中级
提供者 : Brian Higgins
8 章节 · 20 课时 · 1h 33m
语言：阿拉伯语, 德语, 英语, 西班牙语, 法语, 葡萄牙语, 简体中文
课程描述
本课程将重点介绍如何使用PythonMatplotlib 库来可视化数据。Python编码将使用JupyterLab工具中的Python笔记本（.ipynb 文件）完成，您将在其中学习如何使用Matplotlib绘制折线图、直方图、热图和箱线图。我们将向您展示如何使用HVPlot库向绘图添加交互式小部件，以更深入地了解可视化的数据。
您还将使用PythonNumpy库将值保存在数组中并生成用于可视化示例的随机数数据。您将了解如何使用Pandas库在DataFrame中存储数据、处理时间序列数据、执行数学计算并绘制计算数据。然后，您将了解Seaborn库如何向热图添加功能，而Scipy库如何生成KDE线以在直方图上方绘制。最后，我们将向您展示如何通过添加颜色、标签和网格来设置可视化样式。
您将学到的内容
- 使用 Python Matplotlib 库创建折线图、直方图、热力图和箱线图
- 使用 NumPy 和 Pandas 导入、生成和处理数据以进行可视化
- 使用 HVPlot 库构建交互式图表和小组件
- 通过添加颜色、标签和网格线为可视化图表设置样式
- 使用 Seaborn 库增强热力图，使用 SciPy 库在直方图上方生成 KDE 曲线
- 绘制存储在 Pandas DataFrame 中的时间序列和计算所得时序数据
关键要点
- 本课程使用 Python Matplotlib 库，通过折线图、直方图、热力图和箱线图实现数据可视化。
- Python 编程在 JupyterLab 工具中使用 Python 笔记本（.ipynb 文件）完成。
- HVPlot 库用于为图表添加交互式小组件，以便更深入地洞察数据。
- NumPy 库将数值存储在数组中并生成随机数据，而 Pandas 库则将数据存储在 DataFrame 中、处理时间序列数据并执行计算。
- Seaborn 库为热力图添加功能，SciPy 库生成 KDE 曲线以绘制在直方图上方。
常见问题
本课程涵盖哪些 Python 库？
课程涵盖用于数据可视化的 Matplotlib、用于交互式小组件的 HVPlot、用于数组和随机数数据的 NumPy、用于在 DataFrame 中存储数据和处理时间序列的 Pandas、用于为热力图添加功能的 Seaborn，以及用于在直方图上方生成 KDE 曲线的 SciPy。
我将使用什么工具编写代码？
Python 编程在 JupyterLab 工具中使用 Python 笔记本（.ipynb 文件）完成。
我将学习创建哪些类型的可视化图表？
您将学习绘制折线图、直方图、热力图和箱线图，包括使用 HVPlot 创建交互式折线图和交互式热力图。
课程如何处理交互式可视化？
课程演示如何使用 HVPlot 库为图表添加交互式小组件，包括工具栏小组件和筛选小组件，以便更深入地洞察所可视化的数据。
课程是否涵盖时序数据的处理？
是的。课程涵盖使用折线图绘制时序数据、绘制计算所得时序数据，以及创建箱线图来描述时序数据，并使用 Pandas 处理时间序列数据。
