Python繪圖指南：分形與數(shù)據(jù)可視化（全彩）

定　價(jià)：￥89.00

作　者：	胡潔著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121369544	出版時(shí)間：	2021-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	264	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　Python是科學(xué)可視化的有利工具，第三方的Matplotlib、Numpy庫功能強(qiáng)大，被廣泛地應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算和繪圖領(lǐng)域。本書通過分形與計(jì)算機(jī)圖像處理的經(jīng)典算法實(shí)例，來詳細(xì)講解Python繪圖與數(shù)據(jù)可視化的使用方法和技巧。本書內(nèi)容共分八個(gè)章節(jié)，采用的Python工具為Turtle、Matplotlib和Numpy，其中以Turtle模塊開始，作為入門，逐步過渡到專業(yè)級的matplotlib和Numpy庫。本書圖文并茂，講解細(xì)致，既是Python的繪圖指南，也是分形與混沌的通俗化讀物。

作者簡介

　　胡潔，網(wǎng)名timedot，近20年IT從業(yè)和管理經(jīng)驗(yàn)，擔(dān)任過開發(fā)、測試經(jīng)理、QA經(jīng)理、高級項(xiàng)目經(jīng)理等多個(gè)職務(wù)，擅長PB、C、C++、Java、Perl、Python等編程語言。熱愛傳統(tǒng)文化，喜愛編程，遵崇“科學(xué)藝術(shù)本相通，科技人文可相融”的創(chuàng)作理念，將致力于為計(jì)算機(jī)科學(xué)融入更多的人文氣息。

圖書目錄

第1章海岸線有多長\t1
1．1 海岸線\t2
1．2 科赫（Koch）曲線\t2
1．3 分形的特性\t3
1．4 算法\t4
1．5 科赫曲線．py源碼\t5
1．6 源碼剖析\t7
1．6．1 Turtle模塊\t7
1．6．2 函數(shù)\t10
1．6．3 遞歸算法\t11
1．7 數(shù)據(jù)可視化Tips\t14
1．7．1 數(shù)據(jù)\t14
1．7．2 可視化\t16
第2章基因與生成元算法\t19
2．1 一生二，二生三\t20
2．2 生成元\t20
2．3 算法\t23
2．4 生成元．py源碼\t24
2．5 源碼剖析\t27
2．6 數(shù)據(jù)可視化Tips\t29
2．6．1 色彩\t29
2．6．2 配色方案\t32

第3章植物算法之美\t35
3．1 L文法系統(tǒng)（L-System）\t36
3．2 經(jīng)典的分形圖形\t38
3．2．1 科赫曲線（Koch Curve）\t38
3．2．2 科赫雪花（Snowflake Curve）\t40
3．2．3 分形龍（Dragon Curve）\t41
3．3 分形維數(shù)\t42
3．4 植物形態(tài)模擬\t44
3．4．1 分形樹\t44
3．4．2 隨機(jī)分形樹\t49
3．5 L文法系統(tǒng)．py源碼\t50
3．6 Matplotlib庫\t55
3．6．1 安裝\t56
3．6．2 組成部分\t57
3．6．3 使用方式\t57
3．6．4 折線函數(shù)Plot\t58
3．6．5 顯示模式\t63
3．6．6 坐標(biāo)軸函數(shù)\t64
3．6．7 圖像保存到文件\t65
3．6．8 顏色格式\t66
3．6．9 RcParams變量\t66
3．7 源碼剖析\t67
3．7．1 棧和分形樹\t67
3．7．2 類和對象\t68
3．7．3 L系統(tǒng)函數(shù)\t72
3．8 數(shù)據(jù)可視化Tips――可視化材料\t74
3．8．1 數(shù)據(jù)類型\t74
3．8．2 空間結(jié)構(gòu)\t76
3．8．3 視覺元素和背景信息\t77
3．8．4 材料的整合\t78
3．9 L文法系統(tǒng)―隨機(jī)．py源碼\t79
第4章凝聚、凝聚、凝聚\t82
4．1 擴(kuò)散有限凝聚模型（DLA）\t83
4．2 混沌和秩序\t84
4．3 凝聚體\t85
4．3．1 凝聚體類型1\t85
4．3．2 凝聚體類型2\t86
4．4 DLA（中心點(diǎn)，方形）．py源碼\t87
4．5 隨機(jī)數(shù)和Random模塊\t90
4．6 NumPy庫\t92
4．6．1 入門介紹\t92
4．6．2 ndarray對象\t92
4．6．3 NumPy創(chuàng)建數(shù)組\t94
4．6．4 Random模塊\t96
4．7 Matplotlib．Pyplot模塊函數(shù)\t97
4．7．1 散點(diǎn)函數(shù)Scatter\t97
4．7．2 其他繪圖函數(shù)\t100
4．7．3 Figure和Axes函數(shù)\t103
4．8 源碼剖析\t105
4．9 數(shù)據(jù)可視化Tips\t108
4．9．1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖\t108
4．9．2 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析\t108
4．9．3 不同數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖的應(yīng)用場景\t111
4．10 DLA（一根線）．py源碼\t112
第5章拼貼與顯影\t115
5．1 迭代函數(shù)系統(tǒng)（IFS）\t116
5．2 IFS分形圖\t117
5．3 IFS．py源碼\t122
5．4 源碼剖析1\t124
5．5 IFS拼貼圖．py源碼\t126
5．6 源碼剖析2\t129
5．7 畫布其他元素\t130
5．7．1 標(biāo)題\t130
5．7．2 網(wǎng)格\t131
5．7．3 x軸、y軸標(biāo)簽\t132
5．7．4 x軸、y軸刻度\t133
5．7．5 文本\t134
5．7．6 注釋\t135
5．7．7 圖例\t137
5．7．8 顯示中文字符\t138
5．8 數(shù)據(jù)可視化Tips：增強(qiáng)可讀性\t138
第6章優(yōu)雅的曲線\t142
6．1 螺旋線\t143
6．2 規(guī)律與圖形\t143
6．2．1 極坐標(biāo)系\t143
6．2．2 阿基米德螺旋線\t144
6．2．3 斐波那契螺旋線\t145
6．2．4 蝴蝶曲線\t146
6．3 螺線縮略圖．py源碼\t147
6．4 OO（面向?qū)ο螅┓绞絓t151
6．4．1 Subplot函數(shù)\t151
6．4．2 Subplots函數(shù)\t152
6．4．3 Axes對象方法\t153
6．5 極坐標(biāo)\t155
6．6 LaTeX排版系統(tǒng)\t157
6．7 縮略圖源碼剖析\t158
6．8 數(shù)據(jù)可視化Tips：多視圖關(guān)聯(lián)設(shè)計(jì)\t161
第7章奇異瑰麗的圖案\t163
7．1 曼德勃羅集\t164
7．2 分形圖\t165
7．2．1 曼德勃羅圖形\t165
7．2．2 朱利亞圖形\t167
7．2．3 可交互的縮略圖\t169
7．3 曼德勃羅縮略圖．py源碼\t169
7．4 網(wǎng)格坐標(biāo)矩陣\t172
7．5 函數(shù)向量化\t174
7．6 圖像生成函數(shù)Imshow\t176
7．7 Matplotlib事件處理\t180
7．8 自定義ColorMap\t182
7．9 縮略圖源碼剖析\t185
7．9．1 Iterator函數(shù)\t185
7．9．2 Plot_julia函數(shù)\t186
7．9．3 Onclick函數(shù)\t187
7．9．4 Plot_mandelbrot函數(shù)\t188
7．9．5 主程序\t189
7．10 數(shù)據(jù)可視化Tips\t189
7．10．1 可視化交互設(shè)計(jì)\t189
7．10．2 熱力圖\t190
第8章生命的迭代演化\t191
8．1 細(xì)胞自動機(jī)\t192
8．2 生命細(xì)胞分布圖\t193
8．3 生命游戲．py源碼\t198
8．4 源碼剖析1\t200
8．5 生命游戲(animation)．py源碼\t202
8．6 程序安裝\t203
8．6．1 FFmpeg\t203
8．6．2 ImageMagick\t204
8．7 創(chuàng)建和保存動畫\t205
8．8 源碼剖析2\t206
8．9 數(shù)據(jù)可視化Tips――動畫\t207
第9章股票交割單數(shù)據(jù)可視化案例\t208
9．1 數(shù)據(jù)可視化的過程\t209
9．2 收集數(shù)據(jù)\t211
9．3 設(shè)計(jì)可視化方案\t212
9．3．1 提出問題\t212
9．3．2 選擇合適的數(shù)據(jù)圖表\t212
9．4 制作和保存圖表\t213
9．4．1 成交次數(shù)柱狀圖\t213
9．4．2 個(gè)股成交次數(shù)折線圖\t218
9．4．3 成交氣泡圖\t222
9．4．4 資金盈虧圖\t228
附錄A 分形\t241
附錄B 可視化的起源和發(fā)展\t246