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122千字 字数
2021-09-01 发行日期
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主编推荐语

Python绘图与数据可视化指南：分形与图像处理实例

内容简介

Python是科学可视化的有利工具，第三方的Matplotlib、Numpy库功能强大，被广泛地应用于科学计算和绘图领域。本书通过分形与计算机图像处理的经典算法实例，来详细讲解Python绘图与数据可视化的使用方法和技巧。本书内容共分八个章节，采用的Python工具为Turtle、Matplotlib和Numpy，其中以Turtle模块开始，作为入门，逐步过渡到专业级的matplotlib和Numpy库。本书图文并茂，讲解细致，既是Python的绘图指南，也是分形与混沌的通俗化读物。

目录

  • 封面
  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 海岸线有多长
  • 1.1 海岸线
  • 1.2 科赫（Koch）曲线
  • 1.3 分形的特性
  • 1.4 算法
  • 1.5 科赫曲线.py源码
  • 1.6 源码剖析
  • 1.6.1 Turtle模块
  • 1.6.2 函数
  • 1.6.3 递归算法
  • 1.7 数据可视化Tips
  • 1.7.1 数据
  • 1.7.2 可视化
  • 第2章 基因与生成元算法
  • 2.1 一生二，二生三
  • 2.2 生成元
  • 2.3 算法
  • 2.4 生成元.py源码
  • 2.5 源码剖析
  • 2.6 数据可视化Tips
  • 2.6.1 色彩
  • 2.6.2 配色方案
  • 第3章 植物算法之美
  • 3.1 L文法系统（L-System）
  • 3.2 经典的分形图形
  • 3.2.1 科赫曲线（Koch Curve）
  • 3.2.2 科赫雪花（Snowflake Curve）
  • 3.2.3 分形龙（Dragon Curve）
  • 3.3 分形维数
  • 3.4 植物形态模拟
  • 3.4.1 分形树
  • 3.4.2 随机分形树
  • 3.5 L文法系统.py源码
  • 3.6 Matplotlib库
  • 3.6.1 安装
  • 3.6.2 组成部分
  • 3.6.3 使用方式
  • 3.6.4 折线函数Plot
  • 3.6.5 显示模式
  • 3.6.6 坐标轴函数
  • 3.6.7 图像保存到文件
  • 3.6.8 颜色格式
  • 3.6.9 RcParams变量
  • 3.7 源码剖析
  • 3.7.1 栈和分形树
  • 3.7.2 类和对象
  • 3.7.3 L系统函数
  • 3.8 数据可视化Tips——可视化材料
  • 3.8.1 数据类型
  • 3.8.2 空间结构
  • 3.8.3 视觉元素和背景信息
  • 3.8.4 材料的整合
  • 3.9 L文法系统—随机.py源码
  • 第4章 凝聚、凝聚、凝聚
  • 4.1 扩散有限凝聚模型（DLA）
  • 4.2 混沌和秩序
  • 4.3 凝聚体
  • 4.3.1 凝聚体类型1
  • 4.3.2 凝聚体类型2
  • 4.4 DLA（中心点，方形）.py源码
  • 4.5 随机数和Random模块
  • 4.6 NumPy库
  • 4.6.1 入门介绍
  • 4.6.2 ndarray对象
  • 4.6.3 NumPy创建数组
  • 4.6.4 Random模块
  • 4.7 Matplotlib.Pyplot模块函数
  • 4.7.1 散点函数Scatter
  • 4.7.2 其他绘图函数
  • 4.7.3 Figure和Axes函数
  • 4.8 源码剖析
  • 4.9 数据可视化Tips
  • 4.9.1 数据统计图
  • 4.9.2 数据的统计分析
  • 4.9.3 不同数据统计图的应用场景
  • 4.10 DLA（一根线）.py源码
  • 第5章 拼贴与显影
  • 5.1 迭代函数系统（IFS）
  • 5.2 IFS分形图
  • 5.3 IFS.py源码
  • 5.4 源码剖析1
  • 5.5 IFS拼贴图.py源码
  • 5.6 源码剖析2
  • 5.7 画布其他元素
  • 5.7.1 标题
  • 5.7.2 网格
  • 5.7.3 x轴、y轴标签
  • 5.7.4 x轴、y轴刻度
  • 5.7.5 文本
  • 5.7.6 注释
  • 5.7.7 图例
  • 5.7.8 显示中文字符
  • 5.8 数据可视化Tips：增强可读性
  • 第6章 优雅的曲线
  • 6.1 螺旋线
  • 6.2 规律与图形
  • 6.2.1 极坐标系
  • 6.2.2 阿基米德螺旋线
  • 6.2.3 斐波那契螺旋线
  • 6.2.4 蝴蝶曲线
  • 6.3 螺线缩略图.py源码
  • 6.4 OO（面向对象）方式
  • 6.4.1 Subplot函数
  • 6.4.2 Subplots函数
  • 6.4.3 Axes对象方法
  • 6.5 极坐标
  • 6.6 LaTeX排版系统
  • 6.7 缩略图源码剖析
  • 6.8 数据可视化Tips：多视图关联设计
  • 第7章 奇异瑰丽的图案
  • 7.1 曼德勃罗集
  • 7.2 分形图
  • 7.2.1 曼德勃罗图形
  • 7.2.2 朱利亚图形
  • 7.2.3 可交互的缩略图
  • 7.3 曼德勃罗缩略图.py源码
  • 7.4 网格坐标矩阵
  • 7.5 函数向量化
  • 7.6 图像生成函数Imshow
  • 7.7 Matplotlib事件处理
  • 7.8 自定义ColorMap
  • 7.9 缩略图源码剖析
  • 7.9.1 Iterator函数
  • 7.9.2 Plot_julia函数
  • 7.9.3 Onclick函数
  • 7.9.4 Plot_mandelbrot函数
  • 7.9.5 主程序
  • 7.10 数据可视化Tips
  • 7.10.1 可视化交互设计
  • 7.10.2 热力图
  • 第8章 生命的迭代演化
  • 8.1 细胞自动机
  • 8.2 生命细胞分布图
  • 8.3 生命游戏.py源码
  • 8.4 源码剖析1
  • 8.5 生命游戏（animation）.py源码
  • 8.6 程序安装
  • 8.6.1 FFmpeg
  • 8.6.2 ImageMagick
  • 8.7 创建和保存动画
  • 8.8 源码剖析2
  • 8.9 数据可视化Tips——动画
  • 第9章 股票交割单数据可视化案例
  • 9.1 数据可视化的过程
  • 9.2 收集数据
  • 9.3 设计可视化方案
  • 9.3.1 提出问题
  • 9.3.2 选择合适的数据图表
  • 9.4 制作和保存图表
  • 9.4.1 成交次数柱状图
  • 9.4.2 个股成交次数折线图
  • 9.4.3 成交气泡图
  • 9.4.4 资金盈亏图
  • 附录A 分形
  • 附录B 可视化的起源和发展
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。