（1）没有高深理论，每章都以实例为主，读者参考书中源码运行，就能得到与书中一样的结果。（2）专注于Python数据分析与可视化操作中实际用到的技术。相比大而全的书籍资料，本书能让读者尽快上手，开始项目开发。（3）书中的“新手问答”和“小试牛刀”栏目能让读者巩固知识，举一反三，学以致用。
《Python数据分析与可视化从入门到精通》以“零基础”为起点，系统地介绍了Python在数据处理与可视化分析方面的应用。全书内容共分3篇12章，具体安排如下。 篇：基础篇，包括~4章。主要介绍了Python语言的基本情况与现状、环境搭建与软件安装，以及Python语言的基本知识。 第2篇：应用篇，包括第5~11章。主要介绍了Python的数据存取方法、数据清洗和预处理、大数据可视化分析基础，以及2D、3D等图形的绘制与可视化分析的方法与相关应用。 第3篇：实战篇，包括2章。以抓取中国天气网相关数据存入MySQL数据库，并绘制相应图形为主线，综合本书各章知识点，介绍了数据采集、清理、保存及绘制可视化图形的基本步骤和方法。 本书既适合希望从事Python数据处理与可视化的用户学习，也适合作为广大职业院校相关专业参考用书，还可作为相关培训班的教材用书。
高博，不错工程师，IT杂家。主要研究方向为云计算与大数据、数据可视化等，熟悉.Net、PHP、Python，DevOps，MySQL、SQLServer等技术和工具。作为一作编写了《Discuz!社区管理员实用教程》《代码的力量——Discuz!源码分析与插件开发实例进阶》《PHP+MySQL+AJAX Web开发给力起飞》，参与编写了《Web 2.0社区网站实用宝典》《 4.0 MVC敏捷开发给力起飞》《Java Web应用开发给力起飞》等书籍。主持省部级纵向课题3项，参与纵向、横向课题16项，获得软件著作权12项。 刘冰，博士研究生，重庆邮电大学计算机科学与技术学院/人工智能学院教师，先后翻译出版程序设计、图像处理、计算机视觉等领域著作4部，编写教材5部，获发明2项，发表SCI/EI论文4篇，参与重量、省部级项目3项。荣获重庆邮电大学很好班主任、很好班导师、很好青年教师等荣誉称号。 李力，毕业于西安交通大学计算机学院，现工作于教育考试招生战线，曾长期在国防军工单位从事网络战、信息战研究，擅长需求分析与设计，参与纵、横向课题12项，获得软件著作权4项。
篇 基础篇章 认识大蟒：Python快速入门21.1 什么是大蟒（Python）31.2 Python是位“年轻的老同志”31.3 Python语言有什么特点51.4 Python语言的应用领域7★新手问答★8本章小结8第2章 磨好利牙，子弹上膛：准备好工作环境92.1 版本的比较与选择102.2 在Windows上安装Python142.2.1 下载安装程序152.2.2 图解安装步骤172.3 在macOS上安装Python192.3.1 版本选择202.3.2 下载安装程序202.3.3 图解安装步骤222.4 选择合适的开发工具262.4.1 Anaconda262.4.2 Visual Studio272.4.3 PyCharm272.4.4 Eclipse 282.4.5 Komodo 292.4.6 Visual Studio Code/Sublime/EditPlus/UltraEdit302.5 安装所需的第三方组件（库）302.5.1 安装Matplotlib、NumPy和SciPy312.5.2 安装Python Imaging Library（Pillow）342.5.3 安装Requests352.5.4 安装BeautifulSoup362.5.5 安装Pandas372.5.6 安装Basemap392.5.7 安装SQLAlchemy40★新手问答★42★小试牛刀★42本章小结44第3章 大蟒的基本技能之一：Python语言基础453.1 基本概念463.1.1 变量463.1.2 保留字473.1.3 注释483.1.4 行与缩进493.2 数据类型503.2.1 Number503.2.2 Bool543.2.3 String553.2.4 正则表达式583.2.5 List633.2.6 Tuple693.2.7 Set703.2.8 Dictionary733.3 运算符743.3.1 算术运算符743.3.2 比较（关系）运算符743.3.3 赋值运算符753.3.4 逻辑运算符763.3.5 位运算符773.3.6 成员运算符783.3.7 身份运算符783.3.8 运算符优先级79★新手问答★79★小试牛刀★80本章小结80第4章 大蟒的基本技能之二：Python语言进阶814.1 流程控制824.1.1 条件语句824.1.2 循环语句854.1.3 break、continue和pass874.2 异常处理894.3 函数924.3.1 函数的基本概念924.3.2 变量作用域994.3.3 迭代器和生成器1004.3.4 装饰器1054.4 面向对象编程1074.4.1 类和对象1084.4.2 魔术方法1144.5 文件操作116★新手问答★119★小试牛刀★119本章小结120第2篇 应用篇第5章 给大蟒找食：Python的数据存取操作1225.1 餐前小食：文本文件的数据存取1235.1.1 基于分隔符的文本数据文件1235.1.2 基于JSON格式的文本文件1295.2 开胃菜：Excel文件的数据存取1325.2.1 Excel的模块和库1325.2.2 读取Excel文件1335.2.3 生成Excel文件并写入数据1355.3 主菜：写一个爬虫来收集网页数据1365.3.1 爬虫的概念1365.3.2 写一个简单的爬虫1375.3.3 保存爬取到的数据1405.4 主菜：操作MySQL数据库1415.4.1 MySQL数据库是什么1425.4.2 选择并安装MySQL数据库连接组件1425.4.3 连接到MySQL数据库1435.4.4 把数据放进去1455.4.5 把数据拿出来1495.4.6 删除和更新数据1515.5 甜点：ORM框架153★新手问答★159★小试牛刀★160本章小结162第6章 洗干净了再吃：使用Python预处理数据1636.1 清洗和预处理数据的原因及方法1646.1.1 数据清洗和预处理的意义及原则1646.1.2 脏数据清洗方法1656.2 使用Pandas预处理数据1676.2.1 Pandas数据结构1676.2.2 预处理数据171★新手问答★177★小试牛刀★177本章小结182第7章 有营养的食物：大数据分析及可视化基础知识1837.1 大数据的概念1847.2 大数据分析1867.2.1 数据收集1867.2.2 数据存储1867.2.3 资源管理与服务协调1877.2.4 计算引擎1877.2.5 数据分析1887.2.6 数据可视化1887.3 使用NumPy和SciPy快速处理数据1887.3.1 使用NumPy处理多维数组1887.3.2 使用SciPy完成不错数学计算195★新手问答★202★小试牛刀★202本章小结206第8章 大蟒神通之一：使用Matplotlib绘制基础图形2078.1 绘制简单图形2088.1.1 使用plot()绘制折线图2088.1.2 使用bar()绘制柱状图2108.1.3 使用barh()绘制条形图2148.1.4 使用hist()绘制直方图2158.1.5 使用pie()绘制饼图2188.1.6 使用polar()绘制雷达图2208.1.7 使用scatter()绘制散点图2218.1.8 使用stem()绘制棉棒图2228.1.9 使用boxplot()绘制箱线图2238.1.10 使用errorbar()绘制误差棒图2258.1.11 使用stackplot()绘制堆积折线图2278.1.12 使用broken_barh()绘制间断条形图2288.1.13 使用step()绘制阶梯图2298.2 绘制不错图形2318.2.1 对数图2318.2.2 频谱图2328.2.3 矢量场流线图2338.2.4 绘制两个变量间的互相关图形234★新手问答★235★小试牛刀★236本章小结238第9章 大蟒神通之二：使用Matplotlib美化和修饰图形2399.1 调整坐标轴和刻度2409.1.1 设置坐标轴刻度2409.1.2 设置坐标轴的标签文本2419.1.3 绘制刻度线的网格线2439.1.4 移动坐标轴的位置2449.2 添加标题、图例和注释文本2459.2.1 设置标题的展示样式2469.2.2 设置图例的展示样式2489.2.3 添加注释文本2499.3 设置线形和文本字体2519.3.1 设置线形样式2519.3.2 设置文本属性和字体属性2539.4 使用颜色2589.4.1 使用颜色参数2589.4.2 使用色彩映射和添加颜色标尺2599.5 划分画布262★新手问答★263★小试牛刀★264本章小结2660章 大蟒神通之三：数据可视化之3D图形应用26710.1 创建3D可视化图表26810.1.1 3D柱状图和3D直方图26810.1.2 3D线框图、3D曲面图和3D三翼面图27010.2 使用Matplotlib创建动画273★新手问答★275★小试牛刀★276本章小结2781章 大蟒神通之四：图像处理27911.1 使用Python Imaging Library处理图像28011.2 生成CAPTCHA图像283★新手问答★286★小试牛刀★286本章小结288第3篇 实战篇2章 综合案例：全国县级市天气预报的数据可视化分析29012.1 目标与计划29112.1.1 具体目标29112.1.2 工作计划29312.2 确定目标数据29312.3 试验抓取数据29712.4 保存数据入库29912.5 检查清理数据31012.5.1 检查数据完整性与合法性31012.5.2 清理或预处理数据31112.6 绘制图形图表311本章小结314附录315附录A Python命令行参数处理模块argparse简介316附录B Python编程代码的风格319附录C Python常见面试题精选321
