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PYTHON語言科研繪圖與學術圖表繪制從入門到精通 版權信息
- ISBN：9787301349625
- 條形碼：9787301349625 ; 978-7-301-34962-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
PYTHON語言科研繪圖與學術圖表繪制從入門到精通 本書特色
解鎖Python語言繪圖魅力，讓數據可視化成為你的科研利器！
PYTHON語言科研繪圖與學術圖表繪制從入門到精通 內容簡介
本書系統介紹了使用Python語言進行數據處理、分析和科研繪圖的相關知識和技能。 全書共11章，第1章講解Python基礎，第2章講解數據處理與分析，第3章講解科研繪圖與學術圖表繪制庫，第4章講解繪制單變量圖形，第5章講解繪制雙變量圖形，第6章講解繪制多變量圖形，第7章講解繪制其他2D圖形，第8章講解繪制3D圖形，第9章講解地理信息可視化，第10章講解數據學術報告、論文和出版，第11章講解實戰訓練營。 本書包含大量實例，內容由淺入深，循序漸進，既可作為Python與數據科學相關技能的教材，也可作為研究人員的實用手冊，尤其適合需要繪制高質量科研圖表的研究人員和在讀研究生。
PYTHON語言科研繪圖與學術圖表繪制從入門到精通 目錄
第1章 Python基礎
1.1 Python語言簡介
1.1.1 Python的應用領域
1.1.2 Python的特點
1.2 Python環境搭建
1.2.1 安裝Python
1.2.2 IDE工具
1.2.3 安裝Jupyter Notebook
1.2.4 啟動Jupyter Notebook
1.3 **個Python程序
1.3.1 使用Jupyter Notebook編寫和運行**個Python程序
1.3.2 編寫腳本文件運行**個Python程序
1.4 Python語法基礎
1.4.1 標識符
1.4.2 關鍵字
1.4.3 變量聲明
1.4.4 語句
1.4.5 代碼塊
1.4.6 模塊
1.5 數據類型與運算符
1.5.1 數據類型
1.5.2 運算符
1.6 控制語句
1.6.1 分支語句
1.6.2 循環語句
1.6.3 跳轉語句
1.7 序列
1.7.1 索引操作
1.7.2 序列切片
1.7.3 可變序列——列表
1.7.4 不可變序列——元組
1.7.5 列表推導式
1.8 集合
1.8.1 創建集合
1.8.2 集合推導式
1.9 字典
1.9.1 創建字典
1.9.2 字典推導式
1.10 字符串類型
1.10.1 字符串表示方式
1.10.2 字符串格式化
1.11 函數
1.11.1 匿名函數與lambda表達式
1.11.2 數據處理中的兩個常用函數
1.12 文件讀取
1.13 本章總結
第2章 數據處理與分析
2.1 NumPy數組
2.1.1 安裝NumPy庫
2.1.2 創建數組
2.1.3 指定數組數據類型
2.2 二維數組
2.2.1 創建二維數組
2.2.2 數組的屬性
2.2.3 數組的軸
2.3 三維數組
2.4 訪問數組
2.4.1 索引訪問
2.4.2 切片訪問
2.4.3 花式索引
2.5 Pandas庫
2.5.1 為什么選擇Pandas
2.5.2 安裝Pandas庫
2.6 Series數據結構
2.6.1 理解Series數據結構
2.6.2 創建Series對象
2.6.3 訪問Series數據
2.6.4 通過下標訪問Series數據
2.6.5 通過切片訪問Series數據
2.7 DataFrame數據結構
2.8 訪問DataFrame數據
2.8.1 訪問DataFrame列
2.8.2 訪問DataFrame行
2.8.3 切片訪問
2.9 讀寫數據
2.9.1 CSV文件
2.9.2 讀取CSV文件數據
2.9.3 示例：從CSV文件讀取全國總人口10年數據
2.9.4 讀取Excel文件數據
2.9.5 示例：從Excel文件讀取全國總人口10年數據
2.9.6 讀取SQL數據庫
2.9.7 示例：從數據庫讀取蘋果股票數據
2.10 本章總結
第3章 科研繪圖與學術圖表繪制庫
3.1 Matplotlib簡介
3.1.1 安裝Matplotlib
3.1.2 Matplotlib基本繪圖概念
3.1.3 使用Matplotlib繪圖
3.1.4 自定義圖形樣式和標簽
3.1.5 多圖形和子圖的創建
3.2 Seaborn簡介
3.2.1 使用Seaborn繪圖的主要優點
3.2.2 安裝Seaborn庫
3.2.3 設置Seaborn的樣式
3.2.4 控制圖表的顏色
3.2.5 Seaborn庫內置數據集
3.3 本章總結
第4章 繪制單變量圖形
4.1 單變量圖形的特點
4.2 直方圖
4.2.1 繪制直方圖
4.2.2 示例：繪制空氣溫度分布直方圖
4.3 箱線圖
4.3.1 箱線圖的應用
4.3.2 示例：繪制嬰兒出生數據箱線圖
4.3.3 分類箱線圖
4.3.4 示例：繪制嬰兒出生數據分類箱線圖
4.4 密度圖
4.4.1 密度圖的應用
4.4.2 繪制密度圖
4.4.3 示例：繪制德國每日電力消耗密度圖
4.5 小提琴圖
4.5.1 小提琴圖與密度圖的區別
4.5.2 示例：繪制德國每日電力消耗小提琴圖
4.5.3 示例：繪制嬰兒出生數據小提琴圖
4.6 餅圖
4.6.1 繪制餅圖
4.6.2 示例：繪制嬰兒性別比例餅圖
4.7 環狀圖
4.8 本章總結
第5章 繪制雙變量圖形
5.1 散點圖
5.1.1 繪制散點圖
5.1.2 示例：繪制汽車燃油效率散點圖
5.1.3 帶狀散點圖
5.1.4 示例：繪制汽車燃油效率帶狀散點圖
5.1.5 蜂群狀散點圖
5.1.6 示例：繪制汽車燃油效率蜂群狀散點圖
5.1.7 分類散點圖
5.2 折線圖
5.2.1 繪制折線圖
5.2.2 示例：繪制嬰兒出生數據折線圖
5.2.3 分類折線圖
5.2.4 示例：繪制性別分類折線圖
5.3 面積圖
5.3.1 繪制面積圖
5.3.2 示例：繪制嬰兒出生數據面積圖
5.4 柱狀圖
5.4.1 柱狀圖的應用
5.4.2 繪制柱狀圖
5.4.3 示例：繪制不同汽車型號的燃油效率柱狀圖
5.5 條形圖
5.5.1 條形圖與柱狀圖的區別
5.5.2 示例：繪制不同汽車型號的燃油效率條形圖
5.6 熱力圖
5.6.1 熱力圖的應用
5.6.2 繪制熱力圖
5.7 雙變量核密度圖
5.7.1 繪制雙變量核密度圖
5.7.2 示例：繪制乘客數量雙變量核密度圖
5.8 線性回歸圖
5.8.1 線性回歸圖的應用
5.8.2 繪制線性回歸圖
5.8.3 示例：繪制鉆石克拉數與價格的線性回歸圖
5.9 聯合圖
5.9.1 繪制聯合圖
5.9.2 示例：繪制鉆石數據集聯合圖
5.10 本章總結
第6章 繪制多變量圖形
6.1 氣泡圖
6.1.1 氣泡圖的應用
6.1.2 氣泡圖與散點圖的區別
6.1.3 繪制氣泡圖
6.1.4 示例：繪制空氣質量氣泡圖
6.2 堆積折線圖
6.2.1 繪制堆積折線圖
6.2.2 示例：繪制蘋果公司股票OHLC堆積折線圖
6.3 堆積面積圖
6.3.1 堆積面積圖的應用
6.3.2 繪制堆積面積圖
6.3.3 示例：繪制蘋果公司股票OHLC堆積面積圖
6.4 堆積柱狀圖
6.4.1 堆積柱狀圖的應用
6.4.2 繪制堆積柱狀圖
6.4.3 示例：繪制玻璃特征堆積柱狀圖
6.5 平行坐標圖
6.5.1 繪制平行坐標圖
6.5.2 示例：繪制高溫和低溫條件下的數據差異平行坐標圖
6.6 矩陣圖
6.6.1 相關性矩陣圖
6.6.2 示例：繪制不同汽車型號性能相關性熱力圖
6.6.3 散點矩陣圖
6.6.4 示例：繪制車輛特征散點矩陣圖
6.6.5 密度矩陣圖
6.6.6 示例：繪制車輛特征密度矩陣圖
6.7 分面網格分類圖
6.7.1 繪制分面網格分類圖
6.7.2 示例：繪制不同制造商的汽車公路里程分布分面網格圖
6.8 本章總結
第7章 繪制其他2D圖形
7.1 雷達圖
7.1.1 繪制雷達圖
7.1.2 示例：繪制問卷調查結果雷達圖
7.2 矩形樹狀圖
7.2.1 繪制矩形樹狀圖
7.2.2 示例：繪制車輛分類矩形樹狀圖
7.3 三元相圖
7.3.1 三元相圖的應用
7.3.2 創建三元相圖
7.3.3 示例：繪制銅鋅鎳合金三元相圖
7.4 峰巒圖
7.4.1 繪制峰巒圖
7.4.2 示例：繪制不同車型的城市和高速公路里程的峰巒圖
7.5 本章總結
第8章 繪制3D圖形
8.1 繪制3D圖形庫
8.2 3D靜態圖形
8.2.1 3D散點圖
8.2.2 繪制3D散點圖
8.2.3 示例：繪制玻璃屬性3D散點圖
8.2.4 3D線圖
8.2.5 繪制3D線圖
8.2.6 示例：繪制鳶尾花花萼和花瓣的關系3D線圖
8.2.7 3D曲面圖
8.2.8 繪制3D曲面圖
8.2.9 示例：繪制伊甸火山3D曲面圖
8.2.10 3D網格圖
8.2.11 繪制3D網格圖
8.2.12 示例：繪制伊甸火山3D網格圖
8.3 交互式3D圖形
8.3.1 繪制交互式3D散點圖
8.3.2 繪制交互式3D曲面圖
8.3.3 繪制交互式3D網格圖
8.4 本章總結
第9章 地理信息可視化
9.1 地圖散點圖
9.1.1 繪制地圖散點圖
9.1.2 繪制加利福尼亞州各城市數據
9.2 地圖熱力圖
9.2.1 創建地圖熱力圖
9.2.2 示例：繪制加利福尼亞州城市人口密度熱力圖
9.3 等值線圖
9.3.1 創建等值線圖
9.3.2 示例：繪制伊甸火山地形圖的等值線圖
9.4 本章總結
第10章 數據學術報告、論文
10.1 使用Jupyter Notebook撰寫學術論文
10.1.1 設置文檔結構
10.1.2 導出文檔
10.2 使用ChatGPT工具輔助制作報告
10.2.1 思維導圖在數據學術報告中的作用
10.2.2 繪制思維導圖
10.2.3 使用ChatGPT繪制思維導圖
10.2.4 示例：使用Markdown 繪制“基于機器學習的信用評分模型研究”思維導圖
10.2.5 示例：使用PlantUML繪制“基于機器學習的信用評分模型研究”思維導圖
10.2.6 使用ChatGPT制作電子表格
10.2.7 示例：模型評估指標比較Markdown表格
10.2.8 示例：模型評估指標比較CSV表格
10.3 本章總結
第11章 實戰訓練營
11.1 案例1：用t檢驗評估X藥品治療效果對比分析
11.1.1 步驟1：數據準備
11.1.2 步驟2：假設檢驗
11.1.3 步驟3：結果解釋
11.1.4 步驟4：可視化
11.2 案例2：美國大豆品種數據集可視化分析
11.2.1 步驟1：數據準備
11.2.2 步驟2：清洗數據
11.2.3 不同大豆品種的樣本數量分布柱狀圖
11.2.4 葉邊緣、撕裂、畸形三者相關性分析
11.2.5 計算產量指數
11.2.6 不同大豆品種在產量上的差異
11.2.7 大豆產量影響因素分析散點矩陣圖
11.2.8 不同大豆品種在產量上的差異峰巒圖
11.3 本章總結
附錄 科研論文中圖表的繪制與配色
1.1 選擇合適的圖表類型
1.2 善于把握色彩
1.2.1 了解色彩的規律
1.2.2 控制色調
1.3 字體和字號
1.3.1 主標題(圖表標題)
1.3.2 坐標軸標簽
1.3.3 刻度標簽
1.3.4 圖例
1.3.5 數據標注
1.4 標注清晰
1.5 分辨率足夠
1.6 布局規整
1.7 風格一致
展開全部
PYTHON語言科研繪圖與學術圖表繪制從入門到精通 作者簡介
關東升，國內著名技術專家，架構師，項目經理、技術顧問，技術圖書作家，51CTO學院金牌講師。 擅長技術：移動開發、前后端技術、游戲開發、數據庫開發與設計、軟件架構設計等多種IT技術。 20年教學經驗：教授近萬名學員，近期為中國移動、中國聯通、南方航空、中石油、工商銀行、平安銀行和天津港務局等企事業單位授課。
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