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Python和Matplotlib科学数据可视化技术指南

该书全面介绍Python和Matplotlib在科学可视化领域的应用。内容涵盖Matplotlib基本原理、图形设计、高级概念及实例。书中详细阐述图形组成、坐标系统、比例和投影等技术要点,并就图形优化提供指导。适合研究人员和开发者系统学习科学数据可视化技能,提供基础到进阶的完整知识体系。

Data-Science-EBooks - 探索数据科学的免费电子书资源宝库
Data ScienceGithubMachine Learning开源项目数据科学电子书资源集合
Data-Science-EBooks是一个开源项目,收集了数据科学、机器学习及相关主题的电子书资源。这个GitHub开源仓库提供免费的电子书资源,涵盖数据分析、统计学、人工智能等热门主题,是数据科学学习和研究的valuable参考库。该项目涵盖从入门到高级的各个层面,为学习者、研究人员和专业人士提供了丰富的知识来源。项目包含最新的数据科学趋势和技术资料,有助于使用者在这个快速发展的领域中获取知识。
pyqtgraph - 基于PyQt的科学计算可视化库 支持2D/3D绘图与数据分析
GithubPyQtGraphPython图形库Qt框架开源项目数据可视化科学计算
PyQtGraph是一个纯Python开发的图形库,为科学和工程应用提供高性能数据可视化。基于PyQt/PySide和NumPy,它支持快速2D/3D绘图、图像处理等功能。兼容Python 3.10+和Qt5/6,可通过多个第三方库扩展功能。PyQtGraph以其简单易用和高效性能,适用于各类科学计算和数据分析项目。
plotnine - Python 数据可视化库 实现 ggplot2 图形语法
GithubPythonggplot2plotnine开源项目数据可视化语法图形
plotnine 是一个实现 ggplot2 图形语法的 Python 数据可视化库。该库允许通过将数据框变量映射到视觉特征来组合绘图,支持逐步构建复杂图表。plotnine 提供丰富的绘图功能和可自定义的主题风格,适用于数据分析和科研可视化。它保持了简单图表的易用性,同时简化了复杂自定义图表的创建过程。
data-science - 数据科学初学者实践教程集合
GithubJavaScriptPython开源项目数据分析数据可视化数据科学
Data Science for Beginners项目提供了一系列Jupyter Notebooks和网页开发代码,涵盖数据科学完整工作流程。项目使用Python、HTML5和JavaScript(特别是D3.js),展示了scikit-learn和PyCaret等工具的应用。内容包括数据收集、预处理、分析、文本分析和可视化,适合数据科学初学者学习实践。项目还包含数据叙事部分,指导如何改进数据可视化,以及提供了作者Medium博客和Observable个人资料的链接,供进一步学习。
jupyter-book - 将计算材料转化为高质量数字出版物的开源工具
GithubJupyter Book交互式书籍开源工具开源项目文档生成计算内容
Jupyter Book是一款开源工具,专门用于将计算材料转化为高质量的数字出版物。支持markdown和Jupyter笔记本格式,整合代码、引用和公式等元素。通过简单命令即可运行代码、缓存结果,并生成交互式网页书籍和PDF文档。由Executable Book Project维护,目前处于活跃开发阶段。
pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南
GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理
这本书提供了《深度学习框架PyTorch:入门与实践(第2版)》的对应代码,基于PyTorch 1.8编写,内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外,还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术,并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目,深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。
itkwidgets - 科学数据的交互式Web可视化Python工具
GithubJupyterPython接口itkwidgets可视化工具多维图像开源项目
itkwidgets是一个Python接口,用于在Web平台上实现多维图像、点集和几何的交互式可视化。它提供3D渲染、交互式探索和洞察生成等功能,支持Jupyter Notebook、Jupyter Lab和Google Colab等环境。该项目提供详细的安装指南和示例notebooks,便于用户可视化和分析复杂的科学数据。itkwidgets适用于医学影像、计算机视觉和数据科学等领域的研究和开发工作。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
sjvisualizer - Python时间序列数据可视化和动画库
GithubPython库sjvisualizer动画制作开源项目数据可视化时间序列数据
sjvisualizer是一个Python数据可视化和动画库,专注于时间序列数据。它支持创建条形图竞赛、饼图竞赛、动态折线图和堆叠面积图等动画图表。该库可从Excel文件读取数据,支持自定义颜色和布局,并允许混合使用不同图表类型。sjvisualizer能够生成动态数据展示,适合用于数据分析和可视化。
uniplot - 终端绘图工具,高分辨率Unicode可视化
GithubPython库Unicode绘图Uniplot开源项目数据可视化终端绘图
Uniplot是一款基于Unicode字符的终端绘图工具,提供4倍于ASCII的分辨率。它具有简洁API、交互模式和彩色显示功能,可快速处理百万级数据点。Uniplot仅依赖NumPy,支持折线图、散点图、直方图及时间序列数据绘制。这使其成为数据科学和机器学习CI/CD流程中理想的可视化解决方案,尤其适用于无图形界面环境。该工具为数据科学家和机器学习工程师提供了在终端环境中进行高质量数据可视化的能力。它不仅适用于日常数据分析,还可集成到自动化流程中,帮助快速识别和诊断问题。Uniplot的设计理念是简单易用且功能强大,使其成为需要在命令行界面进行数据探索和结果展示的场景下的理想选择。
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