齣瞭Plotly在R語言、MATLAB和JavaScript中的應用案例。

孫洋洋，擅長網絡爬蟲、機器學習、量化投資與程序GUI開發設計。有多年量化投資實盤操作經曆，現就職於某期貨公司做量化研究員。

第1章 快速開始 1
1.1 Plotly簡介 1
1.2 安裝與安裝環境 6
1.3 在綫初始化 6
1.4 在綫繪圖隱私說明 8
1.5 開始在綫繪圖 8
1.6 使用離綫繪圖庫 11
1.7 參數解讀 13
1.8 查看幫助 14
第2章 Plotly基礎圖形 16
2.1 基礎案例解讀 17
2.2 基本繪圖流程 19
2.3 散點圖 20
2.3.1 基本案例 20
2.3.2 樣式設置 22
2.3.3 應用案例 24
2.3.4 參數解讀 26
2.4 氣泡圖 28
2.4.1 基本案例 28
2.4.2 樣式設置 29
2.4.3 縮放設置 30
2.4.4 參數解讀 33
2.5 綫形圖 33
2.5.1 基本案例 33
2.5.2 數據缺口與連接 35
2.5.3 數據插值 38
2.5.4 填充綫形圖 41
2.5.5 應用案例 45
2.5.6 參數解讀 49
2.6 柱狀圖 49
2.6.1 基本柱狀圖 49
2.6.2 柱狀簇 50
2.6.3 層疊柱狀圖 52
2.6.4 瀑布式柱狀圖 54
2.6.5 圖形樣式設置 56
2.6.6 應用案例 58
2.6.7 參數解讀 60
2.7 水平條形圖 61
2.7.1 基本案例 61
2.7.2 應用案例 64
2.7.3 參數解讀 70
2.8 甘特圖 70
2.8.1 基本甘特圖 70
2.8.2 甘特圖（按數字索引） 71
2.8.3 甘特圖（按類彆索引） 72
2.8.4 應用案例 74
2.9 麵積圖 76
2.9.1 基本麵積圖 76
2.9.2 內部填充麵積圖 78
2.9.3 堆積麵積圖 80
2.10 直方圖 83
2.10.1 基本直方圖 83
2.10.2 重疊直方圖 84
2.10.3 層疊直方圖 85
2.10.4 纍積直方圖 87
2.10.5 應用案例 88
2.10.6 參數解讀 89
2.11 餅圖 90
2.11.1 基本餅圖 90
2.11.2 環形餅圖 91
2.11.3 樣式設置 92
2.11.4 應用案例 93
2.11.5 參數解讀 98
2.12 更多案例 99
2.13 Plotly對象概覽 100
第3章 Plotly高級圖形 110
3.1 時間序列 110
3.1.1 使用方法 110
3.1.2 時間範圍約束 111
3.2 滑動選擇控件 113
3.3 錶格 117
3.3.1 入門案例 117
3.3.2 添加鏈接 118
3.3.3 使用Pandas 120
3.3.4 改變大小與顔色 121
3.3.5 錶格與圖 124
3.4 多圖錶 129
3.5 多個坐標軸 130
3.5.1 雙坐標軸 130
3.5.2 多坐標軸 132
3.5.3 共享坐標軸 136
3.6 多子圖 138
3.6.1 雙子圖（方法一） 138
3.6.2 雙子圖（方法二） 139
3.6.3 多子圖（方法一） 141
3.6.4 多子圖（方法二） 142
3.6.5 分割視圖區間 144
3.6.6 子圖共享坐標軸（方法一） 147
3.6.7 子圖共享坐標軸（方法二） 149
3.6.8 子圖坐標軸自定義 152
3.6.9 嵌入式子圖 154
3.6.10 混閤圖 155
3.7 繪製SVG 159
3.7.1 綫形圖的繪製 160
3.7.2 綫形圖應用：創建圖形的切綫 163
3.7.3 矩形圖的繪製 166
3.7.4 矩形圖應用：設置時間序列區域高亮顯示 169
3.7.5 圓形圖的繪製 171
3.7.6 圓形圖應用：高亮顯示散點圖的聚集簇 174
第4章 Plotly與Pandas 178
4.1 簡單快速入門 178
4.1.1 基本綫形圖 179
4.1.2 基本散點圖 180
4.1.3 基本柱狀圖 181
4.2 使用cufflinks繪圖 183
4.2.1 安裝cufflinks 183
4.2.2 快速入門 183
4.2.3 快速獲取數據 185
4.2.4 自定義繪圖 186
4.2.5 常見經典圖形 188
4.2.6 更多案例 193
第5章 金融繪圖 194
5.1 快速繪製K綫圖 194
5.1.1 檢查Plotly版本 194
5.1.2 快速繪製OHLC（美國綫）圖 194
5.1.3 快速繪製蠟燭圖 197
5.2 K綫圖的優化 199
5.2.1 過濾非交易時間 199
5.2.2 設置形狀、顔色和注釋 203
5.2.3 添加技術指標 207
5.3 使用自定義的數據 211
5.4 高級金融繪圖 214
5.4.1 入門案例 214
5.4.2 綜閤案例 215
第6章 Matplotlib 217
6.1 Matplotlib簡介 217
6.2 安裝Matplotlib 218
6.3 調整Matplotlib參數 220
6.4 常用的API功能 222
6.5 綫性函數 223
6.6 增加子圖 225
6.7 確定坐標範圍 228
6.8 概率圖 229
6.9 散點圖 232
6.10 柱狀圖 235
6.11 更多擴展 239
第7章 Plotly與網頁開發 240
7.1 Plotly在Django中的應用 240
7.1.1 安裝環境搭建 240
7.1.2 安裝環境測試 241
7.1.3 入門案例一 243
7.1.4 入門案例二 247
7.1.5 更多案例擴展 254
7.1.6 應用案例一 256
7.1.7 應用案例二 258
7.2 Plotly在Flask中的應用 267
7.2.1 安裝Flask 269
7.2.2 最小的Web應用 269
7.2.3 模闆渲染 270
7.2.4 入門案例一 272
7.2.5 入門案例二 275
7.2.6 應用案例 283
第8章 Plotly與GUI開發 293
8.1 PyQt的安裝 295
8.2 案例解讀 295
8.3 設置提升的窗口部件 298
8.4 Plotly_PyQt 5的使用 300
8.5 更多擴展 304
8.6 Plotly與PyQt 5.6的結閤 305
8.7 更多擴展 309
8.8 應用案例：展示産品組閤信息 309
第9章 Plotly與機器學習 316
9.1 Plotly在Sklearn中的應用 316
9.1.1 分類問題 316
9.1.2 迴歸問題 319
9.1.3 聚類問題 321
9.2 PyTorch可視化工具 326
9.2.1 Visdom簡介 326
9.2.2 安裝Visdom 327
9.2.3 Visdom與Plotly 328
9.2.4 Visdom基本概念 328
9.2.5 使用方法 329
9.2.6 Visdom與PyTorch 345
第10章 Plotly在量化投資中的應用 346
第11章 Plotly在其他語言中的應用 355
11.1 Plotly在R語言中的應用 355
11.1.1 安裝R語言 355
11.1.2 安裝Plotly模塊 356
11.1.3 Plotly應用分析 356
11.1.4 更多擴展 362
11.2 Plotly在MATLAB中的應用 363
11.2.1 下載與安裝 363
11.2.2 基礎入門 365
11.2.3 經典案例 367
11.2.4 更多擴展 376
11.3 Plotly在JavaScript語言中的應用 377
11.3.1 基礎入門 377
11.3.2 散點圖 380
11.3.3 條形圖 383
11.3.4 扇形圖 384
11.3.5 更多擴展 386
· · · · · · (收起)