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本套装涵盖《Python数据可视化：科技图表绘制》《MATLAB数据分析与科技绘图》《Origin科技绘图与数据分析》，书中使用大量实操案例和丰富多彩的图例翔实地介绍了如何使用Python、MATLAB和Origin软件绘制令人印象深刻的科技图表，可帮助读者应对论文图表、报告图表和职场数据可视化的需求，套装书提供了超值配套资源，包括教学视频、素材文件、源代码、数据集和微信公众号技术支持。
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| 內容簡介： |
《Origin科技绘图与数据分析》内容简介
《Origin科技绘图与数据分析》以Origin 2023中文版为软件平台，结合编者多年的数据分析经验，通过大量应用实例详细介绍Origin在科研数据处理与数据作图中的使用方法与技巧。全书共13章：第1～6章主要讲解Origin的基础知识与科技绘图，包括Origin的操作界面、窗口类型、绘图基本设置、数据操作管理、二维及三维图的绘制、统计图形绘制等；第7～13章结合Origin数据处理与统计分析功能，分别讲解线性拟合、非线性拟合、数据操作与分析、基础统计分析、参数与非参数检验、数字信号处理等知识，最后介绍如何在Origin中进行版面设计与输出操作。通过阅读本书，可以帮助读者快速掌握Origin的应用，从而更好地处理和分析科研数据。
本书注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既可以作为从事数据分析处理的科研工程技术人员的自学用书，也可以作为高等学校相关专业的本科生、研究生的教学用书。
《MATLAB科技绘图与数据分析》内容简介
《MATLAB科技绘图与数据分析》结合作者多年的数据分析与科研绘图经验，详细讲解MATLAB在科技图表制作与数据分析中的使用方法与技巧。全书分为3部分，共12章，第1部分（第1～3章）主要讲解MATLAB的基础知识，包括MATLAB的操作环境、文件操作、程序设计等；第2部分（第4～8章）结合MATLAB在数据可视化方面的功能，详细讲解MATLAB中的图窗信息、二维图绘制、三维图绘制、专业图绘制、句柄图形对象等科技绘图方面的知识；第3部分（第9～12章）讲解数据描述性分析、插值与拟合、回归分析、优化问题求解等
内容。《MATLAB科技绘图与数据分析》还配套提供了近300个示例的教学视频与上机练习资源文件，可帮助读者大大提升学习效率。
《MATLAB科技绘图与数据分析》注重实操，示例丰富，图表精美，适合从事数据可视化与数据分析的科研工程技术人员、工程师，以及高校相关专业的本科生和研究生阅读。
《Python数据可视化:科技图表绘制》内容简介
《Python数据可视化:科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验，详细讲解Python语言及包括Matplotlib在内的多种可视化包在数据分析与科研图表制作中的使用方法与技巧。《Python数据可视化:科技图表绘制》分为两部分，共11章，第1部分主要讲解Python语言的基础知识，包括基本语法结构、控制语句、函数、数据处理与清洗等，尤其对Matplotlib、Seaborn、Plotnie库进行较为详细的讲解。第2部分结合Python及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关系数据、层次关系数据、局部整体型数据、分布式数据、时间序列数据、多维数据、网络关系数据的可视化实现方法。《Python数据可视化:科技图表绘制》可帮助读者尽快掌握利用Python及可视化库进行科技图表的制作与数据展示。
《Python数据可视化:科技图表绘制》注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用，也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。
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| 目錄：
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《Origin科技绘图与数据分析》目录
目 录
第1章 Origin与科技绘图1
1.1 Origin功能应用1
1.1.1 数据处理基本步骤2
1.1.2 图形3
1.1.3 曲线拟合4
1.1.4 数据操作与分析5
1.1.5 统计分析5
1.2 Origin操作界面6
1.2.1 菜单栏7
1.2.2 工具栏7
1.2.3 工作区（子窗口）9
1.2.4 项目管理器10
1.2.5 对象管理器11
1.2.6 Apps（应用）12
1.2.7 状态栏12
1.3 子窗口类型12
1.3.1 工作簿窗口12
1.3.2 图形窗口13
1.3.3 矩阵簿窗口15
1.3.4 布局窗口16
1.3.5 记事本窗口17
1.4 绘图基本设置17
1.4.1 图形窗口基本元素17
1.4.2 图层设置18
1.4.3 坐标轴设置21
1.4.4 绘图属性22
1.4.5 图例设置22
1.5 本章小结23
第2章 数据操作管理24
2.1 工作簿与工作表24
2.1.1 工作簿的操作25
2.1.2 工作簿管理27
2.1.3 工作表的操作28
2.2 矩阵簿与矩阵表31
2.2.1 矩阵簿和矩阵表的操作31
2.2.2 矩阵簿管理32
2.2.3 矩阵窗口设置33
2.2.4 矩阵表的操作34
2.3 数据变换与填充35
2.3.1 数据变换35
2.3.2 自动数据填充37
2.3.3 工作表与矩阵表的转换38
2.3.4 数据的查找与替换39
2.4 数据导入40
2.4.1 工具导入（ASCII格式）40
2.4.2 导入向导（导入ASCII
文件）41
2.4.3 其他导入方式46
2.5 本章小结47
第3章 基础二维图形绘制48
3.1 绘制线图48
3.1.1 折线图49
3.1.2 水平阶梯图51
3.1.3 垂直阶梯图51
3.1.4 样条图52
3.1.5 样条连接图52
3.1.6 Y偏移堆积线图54
3.1.7 颜色映射线条序列54
3.2 绘制符号图55
3.2.1 散点图55
3.2.2 中轴散点图57
3.2.3 Y误差图57
3.2.4 XY误差图59
3.2.5 垂线图60
3.2.6 气泡图60
3.2.7 颜色映射图61
3.2.8 气泡 颜色映射图62
3.3 绘制点线符号图64
3.3.1 点线图64
3.3.2 线条序列图66
3.3.3 2点线段图67
3.3.4 3点线段图68
3.3.5 散点图 参照线68
3.3.6 点密度图70
3.4 绘制条形图71
3.4.1 柱状图71
3.4.2 带标签的柱状图73
3.4.3 条形图73
3.4.4 堆积柱状图74
3.4.5 堆积条形图74
3.4.6 浮动柱状图75
3.4.7 浮动条形图76
3.5 绘制饼图76
3.5.1 3D彩色饼图77
3.5.2 不同厚度的3D彩色饼图77
3.5.3 2D彩色饼图78
3.5.4 复合条饼图79
3.5.5 复合饼图79
3.5.6 环形图80
3.5.7 复合环饼图81
3.5.8 同心圆弧图83
3.5.9 多半径饼图85
3.5.10 多半径环形图86
3.6 本章小结88
第4章 高级二维图形绘制89
4.1 绘制面积图89
4.1.1 面积图90
4.1.2 堆积面积图90
4.1.3 填充面积图91
4.1.4 百分比堆积面积图91
4.1.5 双色填充图92
4.1.6 子弹图92
4.1.7 归一化子弹图93
4.1.8 风筝图94
4.1.9 螺旋条形图94
4.2 绘制多面板/多轴图97
4.2.1 双Y轴图97
4.2.2 3Y轴Y-YY图98
4.2.3 3Y轴Y-Y-Y图98
4.2.4 4Y轴Y-YYY图99
4.2.5 4Y轴YY-YY图99
4.2.6 多Y轴图100
4.2.7 瀑布图101
4.2.8 Y数据颜色映射的瀑布图102
4.2.9 Z数据颜色映射的瀑布图102
4.2.10 上下对开图102
4.2.11 左右对开图103
4.2.12 4窗格103
4.2.13 9窗格104
4.2.14 堆积图105
4.2.15 缩放图106
4.3 绘制专业图107
4.3.1 极坐标图108
4.3.2 风玫瑰图111
4.3.3 三元图113
4.3.4 史密斯图115
4.3.5 雷达图117
4.3.6 XYAM矢量图118
4.3.7 XYXY矢量图120
4.4 绘制分组图120
4.4.1 冲积图121
4.4.2 弦图122
4.4.3 比例弦图124
4.4.4 圆形嵌套图125
4.4.5 旭日图126
4.4.6 网络图128
4.4.7 平行索引图130
4.4.8 平行坐标图131
4.4.9 平行集图132
4.4.10 带状图/百分比带状图133
4.4.11 桑基图134
4.5 利用函数绘图135
4.5.1 2D函数绘图135
4.5.2 创建函数数据142
4.5.3 2D参数函数绘图143
4.6 主题绘图基础145
4.6.1 创建和应用主题绘图146
4.6.2 主题管理器和系统主题148
4.7 本章小结149
第5章 三维图形绘制150
5.1 矩阵数据窗口151
5.1.1 创建矩阵簿151
5.1.2 行列数/标签设置151
5.1.3 属性设置152
5.1.4 设置值152
5.1.5 矩阵基本操作153
5.2 三维数据转换156
5.2.1 导入数据到工作表156
5.2.2 将工作表中的数据转换为矩阵158
5.2.3 XYZ网格化159
5.2.4 XYZ对数网格化159
5.3 构造矩阵三维作图160
5.3.1 从矩阵窗口创建三维图形161
5.3.2 通过数据转换建立三维图形163
5.3.3 三维图形设置164
5.3.4 三维图形旋转167
5.4 内置三维图类型167
5.4.1 三维曲面图168
5.4.2 三维XYY图181
5.4.3 三维符号、条状、矢量图183
5.4.4 等高线图184
5.5 函数绘图186
5.5.1 3D函数绘图186
5.5.2 3D参数函数绘图188
5.6 本章小结191
第6章 统计图形绘制192
6.1 统计图形192
6.2 直方图类图形193
6.2.1 直方图193
6.2.2 直方 概率图194
6.2.3 多面板直方图195
6.2.4 分布直方图196
6.2.5 直方图 轴须196
6.2.6 分布图 轴须196
6.2.7 带标签的直方图197
6.3 箱线图197
6.3.1 单列数据箱线图197
6.3.2 多列数据箱线图198
6.4 质量控制（均值极差）图201
6.5 矩阵散点图202
6.6 概率类图形204
6.6.1 帕累托图204
6.6.2 概率图206
6.6.3 Q-Q图（分位数－分位数图）207
6.7 高级统计图形207
6.7.1 人口金字塔图207
6.7.2 脊线图210
6.7.3 组边际图212
6.8 本章小结212
第7章 线性拟合213
7.1 分析报表213
7.1.1 报表信息构成214
7.1.2 报表基本操作215
7.1.3 分析报表的输出216
7.2 线性拟合216
7.2.1 线性拟合217
7.2.2 拟合参数设置218
7.2.3 快速线性拟合222
7.2.4 屏蔽数据的线性拟合224
7.2.5 带误差棒的线性拟合226
7.2.6 多元线性回归227
7.3 本章小结228
第8章 非线性拟合229
8.1 非线性拟合230
8.1.1 多项式拟合230
8.1.2 指数拟合231
8.1.3 非线性曲线拟合233
8.1.4 非线性曲面拟合239
8.1.5 非线性隐函数曲线拟合241
8.2 非线性拟合模拟242
8.2.1 拟合曲线模拟243
8.2.2 拟合曲面模拟244
8.3 自定义拟合函数与比较245
8.3.1 拟合函数管理器245
8.3.2 自定义函数246
8.3.3 用自定义函数拟合247
8.3.4 拟合模型比较249
8.3.5 拟合结果分析251
8.4 拟合应用254
8.4.1 自定义函数拟合254
8.4.2 指数函数线性回归258
8.5 本章小结260
第9章 数据操作与分析261
9.1 插值与外推261
9.1.1 从X插值/外推Y262
9.1.2 轨线插值264
9.1.3 插值/外推265
9.1.4 3D插值265
9.1.5 从XY插值Z266
9.1.6 XYZ轨线插值267
9.2 数学运算268
9.2.1 简单曲线运算268
9.2.2 垂直和水平移动269
9.2.3 平均多条曲线269
9.2.4 减去参考数据与减去直线270
9.3 微分和积分运算271
9.3.1 曲线微分271
9.3.2 曲线积分272
9.4 数据排序及曲线归一化273
9.4.1 数据排序273
9.4.2 曲线归一化274
9.5 本章小结274
第10章 基础统计分析275
10.1 描述统计275
10.1.1 列统计276
10.1.2 行统计276
10.1.3 相关系数统计277
10.1.4 频数分布统计278
10.1.5 离散频数统计279
10.1.6 正态性检验280
10.1.7 二维频数分布统计280
10.2 方差分析281
10.2.1 单因素方差分析281
10.2.2 单因素重复测量方差分析284
10.2.3 双因素方差分析285
10.2.4 双因素重复测量方差分析287
10.2.5 三因素方差分析288
10.3 本章小结288
第11章 参数与非参数检验289
11.1 参数检验290
11.1.1 单样本t检验290
11.1.2 双样本t检验291
11.1.3 配对样本t检验292
11.1.4 单样本比率检验293
11.1.5 双样本比率检验293
11.1.6 单样本方差检验294
11.1.7 双样本方差检验295
11.1.8 行双样本t检验296
11.2 非参数检验297
11.2.1 样本Wilcoxon符号秩检验297
11.2.2 配对样本Wilcoxon符号秩检验298
11.2.3 配对样本符号检验298
11.2.4 Friedman方差分析299
11.2.5 Mann-Whitney检验300
11.2.6 Kruskal-Wallis方差分析301
11.2.7 双样本Kolmogorov-Smirnox检验301
11.2.8 Mood中位数检验302
11.3 本章小结303
第12章 数字信号处理304
12.1 信号处理概述304
12.1.1 数字信号与信号处理305
12.1.2 Origin与信号处理305
12.2 数据平滑和滤波306
12.2.1 平滑306
12.2.2 FFT滤波308
12.2.3 IIR滤波310
12.3 傅里叶变换311
12.3.1 快速傅里叶变换（FFT）311
12.3.2 反向快速傅里叶变换
（IFFT）313
12.3.3 短时傅里叶变换
（STFT）314
12.3.4 希尔伯特变换315
12.3.5 包络315
12.4 小波变换316
12.4.1 连续小波变换317
12.4.2 分解318
12.4.3 重建319
12.4.4 多尺度离散小波变换320
12.4.5 降噪321
12.4.6 平滑322
12.5 本章小结323
第13章 版面设计与输出324
13.1 布局窗口的使用324
13.1.1 向布局窗口添加图形、
工作表等325
13.1.2 布局窗口对象的编辑327
13.1.3 排列布局窗口中的对象328
13.2 图形输出330
13.2.1 通过剪贴板输出330
13.2.2 图形输出基础331
13.2.3 图形格式选择332
13.3 打印输出333
13.3.1 元素显示控制333
13.3.2 打印页面设置和预览334
13.3.3 打印对话框设置334
13.3.4 论文出版图形输出技巧335
13.4 对象嵌入共享335
13.4.1 共享Origin图形概述336
13.4.2 嵌入图形到其他软件336
13.4.3 在其他软件中创建图形链接338
13.5 本章小结339
参考文献340
《MATLAB科技绘图与数据分析》目录
目 录
第 1 章 MATLAB的基本操作1
1.1 工作环境1
1.1.1 工作界面1
1.1.2 选项卡2
1.1.3 命令行窗口3
1.1.4 命令历史记录窗口4
1.1.5 当前文件夹5
1.1.6 工作区和变量编辑器5
1.2 搜索路径7
1.2.1 路径搜索机制7
1.2.2 设置搜索路径8
1.3 文件操作9
1.3.1 打开文件9
1.3.2 关闭文件11
1.3.3 读取二进制文件11
1.3.4 写入二进制文件12
1.3.5 写入文本文件13
1.3.6 读取文本文件15
1.4 数据存取17
1.4.1 使用向导导入数据17
1.4.2 使用函数存取数据18
1.5 帮助系统20
1.5.1 文本帮助20
1.5.2 演示帮助22
1.5.3 帮助导航窗口23
1.6 本章小结23
第 2 章 数据类型与基本运算24
2.1 数据类型24
2.1.1 数值类型25
2.1.2 字符类型29
2.1.3 结构体30
2.1.4 元胞数组33
2.1.5 函数句柄36
2.1.6 映射容器38
2.2 运算符与运算42
2.2.1 算术运算符42
2.2.2 关系运算符43
2.2.3 逻辑运算符44
2.2.4 运算优先级46
2.3 矩阵基础46
2.3.1 矩阵与数组46
2.3.2 创建矩阵47
2.3.3 改变矩阵结构49
2.3.4 矩阵元素索引50
2.3.5 矩阵信息53
2.4 本章小结56
第 3 章 程序设计57
3.1 变量与语句57
3.1.1 变量命名57
3.1.2 变量类型58
3.1.3 特殊变量58
3.1.4 关键字59
3.1.5 语句构成60
3.2 程序控制60
3.2.1 顺序结构60
3.2.2 分支结构61
3.2.3 循环结构67
3.2.4 其他常用控制命令70
3.3 M文件73
3.3.1 M文件编辑器73
3.3.2 函数式M文件75
3.3.3 脚本式M文件76
3.4 本章小结77
第4章 图窗信息78
4.1 图窗窗口78
4.1.1 创建图窗78
4.1.2 获取当前坐标区或图79
4.1.3 创建笛卡儿坐标区80
4.1.4 清除坐标区81
4.1.5 清空图窗82
4.2 分块图布局83
4.2.1 分块图布局函数83
4.2.2 创建布局84
4.2.3 指定流式图块排列85
4.2.4 创建布局标题和轴标签86
4.2.5 创建占据多行和多列的坐标区87
4.2.6 从特定编号的图块开始放置坐标区对象89
4.2.7 替换图块的内容91
4.3 子图布局92
4.3.1 划分子图函数92
4.3.2 创建子图93
4.3.3 绘制大小不同的子图94
4.3.4 自定义子图位置95
4.3.5 创建包含极坐标区的子图96
4.3.6 将子图置为当前坐标区97
4.3.7 将现有坐标区转换为子图97
4.3.8 将不同图窗中的坐标区转换为子图98
4.4 坐标轴信息99
4.4.1 添加轴标签99
4.4.2 设置坐标轴范围100
4.4.3 设置坐标轴刻度103
4.4.4 设置坐标轴刻度标签104
4.4.5 旋转坐标轴刻度标签105
4.4.6 显示坐标区轮廓106
4.4.7 设置坐标轴范围和纵横比107
4.4.8 显示或隐藏坐标区网格线110
4.4.9 创建双Y轴图112
4.5 添加标题与图例114
4.5.1 添加标题114
4.5.2 添加副标题116
4.5.3 添加副标题到子图网格118
4.5.4 添加图例119
4.6 本章小结124
第 5 章 二维图绘制125
5.1 基于数据绘图125
5.1.1 图形绘制的基本步骤125
5.1.2 基本绘图函数127
5.1.3 工作区绘图131
5.2 函数图绘制131
5.2.1 泛函绘图131
5.2.2 一元函数绘图133
5.2.3 隐函数绘图135
5.3 图形修饰136
5.3.1 线型、标记和颜色136
5.3.2 “名称-值对”参数138
5.3.3 图案填充139
5.4 特殊坐标图143
5.4.1 极坐标图143
5.4.2 对数坐标图144
5.4.3 柱坐标/球坐标图147
5.5 本章小结148
第 6 章 三维图绘制149
6.1 三维图形绘制149
6.1.1 基本绘图步骤149
6.1.2 基本绘图函数151
6.1.3 图形的修饰154
6.2 网格与曲面图155
6.2.1 生成栅格数据155
6.2.2 数据生成函数156
6.2.3 绘制网格图158
6.2.4 绘制曲面图161
6.2.5 绘制函数图162
6.3 三维图形的控制164
6.3.1 设置视角164
6.3.2 设置坐标轴166
6.3.3 透视、镂空与裁切167
6.3.4 颜色控制170
6.3.5 照明和材质处理174
6.4 本章小结175
第 7 章 专业图绘制176
7.1 线图176
7.1.1 创建阶梯图176
7.1.2 含误差条的线图177
7.1.3 面积图179
7.1.4 堆叠线图180
7.1.5 等高线图181
7.2 分布图183
7.2.1 直方图183
7.2.2 创建条形图184
7.2.3 二元直方图186
7.2.4 箱线图187
7.2.5 分簇散点图190
7.2.6 三维分簇散点图193
7.2.7 气泡图195
7.3 散点图和平行坐标图197
7.3.1 散点图197
7.3.2 三维散点图199
7.3.3 分bin散点图200
7.3.4 带直方图的散点图201
7.3.5 散点图矩阵203
7.3.6 平行坐标图204
7.4 离散数据图207
7.4.1 条形图207
7.4.2 三维条形图208
7.4.3 帕累托图209
7.4.4 茎图（离散序列数据图）210
7.4.5 三维离散序列图212
7.5 总体部分图及热图213
7.5.1 气泡云图213
7.5.2 词云图214
7.5.3 饼图215
7.5.4 三维饼图217
7.5.5 热图217
7.6 本章小结219
第8章 句柄图形对象220
8.1 句柄图形对象体系220
8.1.1 句柄图形组织220
8.1.2 句柄图形对象类型简介221
8.2 句柄图形对象的基本操作222
8.2.1 创建对象222
8.2.2 访问对象句柄224
8.2.3 复制和删除对象226
8.2.4 控制图形输出227
8.2.5 保存句柄233
8.3 图形对象属性设置233
8.3.1 设置属性233
8.3.2 设置默认属性235
8.3.3 通用属性237
8.4 核心句柄图形对象238
8.4.1 Figure对象238
8.4.2 Core对象240
8.4.3 Plot对象241
8.4.4 Group对象243
8.4.5 Annotation对象245
8.5 Axes对象246
8.5.1 标签与外观246
8.5.2 坐标轴位置248
8.5.3 一图多轴249
8.5.4 坐标轴控制253
8.5.5 线条颜色控制254
8.5.6 绘图操作255
8.6 本章小结256
第 9 章 数据描述性分析257
9.1 基本统计量257
9.1.1 均值（期望）258
9.1.2 中位数259
9.1.3 方差261
9.1.4 标准差262
9.1.5 高阶矩263
9.1.6 相关系数264
9.1.7 协方差265
9.1.8 互相关265
9.1.9 互协方差266
9.2 偏度与峰度267
9.2.1 偏度268
9.2.2 峰度269
9.3 统计数据可视化270
9.3.1 Andrews图270
9.3.2 平行坐标图271
9.3.3 双标图272
9.3.4 经验累加分布图274
9.3.5 Q-Q图（分位数图）275
9.3.6 箱线图276
9.4 本章小结278
第 10 章 插值与拟合279
10.1 数据插值279
10.1.1 一维插值279
10.1.2 二维插值282
10.1.3 三维插值284
10.1.4 多维插值285
10.1.5 三次样条插值287
10.1.6 分段三次Hermite插值287
10.1.7 修正Akima分段三次Hermite插值288
10.2 曲线拟合289
10.2.1 多项式拟合290
10.2.2 曲线拟合工具291
10.3 本章小结294
第 11 章 回归分析295
11.1 一元多项式回归295
11.1.1 获取拟合数据295
11.1.2 估值与残差296
11.1.3 置信区间297
11.1.4 交互式操作环境299
11.2 多元线性回归299
11.2.1 多元线性回归建模299
11.2.2 多元回归残差图302
11.3 非线性回归303
11.3.1 回归模型303
11.3.2 回归预测304
11.3.3 回归置信区间306
11.3.4 交互式操作环境307
11.3.5 曲线拟合工具308
11.4 逐步回归309
11.4.1 逐步回归建模309
11.4.2 交互式操作环境311
11.5 本章小结311
第 12 章 优化问题求解312
12.1 基于问题的优化312
12.1.1 创建优化变量312
12.1.2 创建方程问题313
12.1.3 创建优化问题315
12.1.4 求解优化问题或方程问题317
12.2 基于求解器的优化323
12.2.1 线性规划324
12.2.2 有约束非线性规划327
12.2.3 无约束非线性优化329
12.2.4 多目标规划332
12.2.5 二次规划337
12.3 最小二乘最优问题339
12.3.1 约束线性最小二乘339
12.3.2 非线性曲线拟合341
12.3.3 非负线性最小二乘342
12.4 本章小结343
参考文献344
《Python数据可视化:科技图表绘制》目录
目 录
第1章 Python基础知识1
1.1 Python语言概述1
1.1.1 Python的诞生1
1.1.2 Python的特点2
1.1.3 Python绘图系统3
1.2 Python的获取与安装4
1.2.1 安装程序下载4
1.2.2 安装与启动5
1.2.3 辅助开发工具7
1.2.4 包的安装与加载11
1.3 Python的基础语法13
1.3.1 标识符13
1.3.2 注释14
1.3.3 续行14
1.3.4 输入/输出函数15
1.3.5 运算符16
1.3.6 数据结构17
1.3.7 序列20
1.4 程序控制语句21
1.4.1 条件语句22
1.4.2 for循环语句23
1.4.3 while循环语句24
1.4.4 其他语句26
1.5 函数28
1.5.1 定义函数28
1.5.2 调用函数30
1.5.3 匿名函数（Lambda函数）31
1.6 本章小结32
第2章 数据处理与清洗33
2.1 NumPy：数值计算33
2.1.1 数组的创建33
2.1.2 数组的索引与切片35
2.1.3 数组的变换36
2.1.4 基本运算37
2.2 Pandas：数据处理38
2.2.1 数据结构38
2.2.2 数据类型41
2.2.3 数据的导入与导出44
2.2.4 合并数据46
2.2.5 数据选择47
2.2.6 数据过滤47
2.2.7 数据排序48
2.2.8 数据合并48
2.2.9 数据重塑49
2.2.10 缺失值处理50
2.2.11 重复值处理51
2.3 本章小结51
第3章 Python绘图系统52
3.1 Matplotlib 52
3.1.1 图表对象53
3.1.2 创建图形57
3.1.3 添加子图与布局59
3.1.4 图表元素函数67
3.1.5 绘图函数69
3.1.6 坐标系70
3.1.7 图表风格71
3.2 Seaborn74
3.2.1 绘图函数74
3.2.2 绘图风格77
3.2.3 颜色主题78
3.2.4 图表分面79
3.3 Plotnine80
3.3.1 语法框架81
3.3.2 底层函数83
3.3.3 绘图函数83
3.3.4 图表主题87
3.3.5 图表分面89
3.4 本章小结91
第4章 类别比较数据可视化92
4.1 柱状图92
4.2 条形图101
4.3 棒棒糖图106
4.4 包点图117
4.5 雷达图120
4.6 径向柱状图124
4.7 词云图132
4.8 玫瑰图136
4.9 本章小结140
第5章 数值关系数据可视化141
5.1 散点图141
5.2 边际图149
5.3 曼哈顿图156
5.4 气泡图160
5.5 等高线图165
5.6 三元相图172
5.7 瀑布图174
5.8 生存曲线图177
5.9 火山图179
5.10 本章小结182
第6章 层次关系数据可视化183
6.1 旭日图183
6.2 树状图191
6.3 桑基图196
6.4 矩形树状图198
6.5 圆堆积图202
6.6 本章小结204
第7章 局部整体型数据可视化205
7.1 饼图205
7.2 嵌套饼图211
7.3 华夫图212
7.4 马赛克图217
7.5 本章小结220
第8章 分布式数据可视化221
8.1 直方图221
8.2 核密度图229
8.3 箱线图234
8.4 小提琴图242
8.5 金字塔图250
8.6 脊线图253
8.7 累积分布曲线图258
8.8 本章小结260
第9章 时间序列数据可视化261
9.1 折线图261
9.2 K线图272
9.3 子弹图274
9.4 仪表图278
9.5 面积图280
9.6 日历图286
9.7 本章小结287
第10章 多维数据可视化288
10.1 热图288
10.2 矩阵散点图296
10.3 平行坐标图300
10.4 安德鲁斯曲线305
10.5 本章小结306
第11章 网络关系数据可视化307
11.1 节点链接图307
11.2 弧线图311
11.3 蜂巢图313
11.4 和弦图315
11.5 切尔科斯图319
11.6 本章小结322
参考文献323
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| 內容試閱：
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《Origin科技绘图与数据分析》前言
前 言
Origin为OriginLab公司出品的较流行的专业函数绘图软件，是专为不同科研领域的科学工作者进行绘图和数据分析而设计的。为此，Origin提供了大量的数据分析和绘图工具，可以满足用户对数据分析、函数拟合、科技作图等的需求。
本书中“Origin”指代Origin和OriginPro两款应用软件。而OriginPro在提供Origin的所有功能之余，在峰值拟合、曲线拟合、数据操作、统计分析、信号处理和图像处理等方面也增加了扩展分析工具。
Origin 2023版是当前OriginLab公司推出的最新版本，较以前的版本在性能方面有了很大的改善，本书以该版本为基础，结合示例进行讲解。Origin的突出优点在于科学绘图与数据分析，因此本书重点在这两个方面展开讲解。根据内容安排，全书共分为13章，各章安排如下：
第1章 Origin与科技绘图 第2章 数据操作管理
第3章 基础二维图形绘制 第4章 高级二维图形绘制
第5章 三维图形绘制 第6章 统计图形绘制
第7章 线性拟合 第8章 非线性拟合
第9章 数据操作与分析 第10章 基础统计分析
第11章 参数与非参数检验 第12章 数字信号处理
第13章 版面设计与输出
为便于读者学习，编者在讲解数据处理与统计分析时，会对基础知识进行简要的介绍，当遇到不理解的专业知识时，请查阅统计分析方面的专业书籍。
本书在编写过程中参考了软件的系列帮助文档，数据部分采用了自带数据。学习过程中如果需要本书的原始数据，请关注“算法仿真”公众号，并发送关键词“TupOrigin”获取数据下载链接。在“算法仿真”公众号中还会不定期提供综合应用示例，帮助读者进一步提高作图
水平。
本书结构合理、叙述详细、实例丰富，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用，也可以作为高等学校相关专业的教材。
Origin本身是一个庞大的资源库与知识库，本书所讲难窥其全貌，虽然在编写过程中力求叙述准确、完善，但由于水平有限，疏漏之处在所难免，希望读者和同仁能够及时指出，共同促进本书质量的提高。
本书提供配套资源文件，用微信扫描下面的二维码即可获取：
如果下载有问题，请用电子邮件联系booksaga@126.com，邮件主题为“Origin科技绘图与数据分析”。
读者如果在学习过程中遇到了与本书有关的疑难问题，还可以通过“算法仿真”公众号获取帮助。
本书在编写过程中获得到了广州原点软件有限公司（美国OriginLab Corporation中国分公司）的大力支持，他们为本书的最终面世提供了技术支持，在此表示感谢。
编 者
2023年1月
《MATLAB科技绘图与数据分析》前言
前 言
欢迎阅读《MATLAB科技绘图与数据分析》！本书的目标是帮助读者掌握数据可视化的艺术，并深入了解如何利用MATLAB工具创建引人入胜的图形以及进行数据可视化。数据可视化是数据科学和数据分析的重要组成部分，它允许我们将复杂的数据变得更加容易理解和有意义。
MATLAB是一款以矩阵计算为基础的高性能工程计算应用软件，广泛用于科学、工程、数据分析等领域。它提供了丰富的数学和工程函数，支持数据可视化、编程和脚本语言，涵盖从线性代数到图像处理等各个领域。MATLAB的交互式环境使用户能够轻松执行数值计算、数据分析和建模任务，现已成为科研、工程设计和数据科学领域的重要工具。
本书基于MATLAB R2022a编写，并对所有示例在MATLAB 2024版本上进行了测试，全书通过示例引导读者逐步掌握如何使用MATLAB来创建令人印象深刻的科技图表，并教会读者如何利用MATALB进行数据处理。根据内容安排，全书分为3部分，共12章，具体安排如下。
第1部分（第1~3章）主要讲解MATLAB的基础知识，包括MATLAB的操作环境、文件操作、程序设计等内容。
第2部分（第4~8章）结合MATLAB在数据可视化方面的功能，详细讲解了MATLAB中的图窗信息、二维图绘制、三维图绘制、专业图绘制、句柄图形对象等科技绘图方面的知识。
第3部分（第9~12章）讲解了数据描述性分析、插值与拟合、回归分析、优化问题求解等内容。
本书提供了大量的数据可视化与数据分析应用示例，为读者提供各类绘图思路，并展示了MATLAB的强大功能，读者可以在此基础上举一反三，深入学习MATLAB的详细功能。
本书编写过程中重点参考了MATLAB的帮助文档，数据部分采用自带数据或自编数据。在学习过程中，如果需要本书的原始数据，可关注“算法仿真”公众号，并发送关键词106762获取数据下载链接。为帮助读者学习，在“算法仿真”公众号中会不定期提供综合应用示例帮助读者进一步提高作图水平。
MATLAB本身是一个庞大的资源库与知识库，本书所讲难窥其全貌，仅做抛砖引玉。虽然在本书的编写过程中编者力求叙述准确、完善，但由于水平有限，书中欠妥之处在所难免，希望读者和同仁能够及时指出，共同促进本书质量的提高。
为便于读者尽快掌握本书内容，本书还配套提供了学习资源，包括教学视频和资源文件。教学视频讲解并演示了本书近300个示例的操作过程，读者扫码即可直接观看。配套资源文件可以扫描下述二维码下载：
如果下载有问题，请用电子邮件联系booksaga@126.com，邮件主题为“MATLAB科技绘图与数据分析”。
本书注重实操，示例丰富，图表精美，适合从事数据可视化与数据分析的科研工程技术人员、工程师，以及高校相关专业的本科生和研究生阅读。
最后，感谢您选择了本书，希望您在阅读过程中获得乐趣，同时也能够从中获益。在学习过程中，如遇到与本书有关的问题，可以访问“算法仿真”公众号获取帮助。
著 者
2024年1月
《Python数据可视化:科技图表绘制》前言
前 言
数据可视化是数据科学和数据分析的重要组成部分，它允许我们将复杂的数据变得更加容易理解和有意义。本书的目标是帮助读者掌握数据可视化的艺术，并深入了解如何利用Python及其强大的Matplotlib库等工具创建引人入胜的图形和可视化。
Python是一种强大的开源数据分析和建模工具，备受数据科学家、研究人员和业界专业人士的喜爱。它的灵活性、扩展性和丰富的数据处理能力使其成为数据可视化的理想平台。
在Python中，Matplotlib是最受欢迎的数据可视化库之一，它提供了丰富的绘图功能和灵活的接口。通过Matplotlib，用户可以创建各种类型的图表，从简单的线图到复杂的三维图形，满足不同需求的可视化任务。
本书将引导读者逐步学习如何使用Python及其可视化库来创建令人印象深刻的科技图表。本书分为两部分，共11章，具体章节安排如下：
第1章 Python基础知识 第2章 数据处理与清洗
第3章 Python绘图系统 第4章 类别比较数据可视化
第5章 数值关系数据可视化 第6章 层次关系数据可视化
第7章 局部整体型数据可视化 第8章 分布式数据可视化
第9章 时间序列数据可视化 第10章 多维数据可视化
第11章 网络关系数据可视化
本书提供了大量绘图示例，这些示例为读者提供了绘图思路，并展示了Python及相关绘图库的强大功能，读者可以在此基础上进一步美化练习操作。本书内容可以起到抛砖引玉的作用，各绘图包的详细功能读者可以参考对应的说明文件深入学习。
本书编写过程中重点参考了Python可视化库的系列帮助文档，大部分数据采用公开数据集。读者在学习过程中如果需要本书的原始数据，请关注“算法仿真”公众号，并发送关键词108432来获取数据下载链接。为帮助读者学习，在“算法仿真”公众号中会不定期提供综合应用示例帮助读者进一步提高作图水平。
Python及附属库本身是一个庞大的资源库与知识库，本书所讲难窥其全貌，虽然在本书编写过程中力求叙述准确、完善，但由于水平有限，书中欠妥之处在所难免，希望读者和同仁能够及时指出，共同促进本书质量的提高。
本书结构合理、叙述详细、实例丰富，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用，也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。
本书提供配套资源文件，需要读者用微信扫描下面的二维码下载。如果下载有问题，可发送邮件至booksaga@126.com，邮件主题为“Python数据可视化：科技图表绘制”。
最后，感谢您选择了本书，希望您在阅读过程中获得乐趣，并能够从中获益。在学习过程中，如果发现问题或有疑问，可以访问“算法仿真”公众号获取帮助。
编 者
2024年5月
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