前言
Python数据可视化编程实战
最好的数据是我们能看到并理解的数据。作为一个开发人员，我们想创造并构建出最全面且容易理解的可视化图形。然而这并非总是很简单，我们需要找出数据，读取它、清理它、揣摩它，然后使用恰当的工具将其可视化。本书通过简单（和不那么简单）直接的方法解释了如何读取、清理和可视化数据的流程。
本书对怎样读取本地数据、远程数据、CSV、JSON以及关系型数据库中的数据，都进行了讲解。
通过matplotlib，我们能用一行简单的Python代码绘制出一些简单的图表，但是进行更高级的绘图还需要除Python之外的其他知识。我们需要理解信息理论和人类的审美学来生成最吸引人的可视化效果。
本书讲解在Python中使用matplotlib绘图的一些练习、使用情况，以及对于不同图表特性应该使用的方法的一些最佳实践。
本书的写作及代码开发均基于Ubuntu 12.03，使用了Python 2.7、IPython 0.13.2、virtualenv 1.9.1、matplotlib 1.2.1、NumPy 1.7.1和SciPy 0.11.0。
目录
第 1 章 准备工作环境
1.1 介绍
1.2 安装matplotlib、Numpy和Scipy库
1.3 安装virtualenv和virtualenvwrapper
1.4 在Mac OS X上安装matplotlib
1.5 在Windows上安装matplotlib
1.6 安装图像处理工具：Python图像库（PIL）
1.7 安装requests模块
1.8 在代码中配置matplotlib参数
1.9 为项目设置matplotlib参数
第 2 章 了解数据
第 3 章 绘制并定制化图表
第 4 章 学习更多图表和定制化
第 5 章 创建3D可视化图表
5.1 简介
5.2 创建3D柱状图
5.3 创建3D直方图
5.4 在matplotlib中创建动画
5.5 用OpenGL制作动画
第 6 章 用图像和地图绘制图表
第 7 章 使用正确的图表理解数据
第 8 章 更多的matplotlib知识
