資料視覺化：使用Python與JavaScript

　　學習如何運用Python與JavaScript這組對超級強大的組合，處理手中的原始資料，建構出功能強大的互動式視覺化網站。在這一本以實務為主的書中，將告訴您如何善用Python和JavaScript的強大函式庫資源，包括Scrapy、Matplotlib、Pandas、Flask與D3，打造出既好看又好用的資料視覺化網站。 

　　本書將帶領您實作一個專案，從抓取維基百科的諾貝爾獎得主資料開始，一直到建立一個互動式網站為止。在這個實作過程中，您將學到資料的抓取、清理、分析，以及透過D3.js將這些資料視覺化的方法。如果您想要利用Python或JavaScript建構資料視覺化網站，這本書正好可以滿足您的需求。 

　　．學習如何以Python處理資料
　　．了解Python與JavaScript之間的共通相似之處
　　．運用Python的網站爬取工具：BeautifulSoup與Scrapy，從網站擷取所需資料
　　．利用Python的Pandas、Matplotlib與NumPy函式庫，清理並分析手中資料
　　．利用Python的Flask框架呈現資料與建立RESTful API
　　．利用D3.js打造精美的互動式視覺化網站

名人推薦 

　　「看過來看過來！各位Python程式設計師：這正是你夢寐以求、書架上缺少的那本書。本書將幫助您順利通過資料處理的重重關卡，抵達JavaScript國度，運用D3將資料視覺化，呈現在網站上頭。」 -- Scott Murray, 《網頁互動式資料視覺化：使用D3》作者

導論 
第1章｜設置開發環境 

Part I 基本工具 
第2章｜Python與JavaScript程式語言銜接橋樑 
第3章｜Python讀寫資料 
第4章｜網站開發入門 

Part II 取得資料 
第5章｜使用Python從網站取得資料 
第6章｜Scrapy和重量級爬取作業 

Part III 使用Pandas清理與探索資料 
第7章｜NumPy入門 
第8章｜Pandas初步介紹 
第9章｜Pandas清理資料 
第10章｜Matplotlib視覺化資料 
第11章｜Pandas探索資料 

Part IV 提供資料 
第12章｜提供資料 
第13章｜Flask與RESTful API 

Part V D3與資料視覺化
第14章｜想像諾貝爾獎資料的視覺化呈現介面 
第15章｜建構視覺化介面骨架 
第16章｜D3入門—用直條圖說故事 
第17章｜個別得獎視覺化 
第18章｜D3與地圖 
第19章｜個別得主資料視覺化 
第20章｜選單列 
第21章｜結語 

附錄A 從開發走向產品

作者簡介



Kyran Dale 

　　資深程式設計師，曾是研究科學家，以改裝系統為樂。兼具獨立研究員與創業家的身分，跨國長跑運動員，而且也是逐漸進步中的爵士鋼琴手。在長達15年的科學研究生涯，拆解了一大堆程式碼，學會了數以百計的函式庫，最後在幾套最愛的工具身上安頓下來；近年來，發現Python、JavaScript、加上一點點C++，就能解決絕大部分的問題；精通快速原型建構與可行性分析，較為傾向於演算法式的理論研究，但對於能夠建構酷炫的實物，也非常開心。