Python數據可視化快速入門到精通（簡體書）

《Python數據可視化快速入門到精通》是一本側重介紹各種數據可視化工具 案例的Python數據可視化圖書，為了保證讀者可以學以致用，在實踐方面循序漸進地進行3個層次的實踐：基礎知識實踐、進階知識實踐和綜合應用實踐。本書全面介紹了數據可視化知識，從學習到實踐的角度出發，以幫助讀者快速掌握Python各種數據可視化工具，既可以學習，又可以作為查詢工具。本書通過各種實例、案例，將每一款數據可視化工具的使用與實際應用相結合，力求使讀者短時間內掌握多款數據可視化工具，暢遊職場。全書共分15章，主要分為3個篇章，即基礎篇、提高篇和案例篇。基礎篇：包括認識數據可視化、搭建Python數據可視化環境以及Python基礎繪圖工具。提高篇：是基礎篇的提升，包括Python各種數據可視化工具的介紹與使用，如Matplotlib的進階應用、Pandas內置繪圖大全、Seaborn圖表、第三方圖表Pyecharts、Plotly圖表、Bokeh圖表。案例篇：基於不同技術方向的實用案例，包括Matplotlib Pandas實現商業圖表之漸變餅形圖、Matplotlib NumPy實現商業圖表之對比分析雙向柱形圖、Matplotlib Animation實現動態圖表、Matplotlib Pandas PyQt5實現嵌入交互式圖表、Matplotlib NumPy實現趣味繪圖。本書提供大量豐富的資源，力求為讀者打造一本基礎 應用 實踐一體化、精彩的Python數據可視化工具書。本書不僅適合初學者、入行數據分析人員、與數據打交道（與數據相關）人員、對數據感興趣的人員，也適合從事其他崗位想掌握數據可視化工具的職場人員。

①分層學習，學以致用。本書按基礎、提高、案例、項目四個層級進行循序漸進的學習和實踐，力爭短時間快速掌握相關技能。 ②案例豐富，通過大量案例、實例講解所學技能，舉一反三，提高讀者應用技能的能力。 ③本書配備了視頻錄像、資源庫、社區技術支持、QQ在線等服務。

龐大的數據堆積在你面前，顯然不如圖表來得直觀、清晰，正所謂“一圖勝千言”。
Python語言簡單易學、數據處理簡單高效，對於初學者來說容易上手。在科學計算、數據分析、數學建模和數據挖掘等方面，Python占據了越來越重要的地位。另外，Python第三方擴展庫不斷更新，在數據可視化方面也提供了大量的工具。
本書側重各種Python數據可視化工具的介紹與實踐，主要包括基礎繪圖工具Turtle，最常用的Matplotlib，用於統計分析的Seaborn，以及適合網頁應用的第三方圖表Pyecharts、Plotly圖表和Bokeh圖表。為保證讀者學以致用，循序漸進地進行3個層次的篇章介紹：基礎篇、提高篇和案例篇。
本書內容
全書共分為15章，主要通過“基礎篇（4章） 提高篇（6章） 案例篇（5章）”3大維度一體化的方式講解，具體的學習結構如下所示。
本書特色
1.工具多、介紹全面
書中介紹了諸多款Python數據可視化工具，每一款工具的介紹都是從基礎開始不斷進階，全面細致，不僅可以學習，還可以作為日常查閱的工具書。
2.實例豐富、學以致用
書中介紹的每一款數據可視化工具都結合了大量的實例以及非常詳細的注釋信息，力求使讀者能夠快速了解和使用該工具，提升學習效率，縮短學習路徑。
3.提升技能、綜合運用
通過案例應用，帶領讀者完成各種實用性較強並結合不同技術的Python數據可視化案例，讓讀者不斷提升數據分析和數據可視化技能，從而快速了解和掌握每一款數據可視化工具的使用方法，提升綜合運用的能力。
4.精彩欄目、貼心提示
本書根據實際學習的需要，設置了“注意”“說明”等許多貼心的小欄目，輔助讀者輕鬆理解所學知識，規避編程陷阱。
5.豐富資源、邊學邊練
本書提供了豐富的學習資源，包含視頻、源代碼、實戰練習等。讀者可訪問我社官網>服務>資源下載頁面：www.cip.com/Service/Download搜索本書並獲取配書資源的下載鏈接。
本書讀者物件
（1）Python的編程愛好者。
（2）參加畢業設計的學生。
（3）相關培訓機構的老師和學生。
（4）大中專院校的老師和學生。
（5）數據分析師。
（6）職場人員。
本書約定
讀者服務
為方便解決讀者在學習本書過程中遇到的疑難問題及獲取更多圖書配套資源，我們在明日學院網站為您提供了社區服務和配套學習服務支持。此外，我們還提供了質量反饋信箱及售後服務電話等，如圖書有質量問題，可以及時聯繫我們，我們將竭誠為您服務。
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致讀者
本書由明日科技的Python開發團隊策劃並組織編寫，主要編寫人員有高春艷、王小科、賽思琪、王國輝、李磊、賽奎春、趙寧、張鑫、周佳星、葛忠月、宋萬勇、田旭、王萍、李穎、楊麗、劉媛媛、何平、依瑩瑩、呂學麗、鐘成浩、徐丹、王歡、張悅、岳彩龍、牛秀麗、宋禹蒙、於英鵬、段霄雷、宛佳秋、杜明哲、王孔磊等。在編寫本書的過程中，我們本著科學、嚴謹的態度，力求精益求精，但疏漏之處在所難免，敬請廣大讀者批評指正。
感謝您閱讀本書，希望本書能成為您編程路上的領航者。

編者

第1篇 基礎篇 001
第1章　認識數據可視化 002
1.1 什麼是數據可視化 002
1.2 數據可視化的作用 002
1.3 數據可視化常用工具 003
1.4 如何選擇適合的圖表類型 004
1.5 圖表的基本組成 005

第2章　搭建Python數據可視化環境 007
2.1 Python概述 007
2.2 搭建Python開發環境 008
2.2.1　安裝Python 008
2.2.2　使用IDLE編寫“hello world” 012
2.3 集成開發環境PyCharm 014
2.3.1　下載PyCharm 014
2.3.2　安裝PyCharm 015
2.3.3　運行PyCharm創建工程 018
2.3.4　第一個Python程序“Hello World!” 019
2.4 數據分析標準環境Anaconda 022
2.4.1　下載Anaconda 022
2.4.2　安裝Anaconda 023
2.5 Jupyter Notebook開發工具 025
2.5.1　認識Jupyter Notebook 025
2.5.2　新建一個Jupyter Notebook文件 025
2.5.3　在Jupyter Notebook中編寫“Hello World” 025

第3章　繪圖基礎之海龜繪圖Turtle 029
3.1 認識海龜繪圖 029
3.1.1　Turtle模塊 029
3.1.2　海龜繪圖的坐標系 030
3.1.3　海龜繪圖的關鍵要素 030
3.1.4　繪製第一幅圖 030
實例3.1　繪製一只向前爬行的小海龜 030
3.2 窗口控制 032
3.2.1　設置窗口的尺寸和初始位置 032
3.2.2　設置窗口標題 032
3.2.3　設置窗口的背景顏色 033
3.2.4　設置窗口的背景圖片 034
3.2.5　清空屏幕上的繪圖 035
3.2.6　關閉窗口 035
3.3 畫筆設置 035
3.3.1　畫筆初始形狀 036
3.3.2　設置畫筆顏色 037
3.3.3　落筆與抬筆 038
實例3.2　繪製兩條不同顏色的平行線 039
3.3.4　設置線條粗細 040
3.3.5　隱藏與顯示海龜光標 040
3.3.6　設置畫筆的速度 041
3.4 輸入/輸出文字 042
3.4.1　輸出文字 042
3.4.2　輸入文字 043
3.5 繪製圖形 045
3.5.1　繪製線條 045
實例3.3　繪製折線 045
3.5.2　繪製矩形 046
實例3.4　繪製一個簡單的柱子 046
3.5.3　繪製柱形圖 047
實例3.5　繪製銷量分析柱形圖 047
3.6 綜合案例——繪製奧運五環標志 049
3.7 實戰練習 050

第4章　Matplotlib入門 051
4.1 Matplotlib概述 051
4.1.1　Matplotlib簡介 051
4.1.2　安裝Matplotlib 054
4.1.3　Matplotlib圖表之初體驗 056
實例4.1　在PyCharm中繪製圖表 056
實例4.2　Jupyter Notebook中繪製圖表 056
4.2 圖表的常用設置 057
4.2.1　基本繪圖plot()函數 057
實例4.3　繪製簡單折線圖 057
實例4.4　繪製體溫折線圖 057
4.2.2　設置畫布 060
實例4.5　自定義畫布 060
4.2.3　設置坐標軸 060
實例4.6　為體溫折線圖的軸設置標題 061
實例4.7　為折線圖設置刻度1 062
實例4.8　為折線圖設置刻度2 062
實例4.9　為折線圖設置坐標範圍 063
4.2.4　添加文本標籤 063
實例4.10　為折線圖添加基礎體溫文本標籤 065
4.2.5　設置標題和圖例 065
4.2.6　添加注釋 068
實例4.11　為圖表添加注釋 070
4.2.7　設置網格線 071
4.2.8　設置參考線（輔助線） 071
實例4.12　為圖表添加水平參考線 072
4.2.9　選取範圍 072
實例4.13　為圖表添加選取範圍 073
4.2.10　圖表布局 073
4.2.11　保存圖表 074
4.3 常用圖表的繪製 074
4.3.1　繪製折線圖 075
實例4.14　繪製學生語數外各科成績分析圖 075
4.3.2　繪製柱形圖 076
實例4.15　5行代碼繪製簡單的柱形圖 076
實例4.16　繪製在線圖書銷售額分析圖 077
實例4.17　繪製各平臺圖書銷售額分析圖 077
4.3.3　繪製直方圖 078
實例4.18　繪製簡單直方圖 079
實例4.19　直方圖分析學生數學成績分布情況 079
4.3.4　繪製餅形圖 080
實例4.20　繪製簡單餅形圖 081
實例4.21　通過餅形圖分析各省銷量占比情況 082
實例4.22　繪製分裂餅形圖 082
實例4.23　環形圖分析各省銷量占比情況 083
實例4.24　內嵌環形圖分析各省銷量占比情況 084
4.3.5　繪製散點圖 085
實例4.25　繪製簡單散點圖 085
實例4.26　散點圖分析銷售收入與廣告費的相關性 086
4.3.6　繪製面積圖 086
實例4.27　繪製簡單面積圖 087
實例4.28　面積圖分析在線圖書銷售情況 087
實例4.29　堆疊面積圖分析各平臺圖書銷售情況 088
4.3.7　繪製箱形圖 088
實例4.30　繪製簡單箱形圖 089
實例4.31　繪製多組數據的箱形圖 089
實例4.32　通過箱形圖判斷異常值 091
4.3.8　繪製熱力圖 091
實例4.33　繪製簡單熱力圖 092
實例4.34　熱力圖對比分析學生各科成績 092
4.3.9　雷達圖 093
實例4.35　雷達圖分析男生女生各科成績差異 093
4.3.10　氣泡圖 094
實例4.36　氣泡圖分析成交商品件數與訪客數 094
4.3.11　棉棒圖 095
實例4.37　簡單的棉棒圖 096
4.3.12　誤差棒圖 096
實例4.38　繪製誤差為1的誤差棒圖 097
4.4 綜合案例——京東電商單品銷量同比增長情況分析 097
4.5 實戰練習 099

第2篇 提高篇 101
第5章　Matplotlib進階 102
5.1 Matplotlib顏色設置 102
5.1.1　常用顏色 102
5.1.2　Matplotlib可識別的顏色格式 102
實例5.1　不同顏色格式的運用 103
5.1.3　Matplotlib顏色映射 104
實例5.2　顏色映射的運用 105
5.2 Matplotlib處理日期時間 105
5.2.1　dates模塊 105
5.2.2　設置坐標軸日期的顯示格式 107
實例5.3　設置日期顯示格式 107
5.2.3 設置坐標軸日期刻度標籤 108
實例5.4　設置x軸日期刻度為星期 108
5.3 次坐標軸（雙坐標軸） 109
5.3.1　共享x坐標軸［twinx()函數］ 109
實例5.5　繪製雙y軸圖表 109
5.3.2　共享y坐標軸［twiny()函數］ 110
實例5.6　繪製雙x軸圖表 111
5.4 繪製多個子圖表 111
5.4.1　subplot()函數 111
實例5.7　使用subplot函數繪製多子圖的空圖表 112
實例5.8　繪製包含多個子圖的圖表 112
5.4.2　subplots()函數 114
實例5.9　使用subplots()函數繪製多子圖的空圖表 114
實例5.10　使用subplots()函數繪製多子圖圖表 115
5.4.3　add_subplot()函數 116
實例5.11　使用add_subplot()函數繪製多子圖圖表 116
5.4.4　子圖表共享一個坐標軸 116
實例5.12　多個子圖共享一個y軸 116
5.5 繪製函數圖像 117
5.5.1　一元一次函數圖像 117
實例5.13　繪製一元一次函數圖像 117
5.5.2　一元二次函數圖像 118
實例5.14　繪製一元二次函數圖像 118
5.5.3　正弦函數圖像 118
實例5.15　繪製正弦函數圖像 118
5.5.4　余弦函數圖像 119
實例5.16　繪製余弦函數圖像 119
5.5.5　S形生長曲線［Sigmoid()函數］ 120
實例5.17　繪製高中生物S形曲線 120
5.6 形狀與路徑 121
5.6.1　形狀（patches模塊） 121
5.6.2　路徑（path模塊） 122
實例5.18　使用path模塊繪製矩形路徑 123
5.6.3　繪製圓（Circle模塊） 124
實例5.19　繪製圓形 125
5.6.4　繪製矩形（Rectangle模塊） 126
實例5.20　使用Rectangle模塊繪製矩形 126
5.7 繪製3D圖表 127
5.7.1　3D柱形圖 127
實例5.21　繪製3D柱形圖 127
5.7.2　3D曲面圖 128
實例5.22　繪製3D曲面圖 128
5.8 綜合案例——圖形的綜合應用 128
5.9 實戰練習 130

第6章　Pandas內置繪圖 132
6.1 Pandas概述 132
6.1.1　Pandas簡介 132
6.1.2　安裝Pandas 132
6.2 Pandas家族成員 133
6.2.1　Series物件 135
實例6.1　創建一列數據 135
實例6.2　創建一列“物理”成績 136
6.2.2　DataFrame物件 136
實例6.3　通過列表創建成績表 137
實例6.4　通過字典創建成績表 138
6.3 Pandas處理數據 138
6.3.1　讀取數據 138
實例6.5　讀取Excel文件 138
6.3.2　數據抽取 139
實例6.6　抽取指定的數據 139
6.4 Pandas數據可視化 140
6.4.1　DataFrame.plot()函數 140
6.4.2　繪製折線圖 141
實例6.7　繪製簡單折線圖 141
實例6.8　繪製多折線圖 142
6.4.3　繪製柱形圖 143
實例6.9　繪製帶日期的柱形圖 143
實例6.10　多柱形圖 144
實例6.11　堆疊（面積）柱形圖 145
6.4.4　繪製餅形圖 145
實例6.12　標準餅形圖 145
6.4.5　繪製直方圖 146
實例6.13　繪製得分直方圖 146
6.4.6　繪製散點圖 147
實例6.14　繪製學歷與薪資散點圖 147
6.4.7　繪製箱形圖 148
實例6.15　繪製箱形圖 149
實例6.16　按學歷分析薪資異常數據 149
6.5 綜合案例——折線圖 柱形圖分析銷售收入 150
6.6 實戰練習 152

第7章　Seaborn圖表 153
7.1 Seaborn入門 153
7.1.1　Seaborn簡介 153
7.1.2　安裝Seaborn 154
7.1.3　Seaborn圖表之初體驗 154
實例7.1　繪製簡單的柱形圖 154
7.2 Seaborn圖表的基本設置 155
7.2.1　背景風格 155
7.2.2　邊框控制 156
7.3 常用圖表的繪製 156
7.3.1　繪製折線圖 156
實例7.2　繪製學生語文成績折線圖1 156
實例7.3　繪製學生語文成績折線圖2 157
實例7.4　多折線圖分析學生各科成績 157
7.3.2　繪製直方圖 157
實例7.5　繪製簡單直方圖 158
7.3.3　繪製條形圖 158
實例7.6　多條形圖分析學生各科成績 159
7.3.4　繪製散點圖 160
實例7.7　散點圖分析“小費” 160
7.3.5　繪製線性回歸模型［lmplot()函數］ 161
實例7.8　線性回歸圖表分析“小費” 161
7.3.6　繪製箱形圖［boxplot()函數］ 162
實例7.9　箱形圖分析“小費”異常數據 162
7.3.7　繪製核密度圖［kdeplot()函數］ 162
實例7.10　核密度圖分析鳶尾花 163
7.3.8　繪製提琴圖［violinplot()函數］ 163
實例7.11　提琴圖分析“小費” 164
7.4 綜合案例——堆疊柱形圖可視化數據分析圖表的實現 164
7.5 實戰練習 165

第8章　第三方圖表Pyecharts 166
8.1 Pyecharts概述 166
8.1.1　Pyecharts簡介 166
8.1.2　安裝Pyecharts 166
8.1.3　繪製第一張圖表 167
實例8.1　繪製簡單的柱狀圖 167
8.1.4　Pyecharts 1.0以上版本對方法的鏈式調用 168
8.2 Pyecharts圖表的組成 169
8.2.1　主題風格 169
實例8.2　為圖表更換主題 170
8.2.2　圖表標題 171
實例8.3　為圖表設置標題 172
8.2.3　圖例 173
實例8.4　為圖表設置圖例 174
8.2.4　提示框 175
實例8.5　為圖表設置提示框 176
8.2.5　視覺映射 177
實例8.6　為圖表添加視覺映射 177
8.2.6　工具箱 179
實例8.7　為圖表添加工具箱 179
8.2.7　區域縮放 180
實例8.8　為圖表添加區域縮放 181
8.3 Pyecharts圖表的繪製 182
8.3.1　柱狀圖——Bar模塊 182
實例8.9　繪製多柱狀圖 182
8.3.2　折線/面積圖——Line模塊 183
實例8.10　繪製折線圖 184
實例8.11　繪製面積圖 185
8.3.3　餅形圖——Pie模塊 186
實例8.12　餅形圖分析各地區銷量占比情況 186
8.3.4　箱形圖——Boxplot模塊 187
實例8.13　繪製簡單的箱形圖 187
8.3.5　漣漪特效散點圖——EffectScatter模塊 187
實例8.14　繪製簡單的散點圖 187
8.3.6　詞云圖——WordCloud模塊 188
實例8.15　繪製詞云圖分析用戶評論內容 189
8.3.7　熱力圖——HeatMap模塊 190
實例8.16　熱力圖統計雙色球中獎數字出現的次數 190
8.3.8　水球圖——Liquid模塊 191
實例8.17　繪製水球圖 191
8.3.9　日歷圖——Calendar模塊 192
實例8.18　繪製加班日歷圖 192
8.4 綜合案例——柱形圖 折線圖雙y軸圖表的繪製 193
8.5 實戰練習 196

第9章　Plotly圖表 198
9.1 Plotly入門 198
9.1.1　Plotly簡介 198
9.1.2　安裝Plotly 198
9.1.3　Plotly繪圖原理 199
實例9.1　繪製第一張Plotly圖表 199
實例9.2　使用expression模塊繪製圖表 200
9.1.4　Plotly保存圖表的方式 201
實例9.3　生成HTML網頁格式的圖表文件 201
9.2 基礎圖表 202
9.2.1　折線圖和散點圖 202
實例9.4 繪製多折線圖 202
實例9.5　繪製散點圖 203
9.2.2　柱形圖和水平條形圖 204
實例9.6　繪製簡單的柱形圖 204
實例9.7　繪製多柱形圖 204
實例9.8　堆疊柱形圖 205
實例9.9　繪製水平條形圖 206
9.2.3　餅形圖和環形圖 206
實例9.10　繪製餅形圖 207
實例9.11　繪製環形圖 207
9.3 圖表細節設置 208
9.3.1　圖層布局函數Layout() 208
9.3.2　添加圖表標題（title） 209
9.3.3　添加文本標記（text） 210
實例9.12　為折線圖添加文本標記 210
實例9.13　為散點圖添加文本標記 211
實例9.14　為柱形圖添加文本標記 211
9.3.4　添加注釋文本（annotation） 211
實例9.15　標記股票最高收盤價 212
9.4 統計圖表 213
9.4.1　直方圖 213
實例9.16　繪製直方圖 214
9.4.2　箱形圖 215
實例9.17　繪製簡單的箱形圖 215
實例9.18　多個箱子的箱形圖 216
9.4.3　熱力圖 216
實例9.19　實現RGB圖形數據 216
實例9.20　繪製顏色圖塊 217
實例9.21　繪製簡單熱力圖 218
9.4.4　等高線圖 218
實例9.22　繪製等高線圖 218
9.5 繪製多子圖表 219
9.5.1　繪製基本的子圖表 219
實例9.23　繪製一個簡單的多子圖表 219
9.5.2　自定義子圖位置 220
實例9.24　繪製一個包含3個子圖的圖表 220
9.5.3　子圖可供選擇的圖形類型 221
9.6 三維圖繪製 221
實例9.25　繪製3D散點圖 221
9.7 繪製表格 222
9.7.1　Table()函數 222
實例9.26　繪製學生成績表 223
實例9.27　將Excel數據繪製成網頁表格 223
9.7.2　create_table()函數 224
實例9.28　將DataFrame數據生成表格 224
實例9.29　數據表格與折線圖混合圖表 225
9.8 綜合案例——用戶畫像 226
9.9 實戰練習 228

第10章　Bokeh圖表 229
10.1 Bokeh入門 229
10.1.1　安裝Bokeh 229
10.1.2　Bokeh的基本概念 229
10.1.3　繪製第一張圖表（折線圖） 230
實例10.1　繪製簡單的折線圖 230
實例10.2　繪製多折線圖 231
實例10.3　使用multi_line()方法繪製多折線圖 232
10.1.4　數據類型 233
實例10.4　使用字典類型數據繪製圖表 233
實例10.5　使用NumPy數組類型數據繪製圖表 234
實例10.6　使用DataFrame類型數據繪製圖表 234
實例10.7　通過ColumnDataSource傳遞字典數據繪製圖表 234
實例10.8　通過ColumnDataSource傳遞DataFrame數據繪製圖表 235
實例10.9　通過ColumnDataSource傳遞分組統計數據繪製圖表 236
10.2 繪製基本圖表 237
10.2.1　散點圖 237
實例10.10　使用circle()方法繪製散點圖 237
10.2.2　組合圖表 237
實例10.11　折線圖 散點圖組合圖表 237
10.2.3　條形圖 238
實例10.12　繪製垂直條形圖 238
實例10.13　繪製水平條形圖 239
10.2.4　餅（環）形圖 239
實例10.14　繪製餅形圖 239
實例10.15　繪製環形圖 240
10.3 圖表設置 241
10.3.1　圖表的布局 241
實例10.16　垂直方向布局多個圖表 241
實例10.17　水平方向布局多個圖表 241
實例10.18　通過網格布局多個圖表 242
10.3.2　配置繪圖工具 242
實例10.19　在圖表上顯示工具欄 243
實例10.20　為圖表指定平移、滑輪縮放和懸停工具 244
10.3.3　設置視覺屬性 244
實例10.21　為圖表設置主題樣式 245
實例10.22　使用調色板為圖表設置顏色 246
實例10.23　使用顏色映射器為圖表設置顏色 246
10.3.4　圖表注釋 247
實例10.24　為圖表設置標題 247
實例10.25　設置圖表標題顏色和大小等 248
實例10.26　為圖表設置雙標題 248
實例10.27　為圖表添加圖例 249
實例10.28　指定圖例所顯示的位置 249
實例10.29　圖例自動分組 250
10.4 可視化交互 250
10.4.1　微調器 250
實例10.30　通過微調器調節散點圖中散點的大小 251
10.4.2　選項卡 252
實例10.31　為圖表添加選項卡 252
10.4.3　滑塊（自定義js回調） 252
實例10.32　通過滑塊調整圖表 253
10.5 綜合案例 254
10.6 實戰練習 255

第3篇 案例篇 257
第11章　Matplotlib Pandas實現商業圖表之漸變餅形圖 258
11.1 案例描述 258
11.2 實現過程 259
11.2.1　數據準備 259
11.2.2　數據處理 259
11.2.3　繪製漸變餅形圖 260
11.3 關鍵技術 262

第12章　Matplotlib NumPy實現商業圖表之對比分析雙向柱形圖 264
12.1 案例描述 264
12.2 實現過程 265
12.2.1　數據準備 265
12.2.2　繪製雙向柱形圖 265
12.3 關鍵技術 267

第13章　Matplotlib Animation實現動態圖表 269
13.1 案例描述 269
13.2 實現過程 270
13.2.1　數據準備 270
13.2.2　繪製雙y軸動態圖表 270
13.2.3　程序調試 272
13.3 關鍵技術 274

第14章　Matplotlib Pandas PyQt5實現嵌入交互式圖表 275
14.1 案例描述 275
14.2 界面設計環境安裝與配置 277
14.3 實現過程 278
14.3.1　窗體設計 278
14.3.2　.ui文件轉換為.py文件 279
14.3.3　主程序模塊 280
14.4 關鍵技術 283

第15章　Matplotlib NumPy實現趣味繪圖——花好月圓 285
15.1 案例描述 285
15.2 實現過程 286
15.2.1　圖案設計草圖 286
15.2.2　算法公式 286
15.2.3　繪製“花好月圓” 287
15.3 關鍵技術 289

附錄 291
附錄1　Matplotlib速查表 291
附錄2　顏色值速查表 296
附錄3　Matplotlib顏色圖 300
附錄4　Plotly配色 303
附錄5　Turtle常見命令速查表 307