- 本书赞誉
- 前言
- 目标读者
- 不适合阅读本书的读者
- 本书结构
- 什么是数据处理
- 遇到困难怎么办
- 排版约定
- 使用代码示例
- 致谢
- 第 1 章 Python 简介
- 第 2 章 Python 基础
- 第 3 章 供机器读取的数据
- 第 4 章 处理 Excel 文件
- 第 5 章 处理 PDF 文件 以及用 Python 解决问题
- 第 6 章 数据获取与存储
- 第 7 章 数据清洗:研究、匹配与格式化
- 第 8 章 数据清洗:标准化和脚本化
- 第 9 章 数据探索和分析
- 第 10 章 展示数据
- 第 11 章 网页抓取:获取并存储网络数据
- 第 12 章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫
- 第 13 章 应用编程接口
- 第 14 章 自动化和规模化
- 第 15 章 结论
- 附录 A 编程语言对比
- 附录 B 初学者的 Python 学习资源
- 附录 C 学习命令行
- 附录 D 高级 Python 设置
- 附录 E Python 陷阱
- 附录 F IPython 指南
- 附录 G 使用亚马逊网络服务
- 关于作者
- 关于封面
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第 10 章 展示数据
你已经学习了如何分析数据,现在想要展示它。针对不同听众,演示可能会有很大的差别。我们会在这一章学习多种不同类型的演示:从简单的可以在电脑上制作的演示文件到交互式的网站。
取决于你想要展示的内容,通过图表、地图或图片进行可视化可能是你尝试讲的故事中一个重要的部分。我们会学习如何构建并运行自己的站点,分享发现。还会介绍如何分享 Jupyter notebook,其他人通过它可以看到你的代码、图表、图片和结论。
首先,我们会探索如何考虑你的听众,开始讲述你通过数据分析发现的故事。
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