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Practical Python Data Visualization: A Fast Track Approach to Learning Data Visualization with Python
Kapitel 1: Datenvisualisierung mit Leder
Ziel des Kapitels: Einführung der Leser in die Datenvisualisierung mit einer einfachen Bibliothek Leder.
Anzahl der Seiten: 15.
Unter - Themen:
1. Einführung in Leder.
2. Einbau in Leder.
3. Verschiedene Arten von Graphen mit Leder.
Kapitel 2: Einführung in das wissenschaftliche Python Ökosystem und NumPy
Ziel des Kapitels: Erkunden des Scientific Python 3 Ökosystems und der dazugehörigen Bibliotheken. Wir werden auch die Grundlagen der mehrdimensionalen NumPy-Datenstruktur Ndarrays kennenlernen.
Anzahl der Seiten: 15.
Unter - Themen:
1. Wissenschaftliches Python 3 Ökosystem.
2. Mitgliedsbibliotheken.
3. Installation von NumPy.
4. NumPy Grundlagen.
5. Ndarrays.
Kapitel 3: NumPy-Routinen und Visualisierung mit Matplotlib
Ziel des Kapitels - Lernen Sie, Daten mit Matplotlib zu visualisieren. Leser, die in den Bereichen Data Science und Wissenschaft arbeiten, werden begeistert sein, damit loszulegen.
Anzahl der Seiten: 15.
Unter - Themen:
1. NumPy Ndarray Erstellung Routinen.
2. Installation von Matplotlib.
3. Visualisierung mit Matplotlib.
4. Mehrere Graphen.
5. Achsen, Farben und Markierungen.
Kapitel 4: Visualisierung von Bildern und 3D-Formen
Ziel des Kapitels - Lernen Sie, Graustufen- und Farbbilder zu visualisieren. Wir werden grundlegende Bildverarbeitungsoperationen erkunden. Wir werden auch lernen, 3D-Formen und Wireframes zu visualisieren.
Anzahl der Seiten: 20.
Unter - Themen:
1. Visualisierung von Bildern mit Matplotlib.
2. Grundlegende Operationen auf Bildern.
3. 3D-Visualisierungen.
Kapitel 5: Netzwerke und Graphen visualisieren
Kapitelziel - Netzwerk- und Graphdatenstrukturen. Wir werden lernen, die Netzwerkbibliothek zu installieren und Netzwerke zu visualisieren.
Anzahl der Seiten: 15.
Unter - Themen:
1. Netzwerke und Graphen.
2. Installation der Netzwerkbibliothek.
3. Visualisierung von Graphen.
Kapitel 6: Erste Schritte mit Pandas
Ziel des Kapitels - Lernen Sie, mit Pandas Series und Dataframe Datenstrukturen zu arbeiten.
Anzahl der Seiten: 15.
Unter - Themen:
1. Pandas Bibliothek und Installation.
2. Serien.
3. Datenrahmen.
4. Lesen von Daten aus einer URL.
Kapitel 7: Verarbeitung und Visualisierung von COVID-19 Daten
Kapitelziel - Lernen mit COVID-19 Daten zu arbeiten. Visualisierung der Anzahl von COVID-19.
Anzahl der Seiten: 20.
Unter - Themen:
1. COVID-19 Pandemie.
2. COVID-19-Datenquellen.
3. COVID-19-Python-Bibliotheken.
4. Visualisierung der Daten.
Anhang:
| ISBN: | 9781484264546 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 160 |
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