Python绘图指南：分形与数据可视化

普大帝

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你好！我是数学中国范老师，Python 是可视化的有力工具，被广泛地应用于科学计算和绘图领域。本书采用 Turtle、Matplotlib、NumPy 这三个Python工具，以分形与计算机图像处理的经典算法为例，通过程序和图像帮助读者一步步掌握 Python 绘图和数据可视化的方法和技巧。全书共9章，包含基因与生成元算法、植物算法等，有详细的千字介绍，有需要的可以查看帖子下方。
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Python绘图指南：分形与数据可视化_胡洁_电子工业_2021.9.pdf (6 MB, 下载次数: 7, 售价: 5 点体力)

2024-6-20 17:10 上传

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, C# Z5 M: W9 n  t. a3 ~: J详细介绍：
本书图文并茂，讲解细致，既是 Python 的绘图指南，也是分形的通俗化读物，适合熟悉Python基础知识，对分形和数据可视化感兴趣的Python绘图初学者。  
& n* i( n, P9 `, Y5 P! d本书主要内容：
本书采用 Turtle、Matplotlib、NumPy 这三个 Python 工具，以分形与计算机图像处理的经典算法为例， 通过程序和图像帮助读者一步步地掌握 Python绘图和数据可视化的方法和技巧，并且让读者感受到分形的魅力。
- M) E) T4 V7 j" B" W1 k本书共分 9章，主要内容如下。
第 1章：海岸线有多长。采用 Python自带的 Turtle模块，探讨了海岸线的特点，并用科赫曲线在计算机上模拟了海岸线。这一章是分形和 Python绘图的入门章节。
第 2 章：基因与生成元算法。采用 Turtle 模块探讨了生成元算法，并分析和展示了多个生成元的实例。
, v. S) b- C2 u8 G5 a- w% Y8 H- j第 3章：植物算法之美。从Turtle模块过渡到专业级的 Matplotlib绘图库，探讨了L 文法系统，并分析和展示了该系统所生成的多个分形图和植物形态模拟。这一章主要介绍 Matplotlib 绘图库从安装到具体使用的一系列基础知识。
- z- u4 n* y9 Q2 a) {: L, M# S第 4章：凝聚、凝聚、凝聚。采用 Matplotlib 绘图库和NumPy库，探讨了扩散有限凝聚模型，并分析和展示了多个凝聚体。这一章主要介绍随机数、NumPy 库及Matplotlib库中的几个绘图函数。
3 N1 i( z3 k1 Q第 5章：拼贴与显影。采用Matplotlib绘图库和 NumPy库，探讨了迭代函数系统，并分析和展示了多个 IFS分形图和拼贴图。这一章主要介绍画布上的其他元素：标题、网格、x和 y轴标签、刻度、文本、注释、图例等。
" U0 ^  D, |, i/ @( @5 H第 6章：优雅的曲线。采用 Matplotlib绘图库和 NumPy库，探讨了潜藏在螺旋背后的规律，并分析和展示了多个规律和图形。这一章主要介绍子图、极坐标及 LaTeX排版系统。
第 7章：奇异瑰丽的图案。采用 Matplotlib绘图库和 NumPy库，探讨了曼德勃罗集和朱利亚集，并分析和展示了曼德勃罗图形和多个朱利亚图形。这一章主要介绍网格坐标矩阵和 NumPy 库的相关函数，以及 Matplotlib 库的 Imshow 函数、事件处理和自定义 Colormap。
第 8章：生命的迭代演化。采用 Matplotlib绘图库和 NumPy库，探讨了细胞自动机和生命游戏，并分析和展示了多种生命细胞分布图。这一章主要介绍动态演示图像和动画，以及 Matplotlib库的 Animation模块。
* s& w# s, p- J! z第 9 章：股票交割单数据可视化案例。这一章包含了一个完整的数据可视化项目案例，给读者提供了一个系统化的参考样本。
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好想下载下来，可惜币值不够了，还要多来来
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