本书系统讲解了数据可视化的基本概念、基于Python的数据可视化实现方法、可视化综合案例。本书共分三个部分：第一部分为概述部分（第1章），讲述可视化与数据可视化的概念和分类、数据可视化的研发和开发工具；第二部分包含8章（第2～9章），介绍常用的Python绘图库在数据可视化中的应用方法，包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Pyecharts以及Bokeh的基本方法和技术；第三部分为应用案例部分，包含3章（第10～12章）共3个案例，即银行、金融、政务领域的数据可视化应用案例。
本书可作为信息管理与信息系统、电子商务、大数据管理与应用、行政管理、城市管理等专业本科生和研究生的数据可视化课程的入门教材，也可用作数据分析类进阶课程和实训用书，还可作为数据可视化爱好者、研发人员与应用开发人员的参考用书。

前言
第1章 数据可视化概述
1.1 可视化简介
1.2 数据可视化简介
1.3 数据可视化的研发
1.4 数据可视化的开发工具
本章小结
课后习题
思考题
参考文献
第2章 Matplotlib的基本使用
2.1 Matplotlib简介
2.2 Matplotlib的安装方法
2.3 Matplotlib的图形组成元素
2.4 标题的设置
2.5 标记点的设置
2.6 网格线的设置
2.7 折线图
2.8 柱形图
2.9 条形图
2.10 直方图
2.11 饼图
2.12 散点图
2.13 箱线图
2.14 棉棒图
2.15 误差线图
2.16 极线图
本章小结
课后习题
思考题
第3章 Matplotlib的进阶使用
3.1 Matplotlib的进阶使用概述
3.2 rc参数的设置
3.3 坐标轴的设置
3.4 图例的设置
3.5 参考线或参考区域的设置
3.6 注释文本的设置
3.7 复杂柱形图
3.8 复杂条形图
3.9 堆叠图
3.10 子图
3.11 等高线图
3.12 热力图
3.13 3D图形
3.14 Matplotlib的扩展功能
本章小结
课后习题
思考题
第4章 Seaborn的使用
4.1 Seaborn简介
4.2 基本设置
4.3 关联图
4.4 分类图
4.5 分布图
4.6 回归图
4.7 矩阵图
4.8 网格图
本章小结
课后习题
思考题
第5章 Plotly数据可视化入门
5.1 Plotly简介
5.2 绘图实例
5.3 Plotly绘图基础知识
5.4 表格
5.5 坐标轴与多子图
本章小结
课后习题
思考题
第6章 Plotly数据可视化进阶
6.1 Plotly数据可视化进阶简介
6.2 线形图
6.3 柱形图与条形图
6.4 饼图
6.5 甘特图
6.6 PlotlyExpress
本章小结
课后习题
思考题
第7章 Pyecharts入门
7.1 Pyecharts简介
7.2 统计图（直角坐标系）
7.3 特色图
7.4 地理图
本章小结
课后习题
思考题
第8章 Pyecharts进阶
8.1 Pyecharts进阶简介
8.2 全局配置项
8.3 系列配置项
8.4 组合图表
8.5 仪表板案例
本章小结
课后习题
思考题
第9章 Bokeh数据可视化
9.1 Bokeh数据可视化简介
9.2 图表基本参数设置
9.3 图表辅助参数设置
9.4 基本图形绘制
9.5 图表进阶操作
9.6 工具栏设置
9.7 其他交互工具设置
本章小结
课后习题
思考题
第10章 银行产品客户复购数据可视化分析案例
10.1 数据查看与准备
10.2 客户基本特征分析
10.3 复购影响因素分析
10.4 数据可视化大屏
本章小结
课后习题
思考题
第11章 金融数据可视化分析案例
11.1 宏观金融数据可视化
11.2 股票数据可视化
11.3 汇率数据可视化
本章小结
课后习题
思考题
第12章 政务大数据可视化分析案例
12.1 查看数据
12.2 服务供给能力
12.3 服务响应能力
12.4 服务智慧能力
12.5 地方政府互联网服务能力
本章小结
课后习题
思考题