《Python数据可视化编程实战》是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南，介绍了如何使用Python最流行的库，通过60余种方法创建美观的数据可视化效果。 全书共8章，分别介绍了准备工作环境、了解数据、绘制并定制化图表、学习更多图表和定制化、创建3D可视化图表、用图像和地图绘制图表、使用正确的图表理解数据以及更多matplotlib知识。 《Python数据可视化编程实战》适合那些对Python编程有一定基础的开发人员，可以帮助读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使用Python可视化数据。

本书介绍在Python中使用PyQt5和其他模块进行GUI和数据可视化编程的方法。第一部分介绍PyQt5设计GUI程序的基本框架，包括GUI应用程序的基本结构、窗体UI可视化设计与窗体业务逻辑的设计、信号与槽的特点和使用等。第二部分介绍GUI程序设计中一些主要功能模块的使用，包括基本界面组件、事件处理、数据库、绘图、多媒体等。第三部分先介绍使用PyQtChart和PyQtDataVisualization进行二维和三维数据可视化设计的方法，再介绍将Matplotlib嵌入PyQt5 GUI应用程序窗口界面中进行数据可视化的编程方法。通过研读本书，读者可以掌握使用PyQt5、PyQtChart、Matplotlib等模块进行GUI应用程序和数据可视化设计的方法。 本书适合具有Python编程基础，并想通过Python设计GUI应用程序或在GUI应用程序中实现数据可视化的读者阅读和参考。

全书共有15章，分为4篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。本书从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路手册，也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。

《数据可视化（纪念版）》共有15章，分为4篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。 《数据可视化（纪念版）》从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路手册，也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。

本教材以带领读者洞悉“数据之美”、“让数据说话”的理念为主线，从数据的类型和特征入手，教会读者围绕数据的构成、数据不同维度的比较、数据趋势、数据的分布、数据间的联系、数据的互联互动等角度，运用现行主流的Python可视化工具对数据进行多层次多维度立体化展示，力求帮助读者掌握绘制有效的、具有视觉吸引力、可伸缩的且易于理解的数据可视化作品的思路和方法。教材除了教会读者如何运用Python数据可视化主流工具（如Matplotlib, Seaborn, Pyecharts, Plotly等）进行各种类型图表的绘制，还设置了丰富的贴合实际的数据可视化案例，教会读者如何通过数据可视化对数据进行全方位探索和展示，进而理解数据，利用数据做决策。教材还编排了丰富的数据可视化小故事，以进一步提高读者的阅读兴趣。

全书共有15章，分为4篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。本书从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路手册，也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。

本书系统地介绍Python数据可视化涉及的常用知识。全书共13章，内容包括数据可视化基础、搭建Python数据可视化环境、Matplotlib基础、Matplotlib进阶、Pandas内置绘图、Seaborn绘图、第三方图表Pyecharts、Plotly图表、Bokeh图表、绘制渐变饼形图分析销售占比情况、绘制双向柱形图分析个人收入与支出、绘制动态图表分析产品走势和用Matplotlib+PyQt5实现交互式图表。全书以"知识+实例+案例引导"的方式，介绍4个实用性很强的数据可视化案例，每个案例都介绍了相关的关键技术，有助于读者理解知识、应用知识，学以致用。 近年来，AIGC技术高速发展，成为各行各业高质量发展和生产效率提升的重要推动力。本书将AIGC技术融入理论学习、实例编写、复杂系统开发等环节，帮助读者提升编程效率。 本书既可以作为高等院校计算机、软件工程相关专业数据可视化课程的教材，又可以作为从事Python数据可视化工作的编程人员的参考用书。

《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础，循序渐进地介绍Python可视化技术，重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇，第1篇（第1～4章）主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术，帮助准备可视化数据；第2篇（第5～7章）介绍可视化工具Matplotlib的功能与绘图技巧；第3篇（第8～10章）介绍可视化工具Pyecharts的功能与绘图技巧；第4篇（第11～13章）介绍3个项目案例，旨在使读者学以致用，提升数据分析的整体能力。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》还提供了案例数据源文件、源代码和教学视频，供读者上机演练时参考。

Processing是一种开源编程语言，并配套有集成开发环境（IDE）。Processing在电子艺术和视觉设计领域被用来作为编程基础，运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。它被称为“一种适合设计师的编程语言”。本书通过具体的编程实例，让读者了解基于几何规则生成图形的设计方法，并学会通过外部数据构建层次、网络等数据结构的数据可视化算法，还有基于实时音频输入生成动态图形的声音可视化技术。本书读者主要是艺术、设计领域的艺术家、设计师、程序员和教育工作者。

《Python数据可视化:科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验，详细讲解Python语言及包括Matplotlib在内的多种可视化包在数据分析与科研图表制作中的使用方法与技巧。《Python数据可视化:科技图表绘制》分为两部分，共11章，第1部分主要讲解Python语言的基础知识，包括基本语法结构、控制语句、函数、数据处理与清洗等，尤其对Matplotlib、Seaborn、Plotnie库进行较为详细的讲解。第2部分结合Python及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关系数据、层次关系数据、局部整体型数据、分布式数据、时间序列数据、多维数据、网络关系数据的可视化实现方法。《Python数据可视化:科技图表绘制》可帮助读者尽快掌握利用Python及可视化库进行科技图表的制作与数据展示。 《Python数据可视化:科技图表绘制》注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用，也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。