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Python資料可視化之美：極專業圖表製作高手書(全彩印刷)

為了解決github網址的問題，作者張傑 這樣論述：

　　全書從Python程式語言切入，讓不懂Python的讀者也能快速上手。之後介紹處理數值最重要的套件包括NumPy和Pandas，接下來就是Python最重要的繪圖套件，包括matplotlib、Seaborn和plotnine的圖形語法，以及資料視覺化的顏色主題運用原理。在熟悉了工具之後，就進入本書的高潮，製作各式各樣的圖表，包括直條圖系列、橫條圖系列、南丁格爾玫瑰圖、徑向柱圖等圖表。還有資料關聯式圖表，包含二維和三維散點圖、氣泡圖、等高線圖、立體曲面圖、三元相圖、二維和三維瀑布圖、相關係數熱力圖等。最後更直接畫出了「商業週刊」、「華爾街日報」、「經濟學人」等刊物中最專業的圖表，直

接晉升成大師行列。   好評推薦   　　English only documentation is starting to be a major problem for the scientific python ecosystem. This book provides an introduction to the basic usage of Matplotlib, the underlying structure of the architecture, and several of the high-level libraries built on top of mat

plotlib. Hopefully, this book will provide the context needed for Chinese speakers to better approach and understand the canonical English documentation of the projects.   　　Python語言生態圈有一個很主要的問題就是只有英文參考文件。本書介紹了matplotlib套件的基本用法和底層架構，以及建構在Matplotlib套件上幾個高水準的套件(Plotnine、Seaborn和Basemap等)。希望這本書能給中文

讀者提供所需的學習內容，更好地幫助讀者學習與了解這些經典的英文技術文件。   　　Thomas Caswell 　　Lead Developer of matplotlib ( matplotlib套件的首席開發者) 　　Github：github.com/tacaswell   　　When trying to understand or communicate information one usually asks, what is the best visualization(s) I can make? If this question often comes

to you and that you tend not to have an answer, then "Beautiful Visualizations with Python" is meant for you. Python is an excellent language for data analysis and visualization. Secondly, the book helps you build a practical toolbox for most visualizations that you may want to create. It strikes a

delicate balance between a book that introduces and teaches and a gallery that you can always come back to for ideas. It is not one to throw away after reading. As it is titled, you will learn how to turn data in into beautiful visualizations by making the best choices at every step. Most important

for me is that it covers the biggest idea in data visualization in the last 20 years, that is, "The Grammar of Graphics".   　　當盡力去理解與溝通某人常問的資料資訊時，什麼才是我可以實現的資料視覺化?如果你也經常遇到這個問題，而又沒有答案時，這本書就是專門為你準備的。Python是一門用於資料分析與可視化非常優秀的語言，而這本書可以幫你建立你的工具箱，進一步可以實現你想做的大部分的資料視覺化。這本書不僅能給你介紹、教你資料視覺化，而且能幫你尋找資料視覺化的靈感，

兩者兼得。這不是一本你看完就可以束之高閣的書。正如這本書名，你會透過本書一步步的教學模式，學習到如何將資料轉換成優美的圖表。更重要的是，這本書涵蓋了近20年來資料視覺化的核心理念，即「圖形語法」。   　　Hassan Kibirige 　　Author/ Maintainer of plotnine ( plotnine套件的開發者與維護者) 　　Github：github.com/has2k1

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應用深度學習建立 Litton視覺景觀分類模型 -以日月潭、陽明山及澎湖三處風景區為例

為了解決github網址的問題，作者李沁築 這樣論述：

景觀評估的方法有很多種類，其中專家法的實用性，在環境規劃和管理中可發揮很大的作用，Litton提出的景觀描述紀錄法以視覺的角度為出發點，以六大視覺因子歸納出七大視覺景觀分類，相比於後續延伸出的其他專家評估方法，其方法著重探討景觀與觀賞者的關係，是符合以視覺原理來進行景觀評估的方法。近年來在人工智慧飛快發展下，資料探勘與辨識的自動化，加速許多領域的研究，深度學習領域中的”卷積神經網路”在圖像辨識的領域中有極大的影響，學習人類觀察圖片的行為，自動特徵抽取圖片的特徵，遷移學習及微調方法則可以站在巨人的肩膀上，透過遷移前人已訓練完成之模型，達到縮減訓練成本的效果。本研究目的為以深度學習及遷移學習方式

，訓練可辨識Litton七大視覺景觀分類之模型。研究流程為，先收集圖片資料集，透過人工為主電腦為輔的圖片篩選方式，篩選符合七類視覺景觀分類的圖片，建立本研究模型的資料集；模型訓練以不同的微調方法，包括：凍結神經網路架構作為特徵提取器、測試預訓練資料集差異、訓練迭代次數調整、以有序式或自應式方法調整學習率數值，找出最佳的分類模型微調方法；以5-fold方法及混淆矩陣方法驗證其分類模型訓練的狀況，挑選出最佳的分類模型，最後，分析部分國家風景區的圖片，用以驗證本研究模型應用於實地評估上之可行性，測試本研究模型之泛化能力。應用方面，以下載Flickr平台中帶有地理座標的圖片，使用國家風景區或風景區內的

熱門景點作為關鍵字，應用分類模型進行分析，搭配ArcGIS pro繪製內核密度圖，及分析風景區內的熱門景點的照片，分析出國家風景區中，視覺景觀類型的分佈狀況，以提供規劃國家風景區時的一個參考。