Python数据可视化之美：专业图表绘制指南（全彩）

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Python数据可视化实战全书教案1-8章全.pdf

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Python数据可视化大屏最完整资料（pyecharts+pymysql+BeautifulSoup）

一、摘要 主要内容：python数据可视化大屏； 适用人群：Python初学者，数据分析师，或有志从事数据分析工作的人员； 准备软件：Anaconda（Spyder：代码编译）或Pycharm、Navicat Premium 12（数据库）。 二、内容 1、Pyecharts图表； 2、连接数据库（bartest.py含数据库连接代码）； 3、大屏看板-监控中心。 三、使用库 1、pyecharts 2、pymysql 3、BeautifulSoup 4、operator

Data Visualization with python 课程的pdf

Data Visualization with python 课程的pdf Data Visualization with python 课程的pdf IBM 数据可视化

Mastering Python Data Visualization.pdf(高清带书签)

Mastering Python Data Visualization

python制作20个炫酷的数据可视化大屏(含源码)

python制作20个炫酷的数据可视化大屏(含源码)，包含智慧物流服务中心、大数据分析系统、地方情况分析、大屏数据统计、App接入终端情况分析、医院大数据展示、移动能效管理平台等可视化项目。

python 预测之美

数据分析与算法实战，全书代码都有。

python可视化之美.zip

python可视化之美 --- 配套资料 内含代码

数据之美.rar （非书籍）

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数据可视化设计指南：图表设计.pdf

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？

Visualizing Data【PDF 英文原版】

《可视化数据》是一本关于计算信息设计的书籍。从如何获取原始数据开始，到如何理解原始数据，它都给出了非常详尽的介绍。《可视化数据》使用由作者开发的开源编程环境Processing编程，它非常简单易用。对于熟悉使用Java的程序员来说，《可视化数据》后面的章节还介绍了如何将Processing和Java结合使用。 这本书是写给那些拥有一个数据集合，好奇如何探索它，并且考虑如何交流这些数据的人们的。随着我们处理越来越多的信息，需要可视化数据的人们的数量增长的非常迅速。更重要的是，读者已经超越了某些可视化领域的专家。通过让更大范围的人们都接触到可视化思想，我们在接下来的几十年中应该可以看到一些真正让人惊叹的事情。

数据可视化之美

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

Hands-On Data Visualization with Bokeh pdf

Learn how to create interactive and visually aesthetic plots using the Bokeh package in Python Key Features A step by step approach to creating interactive plots with Bokeh Go from nstallation all the way to deploying your very own Bokeh application Work with a real time datasets to practice and create your very own plots and applications Book Description Adding a layer of interactivity to your plots and converting these plots into applications hold immense value in the field of data science. The standard approach to adding interactivity would be to use paid software such as Tableau, but the Bokeh package in Python offers users a way to create both interactive and visually aesthetic plots for free. This book gets you up to speed with Bokeh - a popular Python library for interactive data visualization. The book starts out by helping you understand how Bokeh works internally and how you can set up and install the package in your local machine. You then use a real world data set which uses stock data from Kaggle to create interactive and visually stunning plots. You will also learn how to leverage Bokeh using some advanced concepts such as plotting with spatial and geo data. Finally you will use all the concepts that you have learned in the previous chapters to create your very own Bokeh application from scratch. By the end of the book you will be able to create your very own Bokeh application. You will have gone through a step by step process that starts with understanding what Bokeh actually is and ends with building your very own Bokeh application filled with interactive and visually aesthetic plots. What you will learn Installing Bokeh and understanding its key concepts Creating plots using glyphs, the fundamental building blocks of Bokeh Creating plots using different data structures like NumPy and Pandas Using layouts and widgets to visually enhance your plots and add a layer of interactivity Building and hosting applications on the Bokeh server Creating advanced plots using spatial data Who this book is for This book is well suited for data scientists and data analysts who want to perform interactive data visualization on their web browsers using Bokeh. Some exposure to Python programming will be helpful, but prior experience with Bokeh is not required. Table of Contents Bokeh installation and key concepts Plotting using glyphs Plotting with different data structures Using layouts for effective presentation Using annotations, widgets and visual attributes for visual enhancement Building and hosting applications using the Bokeh Server Advanced Plotting with Networks, Geo data, WebGL and Exporting plots The Bokeh Workflow: A case study

《数据之美：一本书学会可视化设计》PDF英文版本下载.txt

《数据之美：一本书学会可视化设计》PDF英文版本下载

疫情数据可视化大屏.zip

展示中国新冠疫情数据，建立时间序列模型分析预测未来30天新增，通过flask,echarts进行大屏展示

用matplotlib和pyecharts实现对疫情数据可视化（持续更新）

最近呢，接到一个项目： 项目内容： 1.利用Python编写爬虫程序，爬取https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia页面中当天的“疫情数据”并保存到本地 2.根据爬取的数据可视化展示 项目实现 很显然，该项目分为两个部分： 使用爬虫获取数据（request,beautifulsoup,pyquery……） 进行数据可视化（pyecharts，matplotlib……） 我们进入该网址使用快捷键F12浏览源代码 经过漫长的寻找我们找到了所需要的数据： 经过整理，我们发现它的数据是这样的： [{{“provinceName”:“黑龙江省”,“provin

Echarts + Web实现大屏展示效果

Echarts + Web实现大屏展示效果,实现数据可视化，大屏显示效果，用echarts插件实现

数据可视化大屏资料合集（网上收集的几十种样式的html静态页）

数据可视化大屏资料合集（网上收集的几十种样式的html静态页）（可能有重复）

python采集信息+Python预处理+tableau绘制可视化大屏

制作完成的效果： 注：这个图绘制的右上角违和感较高，所以各位小伙伴绘制时要注意不要使用这种大块的图形，绘制一些可以设置背景色为透明的哪一种。 最后一张图的话设计的是1920*1080的大小，太大了，所以录制的时候并没有完全录制上。 现在制作可视化大屏的方法我遇见的主要有两种：一是使用Python flask+ajax+ECharts绘图库，二就是使用tableau。当然使用power bi和fine bi的话应该也是可以绘制的，感兴趣的小伙伴可以尝试一下。 第一种方法的话：在b站上面有学习链接：学习网址。 主要思路是： 1.利用Python获取到数据，如从数据库、csv、excel中获

基于Python的数据可视化.pdf

基于Python的数据可视化.pdf

Python+django开发的web座屏

这是一个通过Python+django开发的web网站

Expert Data Visualization 无水印pdf

Expert Data Visualization 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

Lattice.Multivariate.Data.Visualization.with.R.（use.R）.pdf

Lattice.Multivariate.Data.Visualization.with.R.（use.R）.pdf 课程整理

4个可视化数据大屏demo源码

4个可视化数据大屏demo源码，可以直接运行，数据动态接口预留。

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

python大作业 含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码（2016-2021全国各地区粮食产量）.rar

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。运行本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运行。文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码

python做的《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码，最还原的

Python金融量化的高级库：TA-Lib-0.4.24（包含python3.7、3.8、3.9、3.10的32位和64位版本）

TA-Lib（Technical Analysis Library, 即技术分析库）是Python金融量化的高级库，涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标，如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等。但很多人安装指标计算ta-lib库就总报错，就可以在这里找到包下载后安装。 文件举例：TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 命名解释：包名-版本号-cp37代表适用于python3.7版本-win代表windows平台-amd64表示64位版本（与python版本要一致） 假定文件下载到d盘根目录，使用如下命令进行安装： pip install d:\TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 原文链接：https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/126140862 建议使用360压缩进行解压。

第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛-PythonB组题目

您正在寻找的是第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛Python B组的题目全集。蓝桥杯大赛作为国内知名的计算机程序设计竞赛，一直以来都以其高水平的题目和严格的评选标准而备受瞩目。本次大赛的Python B组题目更是涵盖了众多编程领域的知识点，无论是算法设计、数据结构还是编程技巧，都考验了参赛者的深厚实力。 这份题目全集以PDF格式呈现，清晰易读，方便您随时查阅和学习。每一道题目都经过精心设计和筛选，旨在考察参赛者的编程思维、问题解决能力以及创新能力。无论您是正在准备参赛的选手，还是对编程感兴趣的爱好者，这份题目集都将为您提供一个极好的学习和挑战的平台。 通过这份题目集，您可以深入了解蓝桥杯大赛的出题风格和难度，熟悉各种编程问题的解题思路和方法，从而提升自己的编程能力和竞技水平。此外，这些题目也是极好的练习材料，可以帮助您巩固和拓展编程知识，提高解决实际问题的能力。 适用人群： 蓝桥杯大赛参赛选手 计算机专业学生 编程爱好者 对算法和数据结构有兴趣的学习者 资源特点： 高质量的题目设计，涵盖广泛的知识点 清晰易读的PDF格式，方便查阅和学习 提供解题思路和方法，有助于提升编程能力