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| 編輯推薦： |
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本书理论与实际相结合，以精彩实例的形式，将数据可视化的知识融会到实际案例应用中，所涉及的技术对解决同类问题具有实用性。本书重点介绍数据可视化工具D3基础知识与实战案例，其特点是理论介绍详实，叙述简明，重点突出实际应用；强化*的数据化技术D3。
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| 內容簡介： |
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全书划分为两篇：可视化原理篇和应用篇。其中，原理篇介绍人机交互概念模型和理论，人机交互技术；阐述数据可视化的基础理论和概念，针对实际应用中遇到的不同类型的数据，包括时空数据、地理信息数据、层次和网络数据介绍相应的可视化方法；应用篇着重介绍*的数据化技术D3.js、Python可视化及综合应用案例。
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| 關於作者： |
主编 21世纪高等学校规划教材 《Visual Basic.NET程序设计基础与应用》2009-2 中国电力出版社
主编 《VB.NET程序设计教程》2012-12 中国水利水电出版社
主编《Visual C#.NET基础与应用教程》 2014-05 清华大学出版社
主编《Flash AS动画基础与游戏设计》 2015-01 清华大学出版社
主编《Python程序设计从基础到开发》 2017-08 清华大学出版社
主编《CC程序设计教程面向过程分册》2017-09 电子工业出版社 （国家十二五规划教材）
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| 目錄：
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目录
原理篇
第1章数据可视化简介
1.1数据可视化发展历程
1.2数据可视化的目标和作用
1.2.1数据可视化的目标
1.2.2数据可视化的作用
1.3数据可视化的优势
1.4数据可视化与人机交互技术
1.4.1人机交互的发展历史
1.4.2人机交互的研究内容
1.4.3人机交互的前景
第2章数据可视化基础
2.1数据对象与属性类型
2.1.1数据对象
2.1.2属性
2.1.3属性类型
2.2数据的基本统计描述
2.2.1中心趋势度量
2.2.2数据分布度量
2.3数据的相似性和相异性度量
2.3.1数据矩阵与相异性矩阵
2.3.2标称属性的度量
2.3.3二元属性的度量
2.3.4数值属性的度量
2.3.5序数属性的度量
2.3.6文档的余弦相似性
2.4视觉感知
2.4.1视敏度和色彩感知
2.4.2视觉模式识别
2.5视觉通道
2.5.1视觉通道简介
2.5.2视觉通道的类型
2.5.3视觉通道的表现力
2.6可视化的组件
2.6.1坐标系
2.6.2标尺
2.6.3背景信息
2.6.4整合可视化组件
第3章数据可视化过程
3.1数据可视化流程
3.2数据处理和数据变换
3.2.1数据清理
3.2.2数据集成
3.2.3数据变换与数据离散化
3.2.4数据配准
3.3可视化映射
3.3.1图形标记和视觉通道
3.3.2可视化编码的选择
3.3.3源于统计图表的可视化
第4章数据可视化方法
4.1二维标量场数据可视化方法
4.1.1颜色映射法
4.1.2等值线法
4.1.3高度映射法
4.1.4标记法
4.2三维标量场数据可视化方法
4.2.1直接体绘制
4.2.2等值面绘制
4.3向量场可视化方法
4.3.1向量简化为标量
4.3.2箭头表示方法
4.3.3流线、迹线、脉线、时线
4.4时间序列数据可视化方法
4.4.1星状图
4.4.2日历视图
4.4.3邮票图表法
4.5地理空间数据可视化方法
4.5.1地图投影
4.5.2墨卡托投影
4.5.3摩尔威德投影
4.5.4地理空间可视化方法
4.5.5统计地图
4.6文本与文档可视化方法
4.6.1文本可视化的基本流程
4.6.2文本可视化典型案例词云
4.7层次数据可视化方法
应用篇
第5章可视化工具D3基础
5.1D3简介和使用
5.1.1D3简介
5.1.2安装引用D3
5.1.3D3需要的预备知识
5.1.4HTML
5.2JavaScript编程基础
5.2.1在HTML中使用JavaScript语言
5.2.2JavaScript的数据类型
5.2.3JavaScript运算符和表达式
5.2.4JavaScript控制语句和函数
5.2.5JavaScript函数
5.2.6JavaScript类的定义和实例化
5.2.7调试JavaScript程序的方法
5.3SVG基础知识
5.3.1图片存储方式
5.3.2SVG的概念
5.3.3SVG的优势
5.3.4向网页添加SVG XML
5.4DOM
5.4.1DOM结点树
5.4.2访问修改HTML元素
5.4.3添加删除HTML元素结点
5.4.4DOM优点和缺点
5.5Canvas
5.5.1Canvas元素的定义语法
5.5.2使用JavaScript获取网页中的Canvas对象
5.5.3绘制图形
5.5.4描边和填充
5.5.5绘制图像
5.5.6图形的操作
5.6CSS语法基础
5.6.1CSS基本语句
5.6.2在HTML文档中应用CSS样式
5.6.3CSS选择器
第6章D3开发入门
6.1D3入门实例
6.2选择集与数据绑定
6.2.1选择元素
6.2.2设置和获取属性
6.2.3插入和删除元素
6.2.4绑定数据
6.3enterupdateexit模型
6.4获取外部数据
6.4.1JSON数据
6.4.2CSV数据
第7章绘制基本图形
7.1颜色
7.1.1RGB
7.1.2HSL
7.1.3插值
7.2SVG
7.2.1创建基本形状
7.2.2过滤器和渐变
7.2.3SVG生成文本
7.3图形生成器
7.3.1直线生成器
7.3.2区域生成器
7.3.3弧生成器
7.3.4弦生成器
7.3.5对角线生成器
7.3.6符号生成器
7.4绘制柱状图
7.5绘制折线图
第8章比例尺和坐标轴
8.1比例尺
8.1.1什么是比例尺
8.1.2线性比例尺
8.1.3序数比例尺
8.1.4量化比例尺
8.1.5时间比例尺
8.1.6颜色比例尺
8.1.7其他比例尺
8.1.8invert与invertExtent方法
8.1.9给柱状图添加比例尺
8.2坐标轴
8.2.1添加坐标轴
8.2.2坐标轴相关方法
8.3绘制有坐标轴的折线图
8.4绘制有坐标轴的散点图
8.5新版本4.X的坐标轴
第9章实现动态过渡效果
9.1动态效果
9.1.1什么是动态效果
9.1.2D3实现动态效果的方法
9.2动态效果实例
9.2.1实现简单的动态效果
9.2.2给柱状图加上动态效果
第10章布局的应用
10.1力导向图
10.1.1D3与其他可视化工具的区别
10.1.2力导向图初步
10.1.3基于力导向图的人物关系图
10.1.4力导向图的事件
10.2分区图
10.2.1分区图的定义与设置参数
10.2.2矩形分区图
10.2.3圆形分区图
10.3直方图
10.4饼状图
10.5弦图
10.6集群图
10.7树状图
10.8堆栈图
10.9矩阵树图
10.10捆图
10.11打包图
第11章交互的应用
11.1交互操作
11.1.1鼠标交互的应用
11.1.2键盘交互的应用
11.2拖曳应用
11.2.1单个元素拖曳的应用
11.2.2多个元素拖曳的应用
11.3缩放的应用
第12章Python科学计算和可视化应用
12.1Python基础知识
12.2NumPy库的使用
12.2.1NumPy数组
12.2.2NumPy数组的算术运算
12.3Matplotlib绘图可视化
12.3.1Matplotlib.pyplot模块快速绘图
12.3.2绘制条形图、饼状图、散点图等
12.3.3绘制图像
12.3.4图像轮廓和直方图
12.3.5交互式标注
12.4文本可视化实战爬取豆瓣影评生成词云
12.4.1安装WordCloud词云
12.4.2使用WordCloud词云
12.4.3爬取豆瓣影评生成词云的设计步骤
第13章可视化在微信公众号舆情系统中的应用
13.1系统背景意义
13.2系统功能模块
13.3功能需求
13.3.1系统首页
13.3.2文章热度
13.3.3高频词云
13.3.4文章正负面
13.3.5话题发现
13.3.6信息采集
13.4系统实现
13.4.1登录界面
13.4.2欢迎界面
13.4.3文章热度
13.4.4高频词云
13.4.5文章正负面
13.4.6话题发现
13.4.7信息采集
参考文献
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前言
数据可视化（Data Visualization）起源于18世纪。William Playfair在出版的书籍The Commercial and Political Atlas中第一次使用了柱状图和折线图，当时是为了表示国家的进出口量，今天柱状图和折线图依然在使用。19世纪初，他出版了Statistical Breviary一书，里面第一次使用了饼状图。这三种图形都是至今常用的、著名的可视化图形。19世纪中叶，数据可视化主要被用于军事，用来表示军队死亡原因、军队的分布图等。进入20世纪，数据可视化有了飞跃性的发展。1990年，在人机界面学会上，它作为信息可视化原型的技术被发表。1995年，IEEE Information Visualization 正式创立，信息可视化作为独立的学科被正式确立。随着2012年世界进入大数据时代，数据可视化作为大量数据的呈现方式，成为当前重要的课题。
数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。数据可视化的目的是对数据进行可视化处理，以使能够明确、有效地传递信息。比起枯燥乏味的数值，人类对于大小、位置、浓淡、颜色、形状等能够有更好、更快的认识，经过可视化之后的数据能够加深人类对于数据的理解和记忆。
全书分为两篇： 原理篇和应用篇。其中，原理篇从数据可视化发展历程、数据可视化数据的度量和可视化组件、可视化流程等方面讲解可视化基础理论和概念，针对实际应用中遇到的不同类型的数据（包括时空数据、地理信息数据、文本数据、层次数据）介绍相应的可视化方法； 应用篇着重介绍可视化工具D3的综合应用，同时介绍Python语言在可视化方面的应用，最后一章用实例讲解D3在微信公众号舆情系统中的可视化应用。
本书由樊银亭和夏敏捷（中原工学院）主持编写，樊银亭编写第1章和第2章，尚展垒（郑州轻工业大学）编写第5~7章，蔡增玉（郑州轻工业大学）编写第9~11章，其余章节由夏敏捷编写。
在本书的编写过程中，为确保内容的正确性，参阅了很多资料，并且得到了中原工学院研究生教材建设项目资助和资深Web程序员的支持，宋宝卫、潘惠勇、李娟和李国伟参与了资料整理。
本书的学习资源可以在清华大学出版社网站本书页面中下载。由于编者水平有限，书中难免有疏漏之处，敬请广大读者批评指正。
夏敏捷
2019年9月
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