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

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

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內容描述

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

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

作者介紹

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。