社区所有版块导航
Python
python开源   Django   Python   DjangoApp   pycharm  
DATA
docker   Elasticsearch  
aigc
aigc   chatgpt  
WEB开发
linux   MongoDB   Redis   DATABASE   NGINX   其他Web框架   web工具   zookeeper   tornado   NoSql   Bootstrap   js   peewee   Git   bottle   IE   MQ   Jquery  
机器学习
机器学习算法  
Python88.com
反馈   公告   社区推广  
产品
短视频  
印度
印度  
Py学习  »  Python

【好课推荐】菊安酱和菜菜的Python可视化50图(基于Matplotlib与Seaborn)

经管之家 • 1 月前 • 58 次点击  

百元

无门槛优惠券

AI学术大模型7天免费权益

AI助力学术科研
免费添加AI科研交流群领取学术资料

作者:CDA网校

来源:CDA网校

01 为什么要学这门课?

在当今信息时代的广泛应用和价值中,Python数据可视化扮演着重要角色。Python数据可视化能够提高沟通效果,将复杂的数据转化为易于理解和传达的图形,从而更好地与他人分享和传递信息。通过Python数据可视化,能够发现趋势和模式,帮助做出更准确的决策,并指导业务策略。还可以增强数据驱动决策能力,帮助识别问题、优化流程,并发现机会。能够探索数据背后的故事,引起观众共鸣,并激发对数据的兴趣和好奇心。拥有良好的Python数据可视化能力将增加竞争力,提升个人职业发展和就业机会,同时增强企业的竞争力和创新能力。

总而言之,学习Python数据可视化是获取、理解和传达信息的关键技能。无论从个人发展还是企业发展来看,掌握Python数据可视化都是一项非常有价值的技能。不仅能够帮助我们更好地解读和利用数据,还能够将复杂的概念和见解以直观的方式呈现,从而提升沟通和决策的效果。

02  如何学这门课?

为助你提升数据分析能力、数据可视化能力,课程将为提供逻辑性的数据探索、完整的代码解读、图形参数调试等内容,并要求具备Python基础和数据相关基本概念的了解。通过这门课程,提高自己的数据分析和表达能力,对职业发展和个人成长有帮助。

为了让大家更方便地学习,我们的课程以录播的方式进行,一共分为6章,82课时,预计两周内就能学完。

03  这门课谁适合学?

数据分析师和科学家:对于从数据中提取见解并有效传达结果的专业人士,数据可视化是一项重要的技能。这门课程可以帮助他们更好地理解和应用各种图形展示方法,提高数据分析和表达能力。

学生和研究人员:如果你正在进行学术研究或者其他类型的研究项目,数据可视化是一种有效的方式来展示和解释研究结果。这门课程可以帮助你学习如何通过图形展示来传达你的研究成果。

商务和市场营销专业人士:在商务和市场营销领域,数据可视化对于理解市场趋势、消费者行为和竞争情报非常重要。通过学习这门课程,你可以掌握各种图形展示方法,帮助你更好地分析和解读市场数据。

对数据可视化感兴趣的任何人:不论你是否有相关背景知识,只要你对数据可视化感兴趣,都可以参加这门课程。课程会按照渐进式的方式进行讲解,帮助你逐步掌握基础和高级的数据可视化技巧。

04 这门课学什么?

这是一门数据可视化的基础入门课。一共6个章节,82个课时,除了理论讲解外,还会有案例带你上手操作。

第1章: 课程介绍 + 可视化模块安装 
  课时1:课程介绍+ 可视化模块的安装
  课时2:数据集
  
第2章: 关联(Correlation)
  课时3:关联图Ipy文件
  课时4:散点图(1):绘制一个简单的散点图
  课时5:散点图(2):绘制多种颜色和图例的散点图
  课时6:散点图(3):找出数据,图例和颜色的列表
  课时7:散点图(4):绘制复杂图像
  课时8:散点图(5):解读图像:解读面积和人口的关系
  课时9:【选学】散点图 (6):使用逻辑回归探索未知标签
  课时10:散点图(7):解读图像:教育,贫困,面积和人口的关系
  课时11:气泡图(1):点的尺寸所携带的信息
  课时12:气泡图(2):参数s的陷阱
  课时13:气泡图(3):图例为什么不能是一致大小?
  课时14:气泡图(4):给气泡图加上文字
  课时15:气泡图(5):在气泡图上绘制凸包
  课时16:带最佳拟合线的散点图(1):认识绘制最佳拟合线散点图的函数
  课时17:带最佳拟合线的散点图(2):绘制一图两线的图像
  课时18:带最佳拟合线的散点图(3):一图多线,多图一线
  课时19:带最佳拟合线的散点图(4):图像解读
  课时20:抖动的带状图与计数图
  课时21:边缘直方图(1):对画布进行分割
  课时22:边缘直方图(2):认识直方图,认识绘制直方图的函数
  课时23:边缘直方图(3):认识数据 + 代码解读
  课时24:边缘直方图(4):图像解读
  课时25:边缘箱线图
  课时26:相关性矩阵图 (1):相关性矩阵图存在的必要性
  课时27:相关性矩阵图 (2):计算相关性矩阵,绘制图像
  课时28:相关性矩阵图 (3):图像解读
  课时29:成对分析图
  
第3章:偏差(Deviation)
  课时30:偏差图IPY文件
  课时31:发散型条形图(1) 认识偏差图并绘制简单条形图
  课时32:发散型条形图(2) 对简单条形图进行变形
  课时33:发散型条形图(3) 认识数据集并绘制目标图形
  课时34:发散型条形图(4) 图形解读
  课时35:发散型文本图
  课时36:发散型包点图(1) 绘制简单包点图
  课时37:发散型包点图(2) 认识数据并绘制包点图
  课时38:发散型包点图(3) 弱化图形边框并解读源码
  课时39:棒棒糖图(1) 认识带标记的发散型棒棒糖图
  课时40:棒棒糖图(2) 绘制基础棒棒糖图并且强调某一款车型
  课时41:棒棒糖图(3) 添加补丁
  课时42:棒棒糖图(4) 添加注释
  课时43:面积图(1) 认识面积图并绘制简单面积图
  课时44:面积图(2) 认识数据集并绘制面积图
  课时45:面积图(3) 给面积图添加装饰
  课时46:面积图(4) 给面积图添加注释并解读源码
  
第4章:排序(Ranking)
  课时47:排序图IPY文件
  课时48:有序条形图(1):认识绘制条形图的函数
  课时49:有序条形图(2):处理绘图所需的数据集
  课时50:有序条形图(3):面向对象的可视化:plt.subplots
  课时51:有序条形图(4):添加注解,装饰图像
  课时52:有序条形图(5):绘制长方体 + 面向对象绘图的第一个问题
  课时53:有序条形图(6):面向对象绘图的第二个问题 + 图像解读
  课时54:棒棒糖图 & 包点图
  课时55:坡度图(1):认识在连点之间连线的函数
  课时56:坡度图(2):认识数据 + 代码解读
  课时57:坡度图(3):解读图像 - 1952~1957年之间的亚洲
  课时58:哑铃图(1):认识数据,代码解读
  课时59:哑铃图(2):代码解读 +图像解读
  
第5章:分布(Distribution)
  课时60:分布图IPY课件
  课时61:连续变量直方图(1) 认识连续变量直方图
  课时62:连续变量直方图(2) 绘制连续变量直方图
  课时63:连续变量直方图(3) 源代码解读及图形解读
  课时64:分类变量直方图
  课时65:密度图(1) 认识密度图
  课时66:密度图(2) 绘制密度图并解读图形
  课时67:直方密度曲线图
  课时68:joyplot(1) joyplot名字的由来
  课时69:joyplot(2) 认识joyplot函数并绘制鸢尾花数据集的joyplot
  课时70:joyplot(3) 绘制目标图形并解读图形
  课时71:分布式包点图(1)导入数据并做简单数据处理
  课时72:分布式包点图(2)绘制目标图形
  课时73:分布式包点图(3)源码及图形解读
  
第6章: 组成(Composition)
  课时74:week5 组成图.ipynb
  课时75:华夫饼图 (1):认识绘制华夫饼图的库
  课时76:华夫饼图 (2):参数bbox_to_anchor详解
  课时77:华夫饼图 (3):认识数据,准备数据
  课时78:华夫饼图 (4):绘制图像
  课时79:华夫饼图 (5):解读图像,华夫饼图的适用范围
  课时80:饼图
  课时81:树形图
  课时82:条形图(柱状图)

部分案例与实操代码截图:

最后,以上就是推荐课程的全部介绍,想要报名课程,可以扫描下方二维码或者点击原文链接报名课程,早学习早提升哦。


以上图文包含广告内容


加入经管之家大家庭

让学习成为每天生活的必须!





JG
学术培训

学术培训拓荒者。联合海峡两岸名师,以论文写作为核心方向展开学术培训。十年培养数万师生,百余课程扫码了解!

名师精品课程
不止于经管

  AI
系列直播课

扫码添加AI小助理
AI系列直播
2024年CAIE礼品卡
AI赋能论文写作

CDA
数据分析师

树立数字化人才认证标准,专注数字化人才服务16年。陪伴百万用户持续成长,拥有更好职场前景!扫描了解详情!

让优质教育人人可得

赠送VIP

通过教师认证即可申请经管之家论坛vip及500论坛币。

海量资料

助力教师更好的科研

点击查看详情

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/169223
 
58 次点击