本书对可视化技术、交互技术以及数据分析方法进行了系统和全面的讲解。介绍了交互式可视化数据分析解决方案的设计标准，论述了设计中的影响因素以及工作流程的检验方法。读者可以从中了解可视化编码的基础知识，以及用于多元数据、时间数据、地理空间数据和图形数据等方面的众多可视化技术。 书中专门用一章的内容来介绍与可视化效果互动的常规概念，并且利用图示来说明现代交互技术如何推动可视化数据分析的发展。针对如今庞大而复杂的数据，本书涵盖了自动化分析计算支持可视化数据分析的相关内容，另外还介绍了多屏幕环境下的高级可视化概念、数据分析过程中的用户指南以及渐进式可视化数据分析等技术。 作者用简洁明了的术语以自上而下的视角解读了交互式可视化数据分析。众多真实案例和丰富的插图将使学生、本领域专家、数据密
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你是否在寻找一本完整介绍Python操纵、处理、提取和压缩结构化数据的指南？本书包含了许多实例分析，通过若干个Python库——包括NumPy，pandas，matplotlib和IPython——为你展示了如何高效地解决大量数据分析的问题。《Python数据分析（）》由麦金尼撰写，他是pandas库的主要作者。本书也是一本具有实践性的指南，指导那些使用Python进行科学计算的数据密集型应用。它适用于刚刚开始使用Python的分析师，或者是进入科学计算领域的Python程序员。使用IPyth1on交互式shell作为你的主要开发环境学习NumPy（NumericalPython）的基础和高级特性接触patldas库中的数据分析工具。《Python数据分析（）》内容：使用高性能工具来加载、抽取、转换、合并和改造数据使用matplotlib来创建散点图和静态或者交互式可视化数据运用pandas的groupby功能来对数据集进行切片、切块和汇总通过具体实例来学
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