Kursbeschreibung
In diesen Lektionen erkunden wir die Arbeit mit mehreren Variablen, mehreren Diagrammen, Unterdiagrammen und die Interpretation von Daten. Wir beginnen mit der Untersuchung mehrerer Variablen in einem einfachen Diagramm, z. B. einem XY-Diagramm. Sie erfahren, warum ein XY-Diagramm eine große Anzahl von Werten für Y, aber nur einen für X haben kann. Wir stellen auch Numpy vor, ein weiteres primäres Werkzeug zur Datenvisualisierung. Numpy ist ein grundlegendes Paket für wissenschaftliche Berechnungen und kann n-dimensionale Arrays aktivieren und Berechnungen auf diesen Arrays schnell durchführen.
Wir werden auch eine höhere Bilddichte erforschen, indem wir mehrere Bilder in verdichteten Räumen aufzeichnen. Sie werden auch den Lernprozess für die Interpretation von Daten beginnen. Als Spezialist für Datenvisualisierung müssen Sie alle Arten von Daten interpretieren und versuchen zu verstehen, wo sie hingehören und wie sie visualisiert werden können. In diesen Lektionen werden Sie lernen, ein großes 3D-Array mit etwa 12.000 Datenpunkten zu präsentieren, die alle zwischen 0 und 255 liegen. Mithilfe von Python werden wir eine weitere Datendatei untersuchen, die durch Kommas getrennte Text- und numerische Daten enthält, und uns den Inhalt ansehen.
Was Sie lernen werden
- Arbeiten Sie mit mehreren Variablen in einem einfachen Diagramm wie einem XY-Diagramm
- Erklären Sie, warum ein XY-Diagramm viele Y-Werte, aber nur einen X-Wert haben kann
- Verwenden Sie Numpy, um Zufallszahlen zu generieren und mit n-dimensionalen Arrays zu arbeiten
- Erstellen Sie Subplots und zeichnen Sie mehrere Bilder in komprimierten Räumen auf
- Interpretieren Sie Daten und bestimmen Sie, wie sie passen und wie Sie sie visualisieren
- Erkennen Sie ein JPG und untersuchen Sie Datendateien, die Text- und numerische Daten enthalten, die durch Kommas getrennt sind
Wichtige Erkenntnisse
- Die Lektionen behandeln das Arbeiten mit mehreren Variablen, mehreren Plots, Subplots und die Interpretation von Daten.
- Numpy ist ein grundlegendes Paket für wissenschaftliches Rechnen, das n-dimensionale Arrays und schnelle Berechnungen auf ihnen ermöglicht.
- Eine höhere Bilddichte kann erreicht werden, indem mehrere Bilder in komprimierten Räumen aufgezeichnet werden.
- Ein Datenvisualisierungsspezialist wird mit der Interpretation aller möglichen Datentypen und dem Verständnis, wo sie passen und wie sie visualisiert werden, herausgefordert.
- Mit Python präsentiert der Kurs ein großes 3D-Array mit etwa 12.000 Datenpunkten, alle zwischen 0 und 255, und erkundet eine Datendatei mit Text- und numerischen Daten, die durch Kommas getrennt sind.
Häufig gestellte Fragen
Welche Themen behandelt dieser Kurs?
Er erforscht das Arbeiten mit mehreren Variablen, mehreren Plots, Subplots und die Interpretation von Daten, beginnend mit mehreren Variablen in einem einfachen XY-Diagramm und Einführung von Numpy als primäres Werkzeug für Datenvisualisierung.
Was ist Numpy und warum wird es in diesem Kurs verwendet?
Numpy ist ein grundlegendes Paket für wissenschaftliches Rechnen, das n-dimensionale Arrays ermöglichen und Berechnungen auf diesen Arrays schnell durchführen kann. Der Kurs zeigt, wie Numpy zum Generieren von Zufallszahlen verwendet wird.
Für wen ist dieser Kurs?
Er richtet sich an Datenvisualisierungsspezialisten, die mit der Interpretation aller möglichen Datentypen und dem Verständnis, wo sie passen und wie sie visualisiert werden, herausgefordert werden.
Welche praktische Arbeit umfasst der Kurs?
Mit Python präsentieren Sie ein großes 3D-Array mit etwa 12.000 Datenpunkten zwischen 0 und 255 und erkunden eine Datendatei mit Text- und numerischen Daten, die durch Kommas getrennt sind, um ihren Inhalt zu untersuchen.
Welche Lektionen sind enthalten?
Der Kurs umfasst mehrere Plots, Datainterpretation und mehrere Plots und Subplots und entwickelt Fähigkeiten in Datenanalyse, Datenwissenschaft, Datenvisualisierung, Graphen und Informationsvisualisierung.
