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本書以Altair為核心工具，通過認識數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)和探索數(shù)據(jù)全方位地探索分析數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計可視化形式，以應用數(shù)據(jù)和案例研究為實踐場景，使用Altair數(shù)據(jù)加工箱進行數(shù)據(jù)預處理，在此基礎上，深入理解不同應用領域和實踐場景的數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計可視化模型。本書以實踐和練習的方式學習和鞏固核心知識，學習形式簡單高效，適合大數(shù)據(jù)相關行業(yè)的人士參考，也適合大數(shù)據(jù)相關專業(yè)的高校師生教學和自學使用。本書在很多章節(jié)均有動手實踐和練習，其中，"動手實踐采用以練代講的方式學習和延展核心知識或技能，"練習采用舉一反三的方式復習和鞏固核心知識或技能。

前言
主要內(nèi)容
首先，本書在圖形語法的基礎上，使用Altair 探索分析不同應用領域和使用場景的數(shù)據(jù)集，以組成數(shù)據(jù)集的變量和數(shù)據(jù)記錄為切入點，通過認識數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)和探索數(shù)據(jù)三個維度全方位地探索分析數(shù)據(jù)集的不同變量類型的統(tǒng)計可視化形式。然后，本書以應用數(shù)據(jù)和案例研究為實踐場景，運用描述統(tǒng)計學、推斷統(tǒng)計學和機器學習等數(shù)據(jù)科學知識，使用Altair 數(shù)據(jù)加工器實現(xiàn)數(shù)據(jù)預處理。在此基礎上，本書又深入淺出地介紹了不同應用領域和實踐場景的數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計可視化模型。
各章概要
第1 章，介紹Altair 的安裝方法和Jupyter 的安裝方法，重點講解Altair 數(shù)據(jù)集的JSON 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和Pandas 的數(shù)據(jù)框?qū)ο螅约皵?shù)據(jù)預處理的高效工具。
第2 章，以圖形語法為核心，重點介紹Altair 的組成模塊、語言特點和語法規(guī)則。
第3 章，從變量類型和組合方式出發(fā)，介紹使用Altair 認識數(shù)據(jù)和繪制基本統(tǒng)計圖形的方法。
第4 章，從圖形構(gòu)成出發(fā)，介紹使用Altair 理解數(shù)據(jù)的實現(xiàn)方法，以及使用Altair繪制分區(qū)圖形、分層圖形和連接圖形的實現(xiàn)方法。
第5 章，從交互出發(fā)，介紹使用Altair 探索數(shù)據(jù)和繪制交互圖形的實現(xiàn)方法。
第6 章，從獲取優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集出發(fā)，以統(tǒng)計可視化的不同呈現(xiàn)形式為切入點，介紹使用Altair 探索分析不同數(shù)據(jù)集的潛在價值。
第7 章，以數(shù)據(jù)集為核心，詳細分析不同案例的可視化模型和探索分析的維度，深入介紹不同應用領域的數(shù)據(jù)集和變量類型，以及構(gòu)建不同應用領域的可視化模型。
第8 章，以探索分析為核心，將Altair 和其他探索分析工具有效結(jié)合，全面地探索分析不同實踐場景下、不同數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計可視化模型。
第9 章，介紹使用Altair 設置顏色的方法，以及配置圖形屬性的作用范圍的實現(xiàn)方法。
配置要求
? 推薦使用的硬件配置：四核處理器或更高配置、8 GB 或更大系統(tǒng)內(nèi)存、至少10 GB 磁盤存儲空間。
? 推薦使用的操作系統(tǒng)：Windows 7 或更高版本、Windows 10 或更高版本、Ubuntu 16.04 或更高版本、macOS Sierra 或更高版本。
? Python 版本：Python 3.8.0 或更高版本。
? 特別提示：使用首字母大寫的Altair 表示包的名稱，使用首字母小寫的altair表示包的安裝名稱或?qū)朊Q，其他包的書寫規(guī)則與之類似。
? 書中代碼使用的包的版本信息如下所示。
altair 4.1.0
gapminder 0.1
matplotlib 3.2.1
numpy 1.18.3
pandas 1.0.3
scipy 1.4.1
sviewgui 0.3.5
tinytag 1.5.0
vega-datasets 0.9.0
wordcloud 1.8.1
排版說明
書中代碼均可以在JupyterLab 或Jupyter Notebook 上運行，表示方法如下所示。
chart = alt.Chart(df).transform_filter(
alt.datum.Origin=="Europe").mark_circle(
color="seagreen").encode(
alt.X("Horsepower:Q",scale=alt.Scale(zero=False,padding=20)),
alt.Y("Acceleration:Q",scale=alt.Scale(zero=False,padding=5)),
size="Cylinders:Q")
書中代碼在Python 的交互式解釋器中輸入和輸出的表示方法如下所示。
>>> import altair as alt
>>> import altair_viewer
>>> from vega_datasets import data
>>> df = data.cars()
>>> chart = alt.Chart(df).mark_circle().encode(x="Horsepower:Q",y="Acceleration:Q")
>>> altair_viewer.display(chart,inline=True)

目標讀者
本書適合希望使用探索分析的方法，理解數(shù)據(jù)的不同維度和掌握數(shù)據(jù)統(tǒng)計可視化實現(xiàn)方法的商業(yè)數(shù)據(jù)分析師；使用Python 和Altair 深入理解數(shù)據(jù)預處理和統(tǒng)計可視化建模實現(xiàn)方法的數(shù)據(jù)挖掘工程師和機器學習工程師；構(gòu)建實踐場景的統(tǒng)計可視化模型的開發(fā)人員和研究人員。書中內(nèi)容講解細致全面、講練結(jié)合、案例豐富，也非常適合大數(shù)據(jù)相關專業(yè)的學生自學或教師課堂教學使用。
如何閱讀本書
無論是Altair 的初學者還是經(jīng)驗豐富的可視化應用的開發(fā)者，建議從第1 篇至第3 篇按順序閱讀，第4 篇既可以單獨閱讀，也可以和其他篇章組合閱讀。附錄A 是正文中練習章節(jié)的參考實現(xiàn)方法。
本書在很多章節(jié)中均有動手實踐和練習小節(jié)，其中，動手實踐采用以練代講的方式讓讀者學習和延展核心知識或技能；練習采用舉一反三的方式讓讀者復習和鞏固核心知識或技能。
作者
2021 年10 月

第1 篇入門
第1 章 Altair 的環(huán)境配置 . 4
1.1 Altair 的安裝 . 4
1.2 前端渲染工具的安裝和啟動方法 . 5
1.2.1 Jupyter Notebook 的安裝和啟動方法 5
1.2.2 JupyterLab 的安裝和啟動方法 5
1.3 vega_datasets 的使用 6
1.4 JSON 簡介 . 9
1.4.1 JSON 語法規(guī)則. 9
1.4.2 在Altair 中使用JSON . 10
1.5 Pandas 的數(shù)據(jù)框（DataFrame）對象的使用方法 .12
1.5.1 使用字典創(chuàng)建DataFrame 的方法 12
1.5.2 DataFrame 的操作方法 13
1.5.3 缺失值的操作方法 . 15
1.5.4 條件查詢的操作方法 . 22
1.6 數(shù)據(jù)加工器 . 27
第2 章 Altair 的圖形語法 . 30
2.1 圖形語法簡介 . 30
2.1.1 圖形語法的原理 . 31
2.1.2 圖形的視覺對象的組合原則 . 33
2.1.3 Altair 圖形系統(tǒng)的組成模塊 . 40
2.2 聲明式統(tǒng)計可視化的意義和優(yōu)勢 . 43
2.3 Altair 的語法規(guī)則 . 46
2.3.1 Altair 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) . 46
2.3.2 Altair 的基本對象 . 48
2.3.3 Altair 的展示方法 . 56
2.3.4 Altair 的存儲方法 . 59
第2 篇進階
第3 章認識數(shù)據(jù) 65
3.1 名義型變量和數(shù)量型變量組合的經(jīng)典圖形 66
3.1.1 柱形圖 . 66
3.1.2 條形圖 . 67
3.1.3 條形碼圖 . 67
3.2 時間型變量和數(shù)量型變量組合的經(jīng)典圖形 68
3.2.1 折線圖 . 68
3.2.2 動手實踐：調(diào)整折線圖的刻度標簽 . 70
3.2.3 次序型變量（時間變量離散化）和數(shù)量型變量組合：柱形圖 72
3.2.4 動手實踐：面積圖 . 74
3.2.5 動手實踐：階梯圖 . 76
3.2.6 練習：比較不同年份7 月的日降雨量 . 78
3.2.7 動手實踐：分類匯總天氣類型的頻數(shù)分布 . 78
3.2.8 練習：總結(jié)分類匯總天氣類型頻數(shù)分布的實現(xiàn)方法 81
3.2.9 斜率圖 . 81
3.2.10 數(shù)據(jù)集類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式 . 82
3.3 時間型變量和名義型變量的組合：甘特圖 85
3.4 數(shù)量型變量和數(shù)量型變量組合的經(jīng)典圖形 87
3.4.1 散點圖 . 87
3.4.2 動手實踐：氣泡圖 . 89
3.4.3 動手實踐：缺失值的可視化識別方法 . 90
3.4.4 直方圖 . 91
3.4.5 熱力圖 . 94
3.4.6 變量類型對顏色標尺的作用 . 96
3.4.7 動手實踐：展示不同時間的氣溫的分布情況 96
3.4.8 動手實踐：展示文本注釋與顏色的映射關系 . 99
第4 章理解數(shù)據(jù) 105
4.1 使用子區(qū)通道分區(qū)理解數(shù)據(jù) 105
4.1.1 比較不同地區(qū)的汽車馬力分布情況 . 106
4.1.2 動手實踐：分區(qū)展示不同年份的每月平均降雨量 108
4.1.3 練習：繪制不同月份的年平均降雨量時間序列圖 109
4.2 使用分層圖形綜合理解數(shù)據(jù) 110
4.2.1 使用描述統(tǒng)計量刻畫變量取值的分布偏斜方向和程度 111
4.2.2 練習：繪制風速的均值、值和小值的趨勢變化曲線 . 115
4.3 通過連接圖形全面理解數(shù)據(jù) 115
4.3.1 散點圖連接直方圖了解更多的變量信息 116
4.3.2 練習：散點圖連接水平直方圖和垂直直方圖，分別刻畫降雨量和
風速的頻數(shù)分布 118
4.4 使用變量矩陣分區(qū)理解數(shù)據(jù) 119
第5 章探索數(shù)據(jù) 123
5.1 讓鼠標光標停留在標記上出現(xiàn)變量取值提示 123
5.1.1 實現(xiàn)方法 . 123
5.1.2 練習：時間序列圖的時間型變量和數(shù)量型變量的提示文本 125
5.2 點擊鼠標和拖曳鼠標實現(xiàn)圖形區(qū)域選擇 127
5.2.1 實現(xiàn)方法 . 127
5.2.2 動手實踐：動態(tài)選定時間區(qū)間的時間序列面積圖 132
5.3 點擊鼠標實現(xiàn)標記選擇 . 137
5.3.1 實現(xiàn)方法 . 137
5.3.2 動手實踐：滑動鼠標實現(xiàn)標記選擇 . 139
5.4 點擊鼠標實現(xiàn)圖形區(qū)域選擇 140
5.4.1 實現(xiàn)方法 . 140
5.4.2 動手實踐：滑動鼠標實現(xiàn)圖形區(qū)域的選擇 . 142
5.4.3 練習：鼠標光標懸停在注釋文本上交互顯示標記 143
5.4.4 動手實踐：缺失值的可視化識別方法2 144
5.5 元素交互實現(xiàn)圖形區(qū)域選擇 147
5.5.1 點選下拉列表實現(xiàn)圖形區(qū)域的選擇 . 148
5.5.2 練習：使用條件查詢過濾數(shù)據(jù)記錄，實現(xiàn)圖形區(qū)域的選擇 150
5.5.3 使用單選按鈕實現(xiàn)圖形區(qū)域的選擇 . 151
5.5.4 動手實踐：使用連接圖形以圖形聯(lián)動方式實現(xiàn)圖形區(qū)域的選擇 . 152
5.5.5 練習：點選圖例的標記符號實現(xiàn)圖形區(qū)域的選擇 155
5.5.6 拖動滑塊實現(xiàn)圖形區(qū)域的選擇 . 155
第3 篇實踐
第6 章應用數(shù)據(jù) 161
6.1 滑珠圖 .161
6.1.1 比較不同國家人群的預期壽命的變化情況 . 161
6.1.2 動手實踐：使用網(wǎng)格線表示滑竿的滑珠圖 . 163
6.1.3 練習：描繪數(shù)量波動的總體趨勢棒棒糖圖 166
6.2 連線散點圖 .168
6.2.1 探索不同年份的數(shù)量變化 . 168
6.2.2 動手實踐：使用文本注釋使連線散點圖成為時間故事線 . 172
6.3 箱線圖 . 173
6.3.1 探索不同天氣類型的風速分布特征和分布形態(tài) 174
6.3.2 動手實踐：垂直連接分區(qū)直方圖補充箱線圖的分布特征 176
6.3.3 水平連接分區(qū)直方圖補充箱線圖的分布特征 . 178
6.3.4 核密度估計加工器 . 179
6.3.5 動手實踐：通過比較均值和眾數(shù)的大小分析概率密度曲線的
偏斜方向和程度 . 181
6.3.6 數(shù)據(jù)離散加工器 . 181
6.3.7 數(shù)據(jù)匯總連接加工器 . 185
6.3.8 動手實踐：計算小雨天氣的出現(xiàn)天數(shù) . 188
6.3.9 練習：按照月份統(tǒng)計不同降雨量類型出現(xiàn)的天數(shù) 190
6.4 探索數(shù)據(jù)的累積匯總和秩的排序及滯后變換窗口變換加工器 .191
6.4.1 窗口變換加工器的應用 . 191
6.4.2 動手實踐：累積求和的柱形圖 . 193
6.4.3 指數(shù)圖 . 195
6.4.4 動手實踐：秩的排序 . 198
6.4.5 凹凸圖 . 201
6.4.6 動手實踐：滯后等值和領先等值 . 206
6.4.7 瀑布圖 . 209
6.4.8 練習：銷售量的相對變化量 . 214
6.5 分散型堆積條形圖系列 . 215
6.5.1 分散型堆積條形圖 . 215
6.5.2 漏斗圖 . 217
6.5.3 動手實踐：離散化的顏色標尺 . 221
6.5.4 旋風圖 . 224
6.5.4 動手實踐：堆積條形圖的分層圖形子彈頭圖 227
6.5.5 練習：將堆積條形圖變成分層條形圖溫度計圖 230
6.6 堆積柱形圖系列 231
6.6.1 堆積柱形圖 . 231
6.6.2 堆積百分比柱形圖 . 235
6.7 面積圖系列 . 236
6.7.1 堆積百分比面積圖 . 236
6.7.2 量化波形圖 . 237
6.8 置信區(qū)間的應用 239
6.8.1 置信區(qū)間 . 239
6.8.2 誤差棒圖 . 241
6.8.3 動手實踐：樣本容量對樣本標準差和樣本均值的標準誤的影響 . 245
第7 章案例研究 248
7.1 不同數(shù)量級和單位變量關系的探索分析 248
7.1.1 使用平行坐標圖分析數(shù)量型變量的相關關系 . 249
7.1.2 使用矩陣散點圖分析連續(xù)型變量的相關關系 . 251
7.1.3 建立馬力和重量的一元線性回歸模型 . 252
7.1.4 練習：建立生產(chǎn)年份和重量的置信帶與回歸直線 265
7.1.5 動手實踐：建立關于生產(chǎn)年份的重量分布脊線圖 266
7.1.6 動手實踐：建立馬力和單位里程數(shù)的非線性回歸模型 . 268
7.2 金融時間序列數(shù)據(jù)的探索分析 . 270
7.2.1 5 只股票的價格波動探索分析 271
7.2.2 5 只股票的頻數(shù)分布探索分析 274
7.2.3 比較不同股票的價格走勢圖 . 275
7.2.4 股票收益率的迷你折線圖 . 277
7.2.5 股票波動率的迷你柱形圖 . 278
7.2.6 繪制股票收盤價的移動平均線 . 281
7.2.7 繪制股票的K 線圖（蠟燭圖） 283
7.2.8 動手實踐：繪制移動平均線和K 線圖的分層圖形 . 285
7.2.9 練習：使用柱線圖（棒形圖）代替K 線圖 . 289
7.3 自然語言處理的可視化模型的構(gòu)建和應用 . 289
7.3.1 讀取文本數(shù)據(jù) . 290
7.3.2 存儲單詞和字母的頻數(shù)分布 . 292
7.3.3 使用條形圖分析字母的頻數(shù) . 293
7.3.4 使用條形圖分析高頻詞 . 295
7.3.5 使用詞云圖分析段落詞語的運用特點 . 296
7.4 反映統(tǒng)計數(shù)字的象形圖 . 299
7.5 可視化模型框架的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程與模型存儲和渲染方法 303
7.5.1 使用Pandas 的實例方法to_json()和Altair 的函數(shù)to_values()
完成數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn) . 304
7.5.2 使用Altair 的函數(shù)to_json()和函數(shù)to_values()完成數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn) 305
7.5.3 可視化模型的存儲和渲染方法 . 305
7.6 調(diào)整坐標軸的量尺類型的實現(xiàn)方法和應用場景 . 306
7.6.1 選擇合適的坐標軸量尺類型 . 306
7.6.2 使用氣泡圖描繪3 個數(shù)量型變量的數(shù)量關系 . 307
7.6.3 動手實踐：按照年份查看人均收入、壽命和人口數(shù)量的
動態(tài)變化關系 . 309
7.6.4 使用連續(xù)型量尺離散化的方法轉(zhuǎn)換變量類型 . 312
7.7 使用波形圖和頻譜圖分析音頻文件 . 314
7.7.1 使用波形圖分析音頻文件的聲音變化 . 314
7.7.2 使用頻譜圖分析音頻文件的頻率變化 . 315
7.7.3 練習：使用儀表盤分析音頻文件的元數(shù)據(jù) . 317
7.8 視覺圖像的大塊數(shù)據(jù)文件處理和統(tǒng)計可視化 318
第4 篇拓展
第8 章探索分析輔助工具 . 327
8.1 包sviewgui 的使用方法 . 327
8.1.1 sviewgui 加載數(shù)據(jù)和讀取數(shù)據(jù)的方法 328
8.1.2 CSV 文件的GUI 具體功能和使用方法 . 329
8.1.3 數(shù)據(jù)框?qū)ο蟮腉UI 具體功能和使用方法 331
8.2 數(shù)據(jù)框?qū)ο蠼y(tǒng)計可視化的實現(xiàn)方法 . 334
8.2.1 折線圖 . 334
8.2.2 核密度估計圖 . 336
8.2.3 直方圖 . 338
8.2.4 散點圖 . 340
8.2.5 六邊形網(wǎng)格圖 . 341
8.2.6 箱線圖 . 341
第9 章顏色的使用方法和屬性配置的作用域 . 343
9.1 顏色方案的設置方法 343
9.2 動手實踐：使用顏色方案accent 設置標記屬性通道color 的
配色模式 346
9.3 變量與顏色的映射關系的設置方法 . 347
9.4 原始顏色編碼數(shù)據(jù)的設置方法 . 348
9.5 屬性配置的作用域 . 349
附錄A 本書練習詳解 . 352
3.2

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