《如何用ChatGPT和Python进行数据可视化》的原版英文图书标题：Python 3 Data Visualization Using ChatGPT - GPT-4 ，作者是 Oswald Campesato ，2023年出版
本书旨在向读者展示Python 3编程的概念和数据可视化的艺术。它还探讨了使用ChatGPT/GPT-4与Python结合的前沿技术，以生成更具说服力的数据故事视觉。从基础的Python概念到数据可视化的复杂性，这本书对于Python从业者、数据科学家以及希望借助数据视觉增强数据故事的数据分析领域的任何人都是理想的。它也非常适合寻求教学材料以教授高级数据可视化技术的教育机构。
本书特点：
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探讨了使用ChatGPT/GPT-4与Python结合的前沿技术，以生成更具说服力的数据故事视觉。
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包含详细的教程，指导您完成复杂视觉的创建。
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处理实际数据场景，通过将所学概念应用于真实数据集来建立您的专业知识。
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包括使用Pandas进行数据操作和清洗，准备无瑕疵的数据集以供可视化使用。
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附带源代码、数据集和图表的配套文件。
本书作者奥斯瓦尔德（Oswald Campesato ）是一位教育狂热者，他曾经是一名数学博士候选人（已完成课程要求但未完成论文答辩），拥有多个硕士学位和学士学位。他已经撰写了20本关于移动和网页开发的专业技术书籍。在他过去的职业生涯中，曾在南美洲、意大利和法国里维埃拉工作，这使他有机会游历全球70个国家。他曾在美国和日本公司任职，也在多家初创企业工作过，角色涵盖了C/C++和Java开发者到首席技术官（CTO）。他在四种语言间游刃有余。目前，他专注于提供深度学习培训，并教授研究生级别的深度学习/TensorFlow和机器学习课程。同时，他还正在编写一本关于TensorFlow 2.0的入门书籍以及一本关于Keras的著作。
这本书的每个章节都围绕Python 3数据可视化的主题展开，涵盖了不同的库和工具。以下是每个章节的要点总结：
第1章：Python 3 编程和数据可视化简介
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介绍了Python 3的基本概念，包括安装、环境配置和基本语法。
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讨论了Python中的数据类型、控制流、函数和模块。
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介绍了如何使用Python进行数据可视化的基础知识，包括简单的图表和图像。
第2章：NumPy 库及其在数据可视化中的应用
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详细讲解了NumPy库，包括数组操作、索引、广播和性能优化。
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展示了如何使用NumPy进行数学计算和数据分析。
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通过NumPy数组来执行线性回归和计算统计数据。
第3章：Pandas 库和数据操作
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介绍了Pandas库，包括DataFrame的创建、操作和数据清洗。
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讨论了如何处理缺失值、数据合并和数据聚合。
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使用Pandas进行复杂的数据操作和分析。
第4章：Pandas 和 SQL 数据库
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探讨了如何使用Pandas与SQL数据库交互，包括SQLite。
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介绍了如何从数据库中读取数据、执行SQL查询并将数据写入数据库。
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讨论了如何处理和分析从数据库中检索的数据。
第5章：Matplotlib 库和可视化
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深入介绍了Matplotlib库，包括创建各种类型的图表，如条形图、饼图、直方图和散点图。
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讨论了如何自定义图表样式、颜色和布局。
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使用Matplotlib进行高级数据可视化和图表的保存。
第6章：Seaborn 库和数据可视化
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介绍了Seaborn库，它是Matplotlib的高级接口，用于创建更复杂的可视化。
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展示了如何使用Seaborn进行数据集的探索性分析和美观的图表创建。
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讨论了Seaborn中的热图、对数图和小提琴图等高级图表类型。
第7章：ChatGPT 和 GPT-4
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探讨了生成性AI和对话性AI的区别，以及ChatGPT和GPT-4的特点。
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讨论了ChatGPT的定制指令、插件和代码解释器功能。
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介绍了ChatGPT和GPT-4的竞争对手，如DeepMind、OpenAI、Cohere、Hugging Face等。
第8章：ChatGPT 和数据可视化
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展示了如何使用ChatGPT进行数据可视化，包括生成图表和图形的代码。
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讨论了如何上传数据集到ChatGPT并生成相应的可视化。
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比较了ChatGPT生成的代码样本与Matplotlib和Seaborn的代码样本。
《如何用ChatGPT和Python进行数据可视化》一书不仅帮助初学者理解Python编程和数据可视化的原理，也适合经验丰富的专业人士深入探究这一领域的各种复杂细节。