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Python 3 Pandas、Bokeh 和 Seaborn 数据可视化
使用 Python 3、NumPy、Jupyter、Matplotlib、Pandas、Seaborn 和 Bokeh 学习高级数据可视化
讲师：Ashwin Pajankar • 85
您将学到什么
- 准备精彩的可视化效果
- 出版物和印刷质量可视化
- 3D可视化
- 在简历中添加 Matplotlib、NumPy、seaborn 和 bokeh
- 自信地参加数据科学面试
探索相关主题
- 数据可视化
- Matplotlib
- Python
- 西伯恩
- 编程语言
要求
- 计算机和数学基础知识
- 具有互联网连接的 Windows PC/Raspberry Pi
- 学习的热情和热情
- 渴望将你的职业生涯提升到一个新的水平
描述
成为 Python 3 高级数据可视化大师，掌握 21 世纪雇主最需要的技能之一！在当今市场，优秀的数据工程师/科学家年薪超过 15 万美元！
这是 Udemy 上最全面、最直观的 Python 3 高级数据可视化课程！ 无论您从未接触过数据可视化，还是已经掌握 Python 基础知识，或者想学习 Python 3 中 matplotlib 和 seaborn 的高级功能，这门课程都非常适合您！在本课程中，我们将 教您如何使用 Python 3、Jupyter、NumPy、Matplotlib、seaborn、pandas 和 Bokeh 进行高级数据可视化。
（请注意，如果您需要，我们还提供 PDF 和 Jupyter Notebook）
本综合课程包含 70 多个讲座 和 9 多个小时的视频，不遗余力地教您使用 Python 3 进行数据可视化！
本课程将以非常实用的方式教你数据可视化，每节课都配有完整的编程视频和包含 Python 3 代码的 Jupyter 笔记本！用最适合你的方式学习！
我们将首先帮助您在 Windows 计算机和 Raspberry Pi 上安装 Python3、NumPy、matplotlib 和 Jupyter。
我们涵盖各种各样的主题，包括：
- 科学 Python 生态系统基础知识
- 数字图像处理基础
- NumPy 和 Matplotlib 基础知识
- 在 Windows 上安装 Python 3
- 设置 Raspberry Pi
- Raspberry Pi 上的 Python 3 环境之旅
- Jupyter 安装和基础知识
- NumPy Ndarrays
- 数组创建例程
- Matplotlib 的基本可视化
- Ndarray 操作
- 随机数组生成
- 按位运算
- 统计函数
- 使用 Matplotlib 绘图
- Python 3 和 Matplotlib 数据可视化秘诀
- Seaborn 食谱
- Seaborn 和 Pandas
- 散景
- 以及更多…
您将获得超过 70 场讲座以及相应的 PDF 和讲座的 Jupyter 笔记本的终身访问权限！
你还在等什么？学习使用 Python 3 进行数据可视化，它将以一种有趣且实用的方式促进你的职业发展并增长你的知识！
本课程适合哪些人：
- 数据科学家、数据分析师和数据工程师
- 数学家、统计学家、科学家和工程师
- 机器学习和人工智能专业人士
- 生物信息学和生物统计学专业人士
- 程序员和开发人员
- 学生、求职者、任何想学习新知识的人
| 共 69 节课程 • 总时长 9 小时 23 分钟 | |
| 第一章 课程介绍 | |
| 1. 目标 | 8分27秒 |
| 2. 主题概述 | 3分51秒 |
| 3. 科学Python生态系统介绍 | 6分16秒 |
| 4. 请留下您的反馈 | 59秒 |
| 第二章 Python 3 在 Windows 电脑上 | |
| 1. 在Windows上安装Python 3 | 7分48秒 |
| 2. 验证 Windows 上的 Python 3 环境 | 4分50秒 |
| 第三章 Python 3 在 Raspberry Pi 上 | |
| 1. 在Raspbian上安装IDLE3 | 2分50秒 |
| 2. Python 3 在 Raspberry Pi 上 | 7分1秒 |
| 3. 远程连接的附加软件 | 14分38秒 |
| 4. 将您的 Raspberry Pi 4 转换为便携式平板电脑 Sunfounder Raspad 3 | 3分32秒 |
| 5. 什么是Raspberry Pi | 5分55秒 |
| 6. Raspberry Pi OS 设置 | 27分11秒 |
| 7. 通过VNC连接到Raspbian桌面 | 12分30秒 |
| 第四章 Python 3 基础 | |
| 1. 在Windows上的Hello World | 3分4秒 |
| 2. 在树莓派上的Hello World | 5分7秒 |
| 3. 解释器与脚本 | 9分6秒 |
| 4. IDLE简明教程 | 12分27秒 |
| 5. 树莓派与PC | 5分50秒 |
| 第五章 Python 包索引和 pip | |
| 1. PyPI和pip | 5分28秒 |
| 2. 在Windows上使用pip | 4分40秒 |
| 3. 在树莓派上使用pip | 8分36秒 |
| 第六章 安装NumPy和Matplotlib | |
| 1. 在Windows上安装Matplotlib和NumPy | 4分5秒 |
| 2. 在树莓派上安装Matplotlib和NumPy | 6分21秒 |
| 第七章 Jupyter Notebook | |
| 1. Jupyter 和 IPython | 12分48秒 |
| 2. 在Windows上安装Jupyter | 6分31秒 |
| 3. 在树莓派上安装Jupyter | 6分36秒 |
| 4. PuTTY | 4分1秒 |
| 5. 连接到远程Jupyter Notebook | 7分59秒 |
| 6. Jupyter 简要介绍 | 22分2秒 |
| 第八章 入门NumPy | |
| 1. NumPy简介 | 4分53秒 |
| 2. Ndarrays索引和切片 | 20分55秒 |
| 3. Ndarray 属性 | 6分59秒 |
| 4. NumPy 常量 | 2分51秒 |
| 第九章 数组的创建和Matplotlib | |
| 1. 1和0 | 8分23秒 |
| 2. 矩阵 | 4分59秒 |
| 3. Matplotlib入门介绍 | 3分53秒 |
| 4. 数值范围与可视化 | 15分54秒 |
| 第十章 随机抽样 | |
| 1. 随机抽样 | 4分58秒 |
| 第11章 数组操作 | |
| 1. 数组操作 | 27分41秒 |
| 第12章 位运算 | |
| 1. 按位运算 | 3分35秒 |
| 第13章 统计函数 | |
| 1. 统计函数 | 5分17秒 |
| 第14章 Pandas | |
| 1. 什么是Pandas | 1分52秒 |
| 2. 在树莓派上安装Pandas | 1分42秒 |
| 3. 在Windows上安装Pandas | 1分36秒 |
| 4. 系列 | 14分29秒 |
| 5. DataFrame | 16分50秒 |
| 第15章 Pandas 可视化 | |
| 1. Pandas 可视化第一部分 | 18分4秒 |
| 2. Pandas 可视化第二部分 | 10分17秒 |
| 3. Pandas 可视化 第3部分 | 7分10秒 |
| 第16章 Seaborn | |
| 1. Seaborn中的Pandas数据集 | 4分33秒 |
| 2. 颜色和美学 | 6分25秒 |
| 3. 可视化和绘图 | 18分33秒 |
| 4. 在seaborn中可视化回归 | 4分52秒 |
| 5. 单变量数据可视化 | 9分59秒 |
| 6. Catplot | 3分11秒 |
| 7. 配对网格 | 5分34秒 |
| 第17章 Bokeh中的可视化 | |
| 1. 开始使用Bokeh | 13分33秒 |
| 2. 更多散景 | 12分16秒 |
| 3. Bokeh中的布局 | 7分44秒 |
| 4. 列数据源 | 3分48秒 |
| 5. 列数据源可视化 | 10分55秒 |
| 6. 日志轴示例 | 4分22秒 |
| 7. 散点图 | 3分45秒 |
| 8. 画笔 | 3分45秒 |
| 9. 股票价格可视化 | 3分31秒 |
| 10. Notebook中的交互式图表 | 3分31秒 |
| 11. 交互式可视化 | 2分27秒 |
| 12. 子弹图 | 7分44秒 |
| 第18章 一个完整的数据科学示例 | |
| 1. 一个完整的数据科学示例 | 20分4秒 |
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