Praktyczna wizualizacja danych w Pythonie: Przyspieszone podejście do nauki wizualizacji danych w Pythonie

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.

Oryginalny tytuł:

Practical Python Data Visualization: A Fast Track Approach to Learning Data Visualization with Python

Zawartość książki:

Rozdział 1: Wizualizacja danych za pomocą skóry

Cel rozdziału: Zapoznanie czytelników z wizualizacją danych za pomocą prostej biblioteki Leather.

Liczba stron: 15.

Podtematy:

1. Wprowadzenie do skóry.

2. Instalacja na skórze.

3. Różne typy wykresów ze skórą.

Rozdział 2: Wprowadzenie do ekosystemu Scientific Python i NumPy

Cel rozdziału: Poznanie ekosystemu Scientific Python 3 i bibliotek wchodzących w jego skład. Poznamy również podstawy wielowymiarowej struktury danych NumPy Ndarrays.

Liczba stron: 15.

Podtematy:

1. Ekosystem naukowy Python 3.

2. Biblioteki członkowskie.

3. Instalacja NumPy.

4. Podstawy NumPy.

5. Ndarrays.

Rozdział 3: Procedury NumPy i wizualizacja za pomocą Matplotlib

Cel rozdziału - Naucz się wizualizować dane za pomocą Matplotlib. Czytelnicy zajmujący się nauką o danych i dziedzinami naukowymi będą podekscytowani, aby zacząć od tego.

Liczba stron: 15.

Podtematy:

1. NumPy Ndarray tworzenie procedur.

2. Instalacja Matplotlib.

3. Wizualizacja za pomocą Matplotlib.

4. Wiele wykresów.

5. Osie, kolory i znaczniki.

Rozdział 4: Wizualizacja obrazów i kształtów 3D

Cel rozdziału - Naucz się wizualizować obrazy w skali szarości i w kolorze. Poznamy podstawowe operacje przetwarzania obrazu. Nauczymy się również wizualizować kształty 3D i szkielety.

Liczba stron: 20.

Podtematy:

1. Wizualizacja obrazów za pomocą Matplotlib.

2. Podstawowe operacje na obrazach.

3. Wizualizacje 3D.

Rozdział 5: Wizualizacja sieci i grafów

Cel rozdziału - Struktury danych sieci i wykresów. Nauczymy się instalować bibliotekę sieciową i wizualizować sieć.

Liczba stron: 15.

Podtematy:

1. Sieci i wykresy.

2. Instalacja biblioteki sieciowej.

3. Wizualizacja wykresów.

Rozdział 6: Pierwsze kroki z Pandas

Cel rozdziału - Nauka pracy ze strukturami danych Pandas Series i Dataframe.

Liczba stron: 15.

Podtematy:

1. Biblioteka Pandas i instalacja.

2. Serie.

3. Ramki danych.

4. Odczytywanie danych z adresu URL.

Rozdział 7: Przetwarzanie i wizualizacja danych COVID-19

Cel rozdziału - Nauka pracy z danymi dotyczącymi COVID-19. Wizualizacja liczby przypadków COVID-19.

Liczba stron: 20.

Podtematy:

1. Pandemia COVID-19.

2. Źródła danych COVID-19.

3. Biblioteki pythonowe COVID-19.

4. Wizualizacja danych.

Dodatek: