دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Igor Milovanović
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
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.
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