Python绘图指南——分形与数据可视化

作者: 胡洁　著

10.23万字50人正在读

已完结现代当代当代文学

作品简介

Python是可视化的有力工具，被广泛地应用于科学计算和绘图领域。本书采用Turtle、Matplotlib、NumPy这三个Python工具，以分形与计算机图像处理的经典算法为例，通过程序和图像帮助读者一步步掌握Python绘图和数据可视化的方法和技巧，并且让读者感受到分形的魅力。《Python绘图指南——分形与数据可视化（全彩）》图文并茂，讲解细致，既是Python的绘图指南，也是分形的通俗化读物，适合熟悉Python基础知识，对分形和数据可视化感兴趣的Python绘图初学者。

目录 (133章)

倒序

正文

第1章海岸线有多长 1.1海岸线 1.2科赫（Koch）曲线 1.3分形的特性 1.4算法 1.5科赫曲线.py源码 1.6.1Turtle模块 1.6.2函数 1.6.3递归算法 1.7.1数据 1.7.2可视化第2章基因与生成元算法 2.1一生二，二生三 2.2生成元 2.3算法 2.4生成元.py源码 2.5源码剖析 2.6.1色彩 2.6.2配色方案第3章植物算法之美 3.1L文法系统（L-System）3.2经典的分形图形 3.2.1科赫曲线（KochCurve）3.2.2科赫雪花（SnowflakeCurve）3.2.3分形龙（DragonCurve）3.3分形维数 3.4植物形态模拟 3.4.1分形树 3.4.2随机分形树 3.6Matplotlib库 3.6.1安装 3.6.2组成部分 3.6.3使用方式 3.6.4折线函数Plot 3.6.5显示模式 3.6.6坐标轴函数 3.6.7图像保存到文件 3.6.8颜色格式 3.6.9RcParams变量 3.7.1栈和分形树 3.7.2类和对象 3.7.3L系统函数 3.8数据可视化Tips——可视化材料 3.8.1数据类型 3.8.2空间结构 3.8.3视觉元素和背景信息 3.8.4材料的整合第4章凝聚、凝聚、凝聚 4.1扩散有限凝聚模型（DLA）4.3.1凝聚体类型1 4.3.2凝聚体类型2 4.4DLA（中心点，方形）.py源码 4.5随机数和Random模块 4.6NumPy库 4.6.1入门介绍 4.6.2ndarray对象 4.6.3NumPy创建数组 4.6.4Random模块 4.7.1散点函数Scatter 4.7.2其他绘图函数 4.7.3Figure和Axes函数 4.8源码剖析 4.9.1数据统计图 4.9.2数据的统计分析 4.9.3不同数据统计图的应用场景第5章拼贴与显影 5.1迭代函数系统（IFS）5.2IFS分形图 5.3IFS.py源码 5.4源码剖析1 5.5IFS拼贴图.py源码 5.6源码剖析2 5.7画布其他元素 5.7.1标题 5.7.2网格 5.7.3x轴、y轴标签 5.7.4x轴、y轴刻度 5.7.5文本 5.7.6注释 5.7.7图例 5.7.8显示中文字符 5.8数据可视化Tips：增强可读性第6章优雅的曲线 6.1螺旋线 6.2.1极坐标系 6.2.2阿基米德螺旋线 6.2.3斐波那契螺旋线 6.2.4蝴蝶曲线 6.3螺线缩略图.py源码 6.4OO（面向对象）方式 6.4.1Subplot函数 6.4.2Subplots函数 6.4.3Axes对象方法 6.5极坐标 6.6LaTeX排版系统 6.7缩略图源码剖析 6.8数据可视化Tips：多视图关联设计第7章奇异瑰丽的图案 7.1曼德勃罗集 7.2.1曼德勃罗图形 7.2.2朱利亚图形 7.2.3可交互的缩略图 7.3曼德勃罗缩略图.py源码 7.4网格坐标矩阵 7.5函数向量化 7.6图像生成函数Imshow 7.7Matplotlib事件处理 7.8自定义ColorMap 7.9缩略图源码剖析 7.9.1Iterator函数 7.9.2Plot_julia函数 7.9.3Onclick函数 7.9.4Plot_mandelbrot函数 7.10.1可视化交互设计 7.10.2热力图第8章生命的迭代演化 8.1细胞自动机 8.2生命细胞分布图 8.4源码剖析1 8.6.1FFmpeg 8.6.2ImageMagick 8.7创建和保存动画 8.8源码剖析2 8.9数据可视化Tips——动画第9章股票交割单数据可视化案例 9.1数据可视化的过程 9.2收集数据 9.3.1提出问题 9.3.2选择合适的数据图表 9.4.1成交次数柱状图 9.4.2个股成交次数折线图 9.4.3成交气泡图 9.4.4资金盈亏图

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