pygal

接着上节继续学习，在本节中，你将下载JSON格式的人口数据，并使用json模块来处理它们。Pygal提供了一个适合初学者使用的地图创建工具，你将使用它来对人口数据进行可视化，以探索全球人口的分布情况。 一 制作世界人口地图 1 下载世界人口数据和提取相关的数据 可以去（http://data.okfn.org/）下载population_data.json，来研究一下population_data.json，看看如何着手处理这个文件中的数据： [ { "Country Name": "Arab World", "Country Code": "ARB", "Year": "1960", "Value": "96388069" }, { "Country Name": "Arab World", "Country Code": "ARB", "Year": "1961", "Value": "98882541.4" }, 省略。。。。 } 这个文件实际上就是一个很长的Python列表，其中每个元素都是一个包含四个键的字典：国家名、国别码、年份以及表示人口数量的值。我们只关心每个国家2010年的人口数量，因此我们首先编写一个打印这些信息的程序： import json #将数据加载到一个列表中 filename= 'population_data.json' with open

用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？也许你想给某人展示一个内在的形象，一个中庸的形象？ 本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表（dashboard）留了一些空间，不过这次要讲的包中，许多都可以很好地支持 3D 图和商业报表。 Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或 Pandas 中的 df.plot() 时，用的其实是别人用 Matplotlib 写的代码。因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索（Exploratory）、数据（Data）、分析（Analysis）。这些包都很适合第一次探索数据，但要做演示时用这些包就不够了。 Matplotlib 是比较低级的库，但它所支持的自定义程度令人难以置信（所以不要简单地将其排除在演示所用的包之外！），但还有其它更适合做展示的工具。 Matplotlib 还可以选择样式

用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？也许你想给某人展示一个内在的形象，一个中庸的形象？ 本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表（dashboard）留了一些空间，不过这次要讲的包中，许多都可以很好地支持 3D 图和商业报表。 Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或 Pandas 中的 df.plot() 时，用的其实是别人用 Matplotlib 写的代码。因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索（Exploratory）、数据（Data）、分析（Analysis）。这些包都很适合第一次探索数据，但要做演示时用这些包就不够了。 Matplotlib 是比较低级的库，但它所支持的自定义程度令人难以置信（所以不要简单地将其排除在演示所用的包之外！），但还有其它更适合做展示的工具。 Matplotlib 还可以选择样式

喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？ 用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？也许你想给某人展示一个内在的形象，一个中庸的形象？ 本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表（dashboard）留了一些空间，不过这次要讲的包中，许多都可以很好地支持 3D 图和商业报表。 Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，当你在用 Seaborn 或 Pandas 中的 df.plot() 时，用的其实是别人用 Matplotlib 写的代码。因此，这些图在美化方面是相似的，自定义图时用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具时，我想到三个词：探索（Exploratory）、数据

Python编程：从入门到实践 提取码：uv5t 内容简介 · · · · · · 本书是一本针对所有层次的Python 读者而作的Python 入门书。全书分两部分：第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D 游戏开发如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web 应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。 作者简介 · · · · · · 作者简介： Eric Matthes 高中科学和数学老师，现居住在阿拉斯加，在当地讲授Python入门课程。他从5岁开始就一直在编写程序。 译者简介： 袁国忠 自由译者；2000年起专事翻译，主译图书，偶译新闻稿、软文；出版译著40余部，其中包括《C++ Prime Plus中文版》《CCNA学习指南》《CCNP ROUTE学习指南》《面向模式的软件架构：模式系统》《Android应用UI设计模式》《风投的选择：谁是下一个十亿美元级公司》等，总计700余万字；专事翻译前，从事过三年化工产品分析和开发，做过两年杂志和图书编辑。 目录 · · · · · · 第一部分　基础知识 第1章　起步　　2 1.1

Python的数据可视化 本文参考书籍：《Python编程：从入门到实践》 目录 Python的数据可视化 生成数据 绘制简单的折线图 修改标签文字和线条粗细 给plot()同时提供输入和输出值 使用scatter()绘制散点图并设置样式 使用scatter()绘制一系列点 自动计算数据，绘制1000个散点 删除数据点的轮廓 自定义颜色 使用颜色映射 自动保存图表 随机漫步 创建RandomWalk()类 选择方向 绘制随机漫步图 模拟多次随机漫步 设置随机漫步图的样式 给点着色 重新绘制起点和终点 隐藏坐标轴 增加点数 调整尺寸以适合屏幕 使用Pygal模拟掷骰子 创建Die类 掷骰子 分析结果 绘制直方图 同时掷两个骰子 同时掷两个面数不同的骰子 下载数据 CSV文件格式 分析CSV文件头 打印文件头及其位置 提取并读取数据 绘制气温图表 模块datetime 在图表中添加日期 涵盖更长的时间 再绘制一个数据系列 给图表区域着色 错误检查 制作交易收盘价走势图：JSON格式 下载收盘价数据 提取相关的数据 将字符串转换为数字值 绘制收盘价折线图 时间序列特征初探 收盘价均值 收盘价数据仪表盘 使用API 使用Web API 使用API调用请求数据 requests 处理API响应 处理响应字典 打印API调用返回的信息：概述最受欢迎的仓库 使用Pygal可视化仓库信息

点击此处进入网盘下载地址 提取码： o39n 全书共有20章,书中的简介如下： 本书旨在让你尽快学会 Python ，以便能够编写能正确运行的程序 —— 游戏、数据可视化和 Web 应用程序，同时掌握让你终身受益的基本编程知识。本书适合任何年龄的读者阅读， 它不要求你有任何 Python 编程经验，甚至不要求你有编程经验。如果你想快速掌握基本的编程知识以便专注于开发感兴趣的项目，并想通过解决有意义的问题来检查你对新学概念 的理解程度，那么本书就是为你编写的。本书还可供初中和高中教师用来通过开发项目向学生介绍编程。 本书旨在让你成为优秀的程序员，具体地说，是优秀的 Python 程序员。通过阅读本书，你将迅速掌握编程概念，打下坚实的基础，并养成良好的习惯。阅读本书后，你就可以开始 学习 Python 高级技术，并能够更轻松地掌握其他编程语言。 在本书的第一部分，你将学习编写 Python 程序时需要熟悉的基本编程概念，你刚接触几乎任何编程语言时都需要学习这些概念。你将学习各种数据以及在程序中将数据存储到列表 和字典中的方式。你将学习如何创建数据集合以及如何高效地遍历这些集合。你将学习使用 while 和 if 语句来检查条件，并在条件满足时执行代码的一部分，而在条件不满足 时执行代码的另一部分 —— 这可为自动完成处理提供极大的帮助。 你将学习获取用户输入，让程序能够与用户交互

​ Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。 Python现如今已成为真正的万金油语言，哪里需要哪里用，不管是做web，做爬虫自动化，做数据分析，甚至是做机器学习和深度学习都是信手拈来，周边的类库丰富到无法想象。 今天就来推荐一份Python书单，这年头程序员不能不会python了！ Python系列书单 ​ Python基础教程 本书包括Python程序设计的方方面面：首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器；此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识；最后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程。 作者简介 Magnus Lie Hetland 挪威科技大学副教授，教授算法；黑客，喜欢钻研新锐编程语言，是Python语言的坚定支持者。写过很多Python方面的书和在线教程