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Python绘图指南:分形与数据可视化 胡洁 2021年版

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  • 类  别:计算机与网络
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资料介绍

Python绘图指南:分形与数据可视化
作者:胡洁
出版时间:2021年版
内容简介
  Python是科学可视化的有利工具,第三方的Matplotlib、Numpy库功能强大,被广泛地应用于科学计算和绘图领域。本书通过分形与计算机图像处理的经典算法实例,来详细讲解Python绘图与数据可视化的使用方法和技巧。本书内容共分八个章节,采用的Python工具为Turtle、Matplotlib和Numpy,其中以Turtle模块开始,作为入门,逐步过渡到专业级的matplotlib和Numpy库。本书图文并茂,讲解细致,既是Python的绘图指南,也是分形与混沌的通俗化读物。
目录
第1章 海岸线有多长/t1
1.1 海岸线/t2
1.2 科赫(Koch)曲线/t2
1.3 分形的特性/t3
1.4 算法/t4
1.5 科赫曲线.py源码/t5
1.6 源码剖析/t7
1.6.1 Turtle模块/t7
1.6.2 函数/t10
1.6.3 递归算法/t11
1.7 数据可视化Tips/t14
1.7.1 数据/t14
1.7.2 可视化/t16
第2章 基因与生成元算法/t19
2.1 一生二,二生三/t20
2.2 生成元/t20
2.3 算法/t23
2.4 生成元.py源码/t24
2.5 源码剖析/t27
2.6 数据可视化Tips/t29
2.6.1 色彩/t29
2.6.2 配色方案/t32

第3章 植物算法之美/t35
3.1 L文法系统(L-System)/t36
3.2 经典的分形图形/t38
3.2.1 科赫曲线(Koch Curve)/t38
3.2.2 科赫雪花(Snowflake Curve)/t40
3.2.3 分形龙(Dragon Curve)/t41
3.3 分形维数/t42
3.4 植物形态模拟/t44
3.4.1 分形树/t44
3.4.2 随机分形树/t49
3.5 L文法系统.py源码/t50
3.6 Matplotlib库/t55
3.6.1 安装/t56
3.6.2 组成部分/t57
3.6.3 使用方式/t57
3.6.4 折线函数Plot/t58
3.6.5 显示模式/t63
3.6.6 坐标轴函数/t64
3.6.7 图像保存到文件/t65
3.6.8 颜色格式/t66
3.6.9 RcParams变量/t66
3.7 源码剖析/t67
3.7.1 栈和分形树/t67
3.7.2 类和对象/t68
3.7.3 L系统函数/t72
3.8 数据可视化Tips――可视化材料/t74
3.8.1 数据类型/t74
3.8.2 空间结构/t76
3.8.3 视觉元素和背景信息/t77
3.8.4 材料的整合/t78
3.9 L文法系统―随机.py源码/t79
第4章 凝聚、凝聚、凝聚/t82
4.1 扩散有限凝聚模型(DLA)/t83
4.2 混沌和秩序/t84
4.3 凝聚体/t85
4.3.1 凝聚体类型1/t85
4.3.2 凝聚体类型2/t86
4.4 DLA(中心点,方形).py源码/t87
4.5 随机数和Random模块/t90
4.6 NumPy库/t92
4.6.1 入门介绍/t92
4.6.2 ndarray对象/t92
4.6.3 NumPy创建数组/t94
4.6.4 Random模块/t96
4.7 Matplotlib.Pyplot模块函数/t97
4.7.1 散点函数Scatter/t97
4.7.2 其他绘图函数/t100
4.7.3 Figure和Axes函数/t103
4.8 源码剖析/t105
4.9 数据可视化Tips/t108
4.9.1 数据统计图/t108
4.9.2 数据的统计分析/t108
4.9.3 不同数据统计图的应用场景/t111
4.10 DLA(一根线).py源码/t112
第5章 拼贴与显影/t115
5.1 迭代函数系统(IFS)/t116
5.2 IFS分形图/t117
5.3 IFS.py源码/t122
5.4 源码剖析1/t124
5.5 IFS拼贴图.py源码/t126
5.6 源码剖析2/t129
5.7 画布其他元素/t130
5.7.1 标题/t130
5.7.2 网格/t131
5.7.3 x轴、y轴标签/t132
5.7.4 x轴、y轴刻度/t133
5.7.5 文本/t134
5.7.6 注释/t135
5.7.7 图例/t137
5.7.8 显示中文字符/t138
5.8 数据可视化Tips:增强可读性/t138
第6章 优雅的曲线/t142
6.1 螺旋线/t143
6.2 规律与图形/t143
6.2.1 极坐标系/t143
6.2.2 阿基米德螺旋线/t144
6.2.3 斐波那契螺旋线/t145
6.2.4 蝴蝶曲线/t146
6.3 螺线缩略图.py源码/t147
6.4 OO(面向对象)方式/t151
6.4.1 Subplot函数/t151
6.4.2 Subplots函数/t152
6.4.3 Axes对象方法/t153
6.5 极坐标/t155
6.6 LaTeX排版系统/t157
6.7 缩略图源码剖析/t158
6.8 数据可视化Tips:多视图关联设计/t161
第7章 奇异瑰丽的图案/t163
7.1 曼德勃罗集/t164
7.2 分形图/t165
7.2.1 曼德勃罗图形/t165
7.2.2 朱利亚图形/t167
7.2.3 可交互的缩略图/t169
7.3 曼德勃罗缩略图.py源码/t169
7.4 网格坐标矩阵/t172
7.5 函数向量化/t174
7.6 图像生成函数Imshow/t176
7.7 Matplotlib事件处理/t180
7.8 自定义ColorMap/t182
7.9 缩略图源码剖析/t185
7.9.1 Iterator函数/t185
7.9.2 Plot_julia函数/t186
7.9.3 Onclick函数/t187
7.9.4 Plot_mandelbrot函数/t188
7.9.5 主程序/t189
7.10 数据可视化Tips/t189
7.10.1 可视化交互设计/t189
7.10.2 热力图/t190
第8章 生命的迭代演化/t191
8.1 细胞自动机/t192
8.2 生命细胞分布图/t193
8.3 生命游戏.py源码/t198
8.4 源码剖析1/t200
8.5 生命游戏(animation).py源码/t202
8.6 程序安装/t203
8.6.1 FFmpeg/t203
8.6.2 ImageMagick/t204
8.7 创建和保存动画/t205
8.8 源码剖析2/t206
8.9 数据可视化Tips――动画/t207
第9章 股票交割单数据可视化案例/t208
9.1 数据可视化的过程/t209
9.2 收集数据/t211
9.3 设计可视化方案/t212
9.3.1 提出问题/t212
9.3.2 选择合适的数据图表/t212
9.4 制作和保存图表/t213
9.4.1 成交次数柱状图/t213
9.4.2 个股成交次数折线图/t218
9.4.3 成交气泡图/t222
9.4.4 资金盈亏图/t228
附录A 分形/t241
附录B 可视化的起源和发展/t246
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