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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