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雷达卡
“让每个人都成为数据分析师”是大数据时代的要求，数据可视化技术的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Microsoft、IBM等IT厂商纷纷加入数据可视化的阵营，在降低数据分析门槛的同时，为分析结果提供更炫的展现效果。
但是，这些可视化工具的也存在不足，其中最大的缺点就是视图定制化水平有限，不能根据分析师的想法进行个性化定制。然而Python中的部分包恰好弥补了这个不足，它是开源免费、简单易学、用途广泛的编程语言。本书将围绕如何使用Python对大数据进行可视化这一话题展开，希望能对正在选型中的个人和企业有所帮助。
研究表明人类大脑处理图形的速度要比文字快几万倍，如何将海量的数据转换成可视化的图形是数据分析的必修课。Matplotlib和Pyecharts是Python中最常用的两个可视化库，功能强大，可以方便的绘制折线图、条形图、柱形图、散点图等基础图形，还可以绘制复杂的图形，如日历图、树形图、聚类图等。
Matplotlib是Python数据可视化库的泰斗，尽管已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库，它的设计与MATLAB非常相似，提供了一整套和MATLAB相似的命令API，适合交互式制图，还可以将它作为绘图控件，嵌入其它应用程序中。
Pyecharts是一款将Python与Echarts相结合的数据可视化工具，可以高度灵活的配置，轻松搭配出精美的视图。其中Echarts是百度开源的一个数据可视化库，而Pyecharts将Echarts与Python进行有机对接，方便在Python中直接生成各种美观的图形。
本书首先介绍大数据可视化分析的一些基础知识和主要技术，然后通过实际案例重点讲解Matplotlib和Pyecharts在数据可视化分析过程中的技巧及方法、包括图形参数设置、绘制基本图形、绘制高级图形等。希望改变目前国内市场相关图书匮乏，而且书中案例较少的现状。
本书由浅入深、循序渐进地介绍了的Python可视化技术，结合案例重点介绍了Python在数据可视化方面的应用和使用技巧。全书以案例为主线，既包括软件应用与操作的方法和技巧，又融入了可视化的基础知识，使读者通过对本书的学习，能够轻松快速掌握可视化的方法。配书光盘中包含了每个案例采用的数据源文件、学习视频和PPT，供读者在阅读本书时进行操作练习。
本书可作为管理、经济、社会人文等人员学习Python等软件进行大数据可视化分析的参考书籍，也可以作为高校计算机相关专业本科生、研究生的教材或教学参考书。
截至2019年11月份，Matplotlib的版本为3.1.1，Pyecharts的版本是1.5.1，本书正是基于以上版本编写的，全面而详细介绍了它们在数据可视化分析过程中的应用。
第一部分介绍Python数据可视化的基础等；第二部分介绍基于Matplotlib的数据可视化技术；第三部分详细介绍基于Pyecharts的数据可视化技术。
本书的内容
第1章介绍大数据可视化的技术挑战、技术难点以及可视化工具的必备特性。
第2章介绍Hadoop集群的安装及配置，集群案例数据集，以及连接集群的工具。
第3章介绍大数据可视化软件Tableau、Zeppelin和Python及其可视化实际案例。
第4章介绍Python环境的安装、如何搭建代码开发环境、以及如何连接各类数据源。
第5章介绍Python主要的数据可视化库，如Matplotlib、Pyecharts、Seaborn等。
第6章介绍Matplotlib的图形参数设置，如线条、坐标轴、图例等。
第7章介绍Matplotlib绘制一些基础图形，如直方图、饼图、散点图等。
第8章介绍Matplotlib绘制一些高级图形，如树形图、误差条形图等。
第9章介绍Pyecharts的图形参数配置，如全局配置项和系列配置项。
第10章介绍Pyecharts绘制一些常用视图，如折线图、条形图、箱形图等。
第11章介绍Pyecharts绘制一些高级视图，如日历图、仪表盘、环形图等。
第12章通过实际案例介绍Pyecharts与Django的集成，包括Django框架等。
本书的特色
（1）内容全面，讲解详细
本书是一本介绍Matplotlib和Pyecharts的著作，详细介绍了基于大数据的各类数据可视化视图，对于初次学习Python软件的读者来说帮助较大，大量案例便于读者的练习实践。
（2）由浅入深、循序渐进
本书从Matplotlib与Pyecharts的图形参数设置，到绘制各种常用图形，逐步深入，从易到难，由浅入深，循序渐进，适合各个层次的读者阅读。
（3）案例丰富，高效学习
本书基本都是结合案例进行操作，同时，为了使读者快速提高数据分析的整体能力，在本书的每个章节，绘图案例尽可能接近实际工作。
本书的读者对象
本书的内容和案例适用于互联网、电商、咨询等行业数据分析用户以及媒体、网站等数据可视化用户，可供高等院校相关专业学生以及从事大数据可视化的研究者参考使用，也可作为Python软件培训和自学的教材。
由于编者水平所限，书中难免存在错误和不妥之处，请广大读者批评指正。
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