使用 Python 和 JavaScript 进行数据可视化，第二版

如何将原始、未经处理或格式不正确的数据转化为动态、交互式的网络可视化？在这本实用书籍中，作者 Kyran Dale 向数据科学家和分析师以及 Python 和 JavaScript 开发人员展示了如何创建理想的工具链来完成这项工作。通过提供引人入胜的示例和强调来之不易的最佳实践，本指南将教您如何利用一流的 Python 和 JavaScript 库的强大功能。

Python 提供了易用、强大且成熟的库，可用于抓取、清理和处理数据。虽然 JavaScript 是编程网页可视化的最佳语言，但其数据处理能力无法与 Python 相提并论。这两种语言相结合，是创建现代网页可视化工具链的完美补充。本书将帮助您入门。

您将学会：

• 通过抓取工具或网络 API 程序化获取所需数据：Requests、Scrapy、Beautiful Soup
• 使用 NumPy 生态系统中的 Python 重型数据处理库清理和处理数据：Jupyter notebooks 与 pandas+Matplotlib+Seaborn
• 使用静态文件或轻量级 Python 服务器 Flask 和 RESTful API 将数据传输到浏览器
• 掌握足够的网页开发技能（HTML、CSS、JS），将可视化数据发布到网页上
• 使用挖掘和处理后的数据，借助 Plotly、D3、Leaflet 等库创建网页图表和可视化效果