ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Python Data Visualization Cookbook

دانلود کتاب کتاب آشپزی تجسم داده پایتون

Python Data Visualization Cookbook

مشخصات کتاب

Python Data Visualization Cookbook

ویرایش:  
نویسندگان:   
سری:  
ISBN (شابک) : 1782163360, 9781782163367 
ناشر: Packt Publishing 
سال نشر: 2013 
تعداد صفحات: 280 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 15 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 88,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 10


در صورت تبدیل فایل کتاب Python Data Visualization Cookbook به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب کتاب آشپزی تجسم داده پایتون نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی



فهرست مطالب

Cover
Copyright
Credits
About the Author
About the Reviewers
www.PacktPub.com
Table of Contents
Preface
Chapter 1: Preparing Your Working Environment
	Introduction
	Installing matplotlib, NumPy, and SciPy
	Installing virtualenv and virtualenvwrapper
	Installing matplotlib on Mac OS X
	Installing matplotlib on Windows
	Installing Python Imaging Library (PIL) for image processing
	Installing a requests module
	Customizing matplotlib\'s parameters in code
	Customizing matplotlib\'s parameters per project
Chapter 2
: Knowing Your Data
	Introduction
	Importing data from CSV
	Importing data from Microsoft Excel files
	Importing data from fixed-width data files
	Importing data from tab-delimited files
	Importing data from a JSON resource
	Exporting data to JSON, CSV, and Excel
	Importing data from a database
	Cleaning up data from outliers
	Reading files in chunks
	Reading streaming data sources
	Importing image data into NumPy arrays
	Generating controlled random datasets
	Smoothing the noise in real-world data
Chapter 3
: Drawing Your 
First Plots and Customizing Them
	Introduction
	Defining plot types – bar, line, and stacked charts
	Drawing simple sine and cosine plot
	Defining axis lengths and limits
	Defining plot line styles, properties, and format strings
	Setting ticks, labels, and grids
	Adding legend and annotations
	Moving spines to the center
	Making histograms
	Making bar charts with error bars
	Making pie charts count
	Plotting with filled areas
	Drawing scatter plots with colored markers
Chapter 4
: More Plots and Customizations
	Introduction
	Setting the transparency and size of axis labels
	Adding a shadow to the chart line
	Adding a data table to the figure
	Using subplots
	Customizing grids
	Creating contour plots
	Filling an under-plot area
	Drawing polar plots
	Visualizing the file system tree using a polar bar
Chapter 5
: Making 3D Visualizations
	Introduction
	Creating 3D bars
	Creating 3D histograms
	Animating in matplotlib
	Animating with OpenGL
Chapter 6
: Plotting Charts with Images and Maps
	Introduction
	Processing images with PIL
	Plotting with images
	Displaying image with other plots in the figure
	Plotting data on a map using Basemap
	Plotting data on a map using Google Map API
	Generating CAPTCHA images
Chapter 7
: Using Right Plots to Understand Data
	Introduction
	Understanding logarithmic plots
	Understanding spectrograms
	Creating a stem plot
	Drawing streamlines of vector flow
	Using colormaps
	Using scatter plots and histograms
	Plotting the cross-correlation between two variables
	Importance of autocorrelation
Chapter 8
: More on 
Matplotlib Gems
	Introduction
	Drawing barbs
	Making a box and whisker plot
	Making Gantt charts
	Making errorbars
	Making use of text and font properties
	Rendering text with LaTeX
	Understanding the difference between pyplot and OO API
Index




نظرات کاربران