滿額折
資料視覺化：使用Python與JavaScript
商品資訊
相關商品
商品簡介
目次
商品簡介
內容簡介:擷取、清理、分析與轉換資料「Kyran的書包含了大量資訊，從D3.js細節說明，到如何建構出由客製化互動式儀表板所使用的、且由資料庫所支持的API。可以肯定地說，您將從這本書中學到很多東西！」―Peter Cook, 《D3 Start to Finish》作者如何將原始、未經處理的資料轉化為動態的互動式web視覺化？在這本實用的書中，作者Kyran Dale向資料科學家、分析師以及Python、JavaScript開發人員，展示如何為工作建立理想的工具鏈。藉由提供引人入勝的範例以及分享得之不易的實務經驗，本書將引導您善用最佳的Python和JavaScript程式庫。Python為爬取、清理和處理資料提供強大、成熟的程式庫。在web視覺化程式設計方面，JavaScript是最好的語言。這兩種語言相得益彰，可以幫助您建立現代web視覺化工具鏈。您將學習如何：‧使用爬取或web API(Requests、Scrapy、Beautiful Soup)獲取資料‧在NumPy生態系統(帶有pandas、Matplotlib和Seaborn的Jupyter notebook)中使用Python資料處理程式庫清理和處理資料‧使用靜態檔案或輕量級Python伺服器(Flask RESTful API)將資料交付到瀏覽器‧掌握足夠的web開發技能(HTML、CSS、JavaScript)將資料視覺化‧使用挖掘和精煉資料建立web圖表和視覺化(Plotly、D3)
目次
章節說明:導論第1章｜設置開發環境Part I 基本工具第2章｜Python與JavaScript程式語言銜接橋樑第3章｜Python讀寫資料 第4章｜網站開發入門Part II 取得資料第5章｜使用Python從網站取得資料 第6章｜Scrapy和重量級爬取作業Part III 使用Pandas清理與探索資料第7章｜NumPy入門第8章｜Pandas初步介紹第9章｜Pandas清理資料第10章｜Matplotlib視覺化資料第11章｜Pandas探索資料Part IV 提供資料第12章｜提供資料第13章｜Flask與RESTful APIPart V D3與資料視覺化第14章｜想像諾貝爾獎資料的視覺化呈現介面第15章｜建構視覺化介面骨架第16章｜D3入門―用直條圖說故事第17章｜個別得獎視覺化第18章｜D3與地圖第19章｜個別得主資料視覺化第20章｜選單列第21章｜結語附錄A 從開發走向產品
您曾經瀏覽過的商品
購物須知
為了保護您的權益，「三民網路書店」提供會員七日商品鑑賞期(收到商品為起始日)。
若要辦理退貨，請在商品鑑賞期內寄回，且商品必須是全新狀態與完整包裝(商品、附件、發票、隨貨贈品等)否則恕不接受退貨。