python知识手册

769 Pages·2022·52.331 MB·Chinese

by  阳哥

Python 知识手册-v4.1
出品：Python数据之道
作者：阳哥
06May,2022
Python数据之道
前言
(cid:7) (cid:4)
(cid:6)“种一棵树，最好的时间是十年前，其次是现在。”(cid:5)
各位读者好，我是阳哥。博客刚兴起不久的时候，我就开始写一些博客文章，但工作之后基本上就没有坚持写。现
在想来，有些可惜了。
从2016年底开始，再次坚持写作，并于2017年开通了微信公众号「Python数据之道」。期间陆陆续续，写了些
许Python及数据科学相关的内容，希望借此机会，将这些显得零散的内容整合起来，形成一本小册子，名曰《Python
知识手册》。
虽然我写了一些关于Python零基础入门的文章，但《Python知识手册》并没有比较完整的覆盖Python的基
础知识。目前，《Python知识手册》的内容主要涉及Python基础、数据分析、数据可视化、项目实践等内容。
因此，针对手册的阅读，各位读者最好有一些Python的基本功底。
若对我写的内容有兴趣，欢迎大家通过以下途径来关注。
1.微信公众号及视频号
「Python数据之道」秉承“让数据更有价值”的理念，主要分享数据相关的内容，包括数据分析，挖掘，可视化，
机器学习，深度学习等,欢迎关注。
「Python数据之道」包括微信公众号及视频号，公众号主要以图文形式展现，视频号则是以视频形式体现，两者组
合，较为完整、立体的将信息传递给大家。
《Python知识手册》中部分文章提供了源代码，可以在公众号「Python数据之道」后台回复「code」来获取。
2.个人网站
网址：http://liyangbit.com
我的个人网站中，包含更多的文章，并且在不断的进行更新。目前，网站中涉及了Python相关一系列内容，包括
Python基础、Python数据科学、项目实战等内容，欢迎访问。
3.感谢的话
最后聊一下我为什么写这本手册：作为一个非科班人士，原本跟Python没有直接的关联，在长期的工作中我希望
自己能尽快走出舒适圈，做一些有意义的事情，所以我跑去研究当前比较火热的人工智能，发现Python的强大之处，
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Python数据之道
从而开始深入到Python的学习中去了。过去的时间里，在公众号「Python数据之道」里写了一些内容，希望整合起
来，对大家有些启发，于是有了《Python知识手册》。
坚持写作，少了许多与家人陪伴的时光，感谢家人对我的支持与理解。通过「Python数据之道」，结识了不少业界
前辈以及新朋友，通过交流，让我愈发感到自己的渺小与不足，希望能与诸位共同成长。衷心感谢诸位前辈以及众多读
者对「Python数据之道」的支持。手册封面图片由Free-Photos在Pixabay上发布，在此表示感谢。
当然，由于个人水平有限，文章中内容难免有不准确的地方，《Python知识手册》会不定期进行更新，更新后的内
容可以在公众号「Python数据之道」后台回复数字「600」进行获取。
有你们同行，我相信《Python知识手册》的内容会越来越完善，欢迎大家提供反馈建议，我的微信联系方式（请
备注“知识手册”）如下：
4.做一个跨领域学习者
此外，阳哥还开设了一个非技术类的微信公众号，名称是「价值前瞻」。在这里推荐下，也算是一点小小私心，希
望大家能关注下。
「价值前瞻」的初衷是希望自己以及更多的人能“做一个有远见的人”，「价值前瞻」聚焦于书籍阅读、投资创业、
自我成长等领域，希望能前瞻思考，不断适应外部环境变化，成就更好的自己。
Tips：
您现在看到的可能已经不是最新版本，请在公众号「Python数据之道」后台回复数字「600」获取最新版。
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Contents
1 导读 14
1.1 手册内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.2 主要更新内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.3 如何阅读和使用《手册》 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2 Python语言的简单介绍 16
2.1 起源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2 为什么名字叫“Python” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3 Python的发展历史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.4 Python语言的特点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.5 Python语言的应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.6 Python语言的一些缺点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3 Python安装 22
3.1 安装方法一： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.2 安装方法二：（推荐） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3 总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4 第一个Python程序 31
4.1 输出函数print() . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4.2 输入函数input() . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.3 小练习 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5 创建第一个“.py”和“.ipynb”文件 35
5.1 创建和运行“.py”文件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.2 文本编辑器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.3 创建和运行“.ipynb”文件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.4 总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
6 VSCode中Python环境配置指南 49
6.1 软件准备 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
6.2 在终端运行程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
6.3 Python环境配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4
Contents Python数据之道
7 Python数据类型-字符串介绍 63
7.1 创建字符串 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
7.2 访问字符串中的值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
7.3 字符串格式化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
7.4 字符串的基本运算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
8 Python数据类型-List介绍 78
8.1 初识list . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
8.2 访问列表中的值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
8.3 列表的操作、函数及方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
8.4 list中元素的类型可以多样 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
8.5 list的切片（slices） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
8.6 列表推导式(ListComprehension) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
8.7 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
9 Python数据类型-字典介绍 90
9.1 基本用法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
9.2 字典推导式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
9.3 字典合并 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
9.4 嵌套型字典 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
9.5 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
10 Python内置时间模块：Datetime 107
10.1 前言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
10.2 构建时间对象实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
10.3 时间转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
10.4 时间对象的运算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
11 Python内置时间模块:Time 119
11.1 模块介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
11.2 时间获取 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
11.3 时间转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
12 Python内置时间模块：Calendar 123
12.1 获取某年的日历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
12.2 获取某月的日历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
12.3 其他方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
13 JupyterNotebook主题设置、字体修改等 126
13.1 新的风格预览 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
13.2 主题更换过程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
13.3 我的主题设置参数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
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14 JupyterNotebook中自动补全代码 130
15 JupyterNotebook输出pdf并支持中文显示 132
15.1 安装顺序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
16 Anaconda安装虚拟环境到指定路径 138
16.1 曾经的困扰 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
16.2 安装虚拟环境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
16.3 虚拟环境下安装python库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
17 Numpy的基本用法 143
17.1 Numpy数组对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
17.2 创建ndarray数组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
17.3 Numpy的数值类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
17.4 ndarray数组的属性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
17.5 ndarray数组的切片和索引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
17.6 处理数组形状 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152
17.7 数组的类型转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
17.8 numpy常用统计函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
17.9 数组的广播 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162
17.10 写在最后 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
18 Numpy的random函数简介 164
18.1 numpy.random.rand() . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
18.2 numpy.random.randn() . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
18.3 numpy.random.randint() . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
18.4 生成[0,1)之间的浮点数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166
18.5 numpy.random.choice() . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
18.6 numpy.random.seed() . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
19 Numpy中Meshgrid函数介绍及2种应用场景 169
19.1 Meshgrid函数的基本用法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
19.2 Meshgrid函数的一些应用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
20 Pandas：图解Pandas 174
20.1 写在前面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
20.2 已发布的内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
20.3 部分内容介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
20.4 03专题汇总 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
21 Pandas：数据筛选query函数介绍 180
21.1 常用方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
21.2 通过数学表达式筛选 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
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21.3 通过变量筛选 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
21.4 列表数据筛选 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
21.5 多条件筛选 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
21.6 列名称有空格的情况 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
21.7 筛选后选取数据列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186
21.8 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
22 Pandas的Groupby操作 188
22.1 groupby的基础操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
22.2 分组后选择列进行运算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
22.3 聚合方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190
22.4 分组运算方法agg() . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
22.5 分组运算方法apply() . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192
22.6 分组运算方法transform() . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
22.7 将某列数据按数据值分成不同范围段进行分组（groupby）运算 . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
23 Pandas数据排序 196
23.1 按索引排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196
23.2 按数值排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201
24 Pandas中将列（column）排序的几种方法 210
24.1 数据准备 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210
24.2 几种排序方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211
24.3 实战案例：自由排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214
25 Pandas的DataFrame如何按指定list排序 217
25.1 分析过程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219
25.2 指定list元素多的情况： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
25.3 指定list元素少的情况： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
25.4 总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223
26 Pandas:如何将一列中的文本拆分为多行？ 224
26.1 Method-1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
26.2 Method-2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226
27 Pandas中apply使用技巧 228
27.1 使用apply函数拆分文本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
27.2 应用有两个参数的自定义函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230
28 Pandas小册子：根据条件创建新的列 233
28.1 第一种方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233
28.2 第二种方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234
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Contents Python数据之道
29 Pandas日期数据处理 236
29.1 读取并整理数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236
29.2 按日期筛选数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237
29.3 按日期显示数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239
29.4 按日期统计数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
30 Pandas表格样式设置指南 247
30.1 环境准备 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
30.2 隐藏索引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249
30.3 隐藏列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
30.4 设置数据格式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251
30.5 颜色高亮设置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253
30.6 色阶颜色设置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257
30.7 数据条显示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262
30.8 自定义函数的使用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263
30.9 颜色设置范围选择 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267
30.10共享样式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269
30.11 导出样式到Excel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272
30.12总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273
31 Matplotlib饼图简介 274
31.1 官方Demo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274
31.2 将实际数据应用于官方Demo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275
31.3 一些改善措施 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276
32 Matplotlib中等高线图（contour）的绘制 286
32.1 仅绘制等高线 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287
32.2 仅填充等高区域颜色： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287
32.3 绘制完整的等高线图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 288
33 Matplotlib可视化最有价值的50个图表 290
33.1 介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290
33.2 准备工作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290
33.3 关联（Correlation） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291
33.4 偏差（Deviation） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304
33.5 排序（Ranking） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312
33.6 分布（Distribution） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 319
33.7 组成（Composition） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332
33.8 变化（Change） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 339
33.9 分组（Groups） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356
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Contents Python数据之道
34 Matplotlib动态图绘制 363
34.1 数据准备 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363
34.2 4种类型的动态gif图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364
35 轻松用Seaborn进行数据可视化 370
35.1 直方图（Distplot） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 370
35.2 联合分布图（Jointplot） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 372
35.3 矩阵图（Pairplot） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375
35.4 条形图（Barplot） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 376
35.5 箱形图（Boxplot） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 378
35.6 LMPlot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 380
36 Seaborn可视化：图形个性化设置的几个小技巧 382
36.1 概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 382
36.2 未个性化设置的情形 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 382
36.3 进行个性化设置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383
37 Seaborn热力图使用进阶 386
37.1 构造数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 386
37.2 Seaborn的heatmap各个参数介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 388
37.3 案例应用：突出显示某些数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 398
38 Plotly:在IDE编辑器下使用PlotlyExpress 400
38.1 第一个示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 400
38.2 第二个示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 401
39 PlotlyExpress可视化使用指南 403
39.1 环境与数据准备 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 405
39.2 线形图（Line） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 407
39.3 面积图（Area） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 411
39.4 散点图（Scatter） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 412
39.5 饼图（Pie） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 415
39.6 柱状图（Bar） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 417
39.7 箱形图（Box） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423
39.8 小提琴图（Violin） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 425
39.9 联合分布图（Marginal） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 430
39.10直方图（Histogram） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 431
39.11 漏斗图（Funnel） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 434
39.12平行坐标图（Parallel） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 435
39.13密度图（Density） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 437
39.14极坐标图（Polar） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 439
39.15图片显示（Imshow） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 443
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