資料視覺化|使用Python與JavaScript (Data Visualization with Python and JavaScript: Scrape, Clean, Explore & Transform Your Data)

Kyran Dale 著、林季岩 譯

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產品描述

學習如何運用Python與JavaScript這組對超級強大的組合,處理手中的原始資料,建構出功能強大的互動式視覺化網站。在這一本以實務為主的書中,將告訴您如何善用Python和JavaScript的強大函式庫資源,包括Scrapy、Matplotlib、Pandas、Flask與D3,打造出既好看又好用的資料視覺化網站。

 

本書將帶領您實作一個專案,從抓取維基百科的諾貝爾獎得主資料開始,一直到建立一個互動式網站為止。在這個實作過程中,您將學到資料的抓取、清理、分析,以及透過D3.js將這些資料視覺化的方法。如果您想要利用Python或JavaScript建構資料視覺化網站,這本書正好可以滿足您的需求。

 

學習如何以Python程式處理資料
了解Python與JavaScript之間的共通相似之處
運用Python的網站爬取工具:BeautifulSoup與Scrapy,從網站擷取所需資料
利用Python的Pandas、Matplotlib與NumPy函式庫,清理並分析手中資料
利用Python的Flask框架呈現資料與建立RESTful API 
利用D3.js打造精美的互動式視覺化網站
 

作者簡介

Kyran Dale 
資深程式設計師,曾是研究科學家,以改裝系統為樂。兼具獨立研究員與創業家的身分,跨國長跑運動員,而且也是逐漸進步中的爵士鋼琴手。在長達15年的科學研究生涯,拆解了一大堆程式碼,學會了數以百計的函式庫,最後在幾套最愛的工具身上安頓下來;近年來,發現Python、JavaScript、加上一點點C++,就能解決絕大部分的問題;精通快速原型建構與可行性分析,較為傾向於演算法式的理論研究,但對於能夠建構酷炫的實物,也非常開心。

目錄大綱


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 API 

Part 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