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Python数据可视化之美：专业图表绘制指南（全彩）
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Python数据可视化实战 评分:
你手头有一些数据，想做成漂亮的图表放到网站上？好主意，通过浏览器来跨平台实现数据可视化是正确的选择。什么，你还想让图表能够响应用户操作？没问题，交互式图表比静态图片更能吸引人去探究本源。好啦，要生成通过浏览器展示的动态图表，首选目前最热门的Web数据可视化库——D3。 这本书很有意思，而且对读者要求不高。不需要知道什么是数据可视化，也不用有太多Web开发背景就能看懂它。不信？翻一翻就知道这是一本既好玩又实用的动手指南啦！看完这本书你会怎么样呢？ 掌握必要的HTML、CSS、JavaScript和SVG基础知识； 学会基于数据在网页里生成元素和为它们设置样式的技巧； 能够生成条形图、散点图、饼图、堆叠条形图和力导向图； 使用平滑的过渡动画来展示数据的变化； 赋予图表动态交互能力，响应用户从不同角度探索数据的请求； 收集数据和创建自定义的地图； 另外，本书100多个代码示例都可以在线浏览！
上传时间：2016-05 大小：8.83MB
18.75MB《数据可视化实战》
2014-08-14关于d3.js深入浅出的介绍，对初学者非常实用。里面的实例都是非常实用的。
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数据可视化之美
2018-08-08很经典的书，没有代码，通过详实的例子来展现可视化技术，让人产生感性认识
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2015-06-16如何使用D3.js设计交互式图表，学习可视化设计流程
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2019-08-26当你能够充分理解数据，并能够轻易向 他人解释数据时，数据才有所价值， 因此，数据可视化至关重要。 如果数据表达失误或者无法高效表达数据，那么 读者便无法理解数据的含义，既无法传达想要的 信息，也有损你的名望。但是你无须具有专业的 统计知识，只要用心，便能解读数据核心，将其 可视化。本文指南将提供常见的图表设计准则。 帮助你找到正确地数据表达方式，并给出实践得 出的设计建议和技巧，从而避免设计错误，让你 的数据能够最大程度的发挥作用。 柱状图中，两栏数据间最理想的距离是？
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