Python科学可视化作用是很重要的。它由无数的工具组成,从最通用和广泛使用的到更专业和保密的。其中一些工具是基于社区的,而另一些则是由公司开发的。有些是专门为网页制作的,有些是仅用于桌面,有些处理3D和大数据,而另一些则是针对完美的2D渲染。在这方面,Matplotlib有一个非常特殊的位置。它是一个多功能和强大的库,允许您设计非常高质量的图画,适合科学出版。它还提供了一个简单和直观的界面,以及一个面向对象的体系结构,允许您调整图形中的任何内容。最后,它可以作为一个常规的图形库,以设计非科学的图形。

https://github.com/rougier/scientific-visualization-book

这本书分为四个部分。第一部分考虑Matplotlib库的基本原则。这包括回顾构成图形的不同部分,不同的坐标系统,可用的比例和投影,我们还将介绍一些有关排版和颜色的概念。第二部分是一个图形的实际设计。在介绍了一些生成更好图形的简单规则之后,我们将继续解释Matplotlib默认值和样式系统,然后深入研究图形布局组织。然后,我们将探索不同类型的plot可用,并看看如何用不同的元素装饰一个图形。第三部分专注于更先进的概念,即3D人物,优化和动画。第四部分,也是最后一部分是陈列柜的收集。

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Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,在设计中注重代码的可读性,同时也是一种功能强大的通用型语言。

你们已经学过了一些基本的统计学知识。均值、中位数和标准差都很熟悉。你知道调查和实验,以及相关和简单回归的基本概念。你已经学习了概率,误差范围,一些假设检验和置信区间。你准备好为你的统计工具箱装载新的工具了吗?Statistics II For Dummies, 2nd Edition,拾取了Statistics For Dummies, 2nd Edition, (John Wiley & Sons)的右边,并保持你沿着统计学的想法和技术的道路,以积极的,一步一步的方式。《傻瓜统计II》第二版的重点是寻找更多分析数据的方法。我会一步一步地说明如何使用一些技术,如多元回归、非线性回归、单向和双向方差分析(ANOVA)和卡方检验,我还会给你一些使用大数据集的练习,这是现在非常流行的。使用这些新技术,您可以根据手头的信息估计、调查、关联和聚集更多的变量,并看到如何将这些工具组合在一起,创建一个关于您的数据的伟大故事(我希望是非虚构的!)。

https://www.wiley.com/en-ag/Statistics+II+For+Dummies,+2nd+Edition-p-9781119827399

这本书是为那些已经通过置信区间和假设检验完成统计学的基本概念的人设计的(在《傻瓜统计学》第二版中找到),他们已经准备好了通过Stats I的最后部分,或者解决Stats II的问题。不过,我还是会根据需要对Stats进行一些简要概述,以提醒您所涵盖的内容,并确保您了解最新情况。对于每一项新技术,您都可以从经验丰富的数据分析师(真正属于您的)那里获得关于何时以及为何使用它的概述,如何知道何时需要它,如何应用它的逐步指导,以及提示和技巧。因为知道何时使用哪种方法是非常重要的,我强调是什么使每一种技术不同,以及结果告诉你什么。您还将看到这些技术在现实生活中的许多应用。

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这本书涵盖了用R总结数据的基本探索性技术。这些技术通常在正式建模开始之前应用,可以帮助开发更复杂的统计模型。探索技术对于消除或强化关于世界的潜在假设也很重要,这些假设可以通过你所拥有的数据来解决。我们将详细介绍R中的绘图系统以及构造信息数据图形的一些基本原则。我们还将介绍一些用于可视化高维数据的常见多元统计技术。

这本书教你使用R来有效地可视化和探索复杂的数据集。探索性数据分析是数据科学过程的一个关键部分,因为它允许您尖锐地提出问题并改进建模策略。这本书是基于行业领先的约翰霍普金斯数据科学专业,最广泛订阅的数据科学培训项目创建。

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W. Keith Nicholson的《线性代数与应用》,传统上出版多年,现在作为开放教育资源和Lyryx的一部分发布与开放文本!支持今天的学生和教师需要更多的教科书,这就是为什么尼克尔森博士选择与Lyryx学习工作。

总的来说,教材的目标是在计算技能,理论和线性代数的应用之间达到平衡。它是线性代数的思想和技术的一个相对先进的介绍,目标是科学和工程学生,他们不仅需要理解如何使用这些方法,而且还需要深入了解为什么他们工作。

它介绍了线性代数的一般思想远早于竞争保持与线性代数相同的严格和简洁的方法。随着许多图表和例子,帮助学生形象化,它也保持与概念的不断介绍。

课程内容有足够的灵活性,可以呈现一个传统的主题介绍,或者允许一个更实用的课程。第1-4章为初学者开设了一学期的课程,而第5-9章为第二学期的课程。这本教科书主要是关于实数线性代数的,在适当的时候提到了复数(在附录A中回顾)。

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通过这个循序渐进、详细的指南,快速开始使用Python 3进行数据可视化编程。本书使用了leather、NumPy、Matplotlib和panda等库,采用了编程友好的方法,将作为商业和科学可视化的模板。

您将从安装Python 3开始,了解如何在jupiter笔记本中工作,并探索Python流行的数据可视化图表库Leather。还将介绍科学Python 3生态系统,并使用NumPy的基础知识,NumPy是该生态系统的一个组成部分。后面的章节将重点介绍各种NumPy例程,并使用matplotlib开始科学数据可视化。您将回顾使用图形和网络进行3D数据可视化的过程,最后使用Pandas进行数据可视化,包括COVID-19数据集的可视化。

这些代码示例是在Ubuntu、Windows和树莓派操作系统等流行平台上测试的。通过实用Python数据可视化,您将掌握数据可视化的核心概念与Pandas和jupiter笔记本界面。

你会:

回顾Python数据可视化与编程友好的抽象的实际方面

在多个平台上安装Python 3和Jupyter,包括Windows, Raspberry Pi和Ubuntu

用Pandas可视化COVID-19数据集

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学习使用Python分析数据和预测结果的更简单和更有效的方法

Python机器学习教程展示了通过关注两个核心机器学习算法家族来成功分析数据,本书能够提供工作机制的完整描述,以及使用特定的、可破解的代码来说明机制的示例。算法用简单的术语解释,没有复杂的数学,并使用Python应用,指导算法选择,数据准备,并在实践中使用训练过的模型。您将学习一套核心的Python编程技术,各种构建预测模型的方法,以及如何测量每个模型的性能,以确保使用正确的模型。关于线性回归和集成方法的章节深入研究了每种算法,你可以使用书中的示例代码来开发你自己的数据分析解决方案。

机器学习算法是数据分析和可视化的核心。在过去,这些方法需要深厚的数学和统计学背景,通常需要结合专门的R编程语言。这本书演示了机器学习可以如何实现使用更广泛的使用和可访问的Python编程语言。

使用线性和集成算法族预测结果

建立可以解决一系列简单和复杂问题的预测模型

使用Python应用核心机器学习算法

直接使用示例代码构建自定义解决方案

机器学习不需要复杂和高度专业化。Python使用了更简单、有效和经过良好测试的方法,使这项技术更容易为更广泛的受众所接受。Python中的机器学习将向您展示如何做到这一点,而不需要广泛的数学或统计背景。

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有兴趣的数据科学专业人士可以通过本书学习Scikit-Learn图书馆以及机器学习的基本知识。本书结合了Anaconda Python发行版和流行的Scikit-Learn库,演示了广泛的有监督和无监督机器学习算法。通过用Python编写的清晰示例,您可以在家里自己的机器上试用和试验机器学习的原理。

所有的应用数学和编程技能需要掌握的内容,在这本书中涵盖。不需要深入的面向对象编程知识,因为工作和完整的例子被提供和解释。必要时,编码示例是深入和复杂的。它们也简洁、准确、完整,补充了介绍的机器学习概念。使用示例有助于建立必要的技能,以理解和应用复杂的机器学习算法。

对于那些在机器学习方面追求职业生涯的人来说,Scikit-Learn机器学习应用手册是一个很好的起点。学习这本书的学生将学习基本知识,这是胜任工作的先决条件。读者将接触到专门为数据科学专业人员设计的蟒蛇分布,并将在流行的Scikit-Learn库中构建技能,该库是Python世界中许多机器学习应用程序的基础。

你将学习

  • 使用Scikit-Learn中常见的简单和复杂数据集
  • 将数据操作为向量和矩阵,以进行算法处理
  • 熟悉数据科学中使用的蟒蛇分布
  • 应用带有分类器、回归器和降维的机器学习
  • 优化算法并为每个数据集找到最佳算法
  • 从CSV、JSON、Numpy和panda格式加载数据并保存为这些格式

这本书是给谁的

  • 有抱负的数据科学家渴望通过掌握底层的基础知识进入机器学习领域,而这些基础知识有时在急于提高生产力的过程中被忽略了。一些面向对象编程的知识和非常基本的线性代数应用将使学习更容易,尽管任何人都可以从这本书获益。
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从数据科学的角度研究Python,并学习用于做出关键业务决策的数据可视化的成熟技术。从介绍Python的数据科学开始,您将进一步了解Python环境,并熟悉Jupyter Notebook和Spyder等编辑器。通过Python编程入门之后,您将掌握数据科学中使用的基本Python编程技术。接下来是数据可视化,您将看到它如何满足现代业务需求并形成决策的关键因素。您还将了解Python中一些流行的数据可视化库。

将重点转移到数据结构,您将从数据科学的角度了解数据结构的各个方面。然后使用Python处理文件I/O和正则表达式,然后收集和清理数据。继续探索和分析数据,您将看到Python中的高级数据结构。然后,您将深入研究数据可视化技术,了解Python中的许多绘图系统。

最后,您将完成一个详细的案例研究,您将有机会重温到目前为止介绍的概念。

你会学到什么

  • 在数据科学中使用Python编程技术
  • Python中的主数据收集
  • 为BI系统创建引人入胜的可视化
  • 部署收集和清理数据的有效策略
  • 整合Seaborn和Matplotlib绘图系统

这本书是给谁看的

具有基本Python编程知识的开发人员希望采用使用Python进行数据分析和可视化的关键策略。

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