本书详细讲解Python扩展库NumPy、Pandas、Matplotlib在数据分析与数据可视化领域的应用。全 书共3章，第1章讲解基于NumPy的数组运算、矩阵运算、多项式计算及傅里叶变换等内容；第2章讲解 基于Pandas的数据读写、生成、访问、修改、删除、分析与处理等内容；第3章讲解基于Matplotlib的折 线图、散点图、柱状图、饼状图、雷达图、箱线图、小提琴图、风矢量图、等高线图、树状图、三维 图形等各种图形绘制技术以及绘图区域切分、轴域属性设置、坐标轴属性设置、图例属性设置、动态 图形绘制、交互式图形绘制等内容。 本书可以作为数据科学与大数据、计算机科学与技术、统计、信息管理、数字媒体技术、办公自 动化以及相关专业研究生、本科生、专科生的教材，也可以作为相关从业人员的工具书或Python爱好 者的进阶自学用书。

前 言 习近平总书记在党的二十大报告中指出：教育、科技、人才是全面建设社会主义现代 化国家的基础性、战略性支撑。必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第 一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，这三大战略共同服 务于创新型国家的建设。报告同时强调：推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代 信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长 引擎。近些年来，数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化等 相关理论与技术都得到了飞速发展，数据科学与大数据技术相关学科知识广泛应用于各行 各业，这些应用反过来又促进了技术发展，同时也对相关技术提出了更高的要求。 数据分析与数据可视化是数据科学与大数据技术整个流程中的重要环节，数据分析 用于从海量数据中发现背后隐藏的规律并预测未来趋势，数据可视化则是数据分析与数据 挖掘过程中的重要辅助技术。虽然有多种编程语言和工具都可以完成相关任务，但基于 Python 语言是成本最低也是最灵活的方案之一，扩展库NumPy、Pandas、Matplotlib 是目前非常流行非常成熟的组合，同时也是其他解决方案的重要基础。 本书详细讲解扩展库NumPy、Pandas、Matplotlib 在数据分析与数据可视化方面 的应用，没有介绍Python 基础语法、开发环境搭建和扩展库安装方法等内容，而是假设 读者已经掌握或者至少之前已经学习过“Python 程序设计基础”之类的课程。如果读者 不具备这些基础知识，那么可能需要一边阅读本...