****-Python数据分析与科学计算数据可视化篇:Matplotlib和Seaborn-机器学习
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****-Python数据分析与科学计算数据可视化篇:Matplotlib和Seaborn-机器学习
学习有效期:永久观看
学习时长:411分钟
学习计划:7天
难度:高
「口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」
讲师姓名:关东升
技术总监/研发总监
讲师介绍:一个在IT领域摸爬滚打20多年的老程序员、软件架构师、培训讲师、IT作家。 熟悉Java、Kotlin、Python、iOS、Android、游戏开发、数据库开发与设计、软件架构设计等多种IT技术。 参与设计和开发北京市公交一卡通百亿级大型项目,开发国家农产品追溯系统、金融系统微博等移动客户端项目。 近期为中国移动、中国联通、南方航空、中石油、工商银行、平安银行和天津港务局等企事业单位授课。 著有《Java从小白到大牛》、《Kotlin从小白到大牛》、《iOS开发指南》、《Android网络游戏开发实战》、《Cocos2d-x实战》系列和《JSP网络程序设计》等40多部计算机书籍。
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「你将学到什么?」
本课程介绍了Python数据可视化库——Matplotlib和Seaborn,其中包括了:
- Matplotlib库:图表基本构成要素、绘制线图、显示图形、显示中文和负号、设置线条颜色和风格、保存图片、绘制柱状图、绘制饼状图、绘制散点图、绘制子图表。
- Seaborn库:Seaborn内置数据集、Seaborn的样式控制、分类图、柱状图、箱形图、小提琴图、Strip图、Swarm图、分面网格分类图、关联图、关联散点图、关联线图、分面网格关联图、分布图、Dist图、联合图、度(KDE)图、热力图、线性回归图、线性回归图regplot、分面网格线性回归图lmplot、分面网格绘图。
「课程学习目录」
第1章:数据可视化简介 |
1.0.课程介绍 |
2.1.1 学习数据可视化前置知识点 |
3.1.2 Python数据可视化库 |
4.1.3 课后练习 |
第2章:环境搭建 |
1.2.1.1 使用pip安装数据可视化等库 |
2.2.1.2 安装IPython |
3.2.2 环境方案2:安装Anaconda |
4.2.3 开发工具 |
5.2.4 课后练习 |
第3章:Matplotlib库 |
1.3.1 Matplotlib库介绍 |
2.3.2 图表基本构成要素 |
3.3.3.1 绘制线图 |
4.3.3.2 显示图形 |
5.3.3.3 显示中文和负号 |
6.3.3.4 设置线条颜色和风格 |
7.3.3.5 保存图片 |
8.3.4 绘制柱状图 |
9.3.5 绘制饼状图 |
10.3.6 绘制散点图 |
11.3.7 绘制子图表 |
12.3.8 课后练习 |
第4章:Seaborn库 |
1.4.1 Seaborn库介绍 |
2.4.2 Seaborn内置数据集 |
3.4.3 Seaborn的样式控制 |
4.4.4.1 柱状图 |
5.4.4.2 箱形图 |
6.4.4.3 小提琴图 |
7.4.4.4 分类散点图——Strip图 |
8.4.4.5 分类散点图——Swarm图 |
9.4.4.6 分面网格分类图 |
10.4.5.1 关联散点图 |
11.4.5.2 关联线图 |
12.4.5.3 分面网格关联图 |
13.4.6.1 Dist图 |
14.4.6.2 密度(KDE)图 |
15.4.6.3 联合图 |
16.4.7 热力图 |
17.4.8.1 线性回归图regplot |
18.4.8.2 分面网格线性回归图lmplot |
19.4.9 分面网格绘图 |
20.4.10 课后练习 |
第5章:项目实战:股票数据可视化 |
1.5.1 获取贵州茅台股票历史数据 |
2.5.2 绘制股票OHLC线图 |
3.5.3 绘制股票成交量线图 |
4.5.4 绘制股票K线图 |
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