【Udemy中英字幕】Data Visualization with Python and New Methods in Matplotlib

使用 Python 进行数据可视化以及 Matplotlib 中的新方法

使用 Python 和 Matplotlib 进行 3D 和高级可视化的分步培训（包含所有代码）

讲师：S. Emadedin Hashemi

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您将学到什么

• 设计和绘制 3D 图形和情节
• 熟悉用于数据可视化的 Python 库
• 了解新颖、实用的图表，以便可视化不同领域的数据
• 创建专业绘图所需的函数
• 熟悉创建、收集和准备可视化数据

探索相关主题

• 数据可视化
• 数据科学
• 发展

要求

• 无需编程经验。您将学到所需的一切知识。

描述

由于数据可视化的重要性，有许多关于此主题的培训教授基本和初步的数据可视化。但在本课程中，我们将教您如何使用Python以高级方式可视化数据。在本课程中，我们甚至教授3D 可视化，以便您可以使用 Python 代码具体地可视化数据并绘制图形。

您可以使用本课程将您的数据可视化，以供管理人员、科学论文、工作项目、大学课程、个人网站甚至广告使用。

在当今世界，每天都会产生大量数据。有时，如果数据是原始格式，则分析这些数据以了解某些趋势和模式可能会变得困难。为了克服这个问题，数据可视化应运而生。数据可视化为数据提供了良好、有组织的图形表示，使其更易于理解、观察和分析。在本课程中，我们将讨论如何使用 Python 高级可视化数据。

这只是数据可视化实用性的一个体现，正是这一点让它在数据科学中如此受欢迎。让我们看看数据可视化如此重要的更多原因：

1.数据可视化发现数据趋势

2.数据可视化具有交互性

3.数据可视化提供了数据的视角

4.数据可视化解释数据过程

5.数据可视化激发想象力

6.数据可视化讲述数据故事

7.数据可视化将数据放入正确的上下文中

8.数据可视化对用户具有教育意义

9.数据可视化节省时间

10.数据可视化完美呈现数据

所有这些原因都证明了数据可视化在数据科学中的重要性。基本上，它是一种更方便用户理解数据的方法，还可以向其他人展示数据中的趋势和模式。而且数据可视化看起来很漂亮，比一排排枯燥的数据更吸引人！

本课程适合哪些人：

• 开发人员
• 数据分析师
• 数据科学家
• 学生
• 研究人员
• 经理