Python繪圖指南——分形與數(shù)據(jù)可視化（全彩）
定 價(jià)：89 元
- 作者：胡潔
- 出版時(shí)間：2021/8/1
- ISBN：9787121369544
- 出 版 社：電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類：TP311.561-62；TP31-62
- 頁(yè)碼：264
- 紙張：
- 版次：01
- 開本：16K
Python是科學(xué)可視化的有利工具，第三方的Matplotlib、Numpy庫(kù)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(jí)的matplotlib和Numpy庫(kù)。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。
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(cè)試經(jīng)理、QA經(jīng)理、高級(jí)項(xiàng)目經(jīng)理等多個(gè)職務(wù)，擅長(zhǎng)PB、C、C++、Java、Perl、Python等編程語(yǔ)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。
第1章 海岸線有多長(zhǎng) 1
1.1 海岸線 2
1.2 科赫（Koch）曲線 2
1.3 分形的特性 3
1.4 算法 4
1.5 科赫曲線.py源碼 5
1.6 源碼剖析 7
1.6.1 Turtle模塊 7
1.6.2 函數(shù) 10
1.6.3 遞歸算法 11
1.7 數(shù)據(jù)可視化Tips 14
1.7.1 數(shù)據(jù) 14
1.7.2 可視化 16
第2章 基因與生成元算法 19
2.1 一生二，二生三 20
2.2 生成元 20
2.3 算法 23
2.4 生成元.py源碼 24
2.5 源碼剖析 27
2.6 數(shù)據(jù)可視化Tips 29
2.6.1 色彩 29
2.6.2 配色方案 32
第3章 植物算法之美 35
3.1 L文法系統(tǒng)（L-System） 36
3.2 經(jīng)典的分形圖形 38
3.2.1 科赫曲線（Koch Curve） 38
3.2.2 科赫雪花（Snowflake Curve） 40
3.2.3 分形龍（Dragon Curve） 41
3.3 分形維數(shù) 42
3.4 植物形態(tài)模擬 44
3.4.1 分形樹 44
3.4.2 隨機(jī)分形樹 49
3.5 L文法系統(tǒng).py源碼 50
3.6 Matplotlib庫(kù) 55
3.6.1 安裝 56
3.6.2 組成部分 57
3.6.3 使用方式 57
3.6.4 折線函數(shù)Plot 58
3.6.5 顯示模式 63
3.6.6 坐標(biāo)軸函數(shù) 64
3.6.7 圖像保存到文件 65
3.6.8 顏色格式 66
3.6.9 RcParams變量 66
3.7 源碼剖析 67
3.7.1 棧和分形樹 67
3.7.2 類和對(duì)象 68
3.7.3 L系統(tǒng)函數(shù) 72
3.8 數(shù)據(jù)可視化Tips——可視化材料 74
3.8.1 數(shù)據(jù)類型 74
3.8.2 空間結(jié)構(gòu) 76
3.8.3 視覺元素和背景信息 77
3.8.4 材料的整合 78
3.9 L文法系統(tǒng)—隨機(jī).py源碼 79
第4章 凝聚、凝聚、凝聚 82
4.1 擴(kuò)散有限凝聚模型（DLA） 83
4.2 混沌和秩序 84
4.3 凝聚體 85
4.3.1 凝聚體類型1 85
4.3.2 凝聚體類型2 86
4.4 DLA（中心點(diǎn)，方形）.py源碼 87
4.5 隨機(jī)數(shù)和Random模塊 90
4.6 NumPy庫(kù) 92
4.6.1 入門介紹 92
4.6.2 ndarray對(duì)象 92
4.6.3 NumPy創(chuàng)建數(shù)組 94
4.6.4 Random模塊 96
4.7 Matplotlib.Pyplot模塊函數(shù) 97
4.7.1 散點(diǎn)函數(shù)Scatter 97
4.7.2 其他繪圖函數(shù) 100
4.7.3 Figure和Axes函數(shù) 103
4.8 源碼剖析 105
4.9 數(shù)據(jù)可視化Tips 108
4.9.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖 108
4.9.2 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析 108
4.9.3 不同數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖的應(yīng)用場(chǎng)景 111
4.10 DLA（一根線）.py源碼 112
第5章 拼貼與顯影 115
5.1 迭代函數(shù)系統(tǒng)（IFS） 116
5.2 IFS分形圖 117
5.3 IFS.py源碼 122
5.4 源碼剖析1 124
5.5 IFS拼貼圖.py源碼 126
5.6 源碼剖析2 129
5.7 畫布其他元素 130
5.7.1 標(biāo)題 130
5.7.2 網(wǎng)格 131
5.7.3 x軸、y軸標(biāo)簽 132
5.7.4 x軸、y軸刻度 133
5.7.5 文本 134
5.7.6 注釋 135
5.7.7 圖例 137
5.7.8 顯示中文字符 138
5.8 數(shù)據(jù)可視化Tips：增強(qiáng)可讀性 138
第6章 優(yōu)雅的曲線 142
6.1 螺旋線 143
6.2 規(guī)律與圖形 143
6.2.1 極坐標(biāo)系 143
6.2.2 阿基米德螺旋線 144
6.2.3 斐波那契螺旋線 145
6.2.4 蝴蝶曲線 146
6.3 螺線縮略圖.py源碼 147
6.4 OO（面向?qū)ο螅┓绞?151
6.4.1 Subplot函數(shù) 151
6.4.2 Subplots函數(shù) 152
6.4.3 Axes對(duì)象方法 153
6.5 極坐標(biāo) 155
6.6 LaTeX排版系統(tǒng) 157
6.7 縮略圖源碼剖析 158
6.8 數(shù)據(jù)可視化Tips：多視圖關(guān)聯(lián)設(shè)計(jì) 161
第7章 奇異瑰麗的圖案 163
7.1 曼德勃羅集 164
7.2 分形圖 165
7.2.1 曼德勃羅圖形 165
7.2.2 朱利亞圖形 167
7.2.3 可交互的縮略圖 169
7.3 曼德勃羅縮略圖.py源碼 169
7.4 網(wǎng)格坐標(biāo)矩陣 172
7.5 函數(shù)向量化 174
7.6 圖像生成函數(shù)Imshow 176
7.7 Matplotlib事件處理 180
7.8 自定義ColorMap 182
7.9 縮略圖源碼剖析 185
7.9.1 Iterator函數(shù) 185
7.9.2 Plot_julia函數(shù) 186
7.9.3 Onclick函數(shù) 187
7.9.4 Plot_mandelbrot函數(shù) 188
7.9.5 主程序 189
7.10 數(shù)據(jù)可視化Tips 189
7.10.1 可視化交互設(shè)計(jì) 189
7.10.2 熱力圖 190
第8章 生命的迭代演化 191
8.1 細(xì)胞自動(dòng)機(jī) 192
8.2 生命細(xì)胞分布圖 193
8.3 生命游戲.py源碼 198
8.4 源碼剖析1 200
8.5 生命游戲(animation).py源碼 202
8.6 程序安裝 203
8.6.1 FFmpeg 203
8.6.2 ImageMagick 204
8.7 創(chuàng)建和保存動(dòng)畫 205
8.8 源碼剖析2 206
8.9 數(shù)據(jù)可視化Tips——?jiǎng)赢?207
第9章 股票交割單數(shù)據(jù)可視化案例 208
9.1 數(shù)據(jù)可視化的過程 209
9.2 收集數(shù)據(jù) 211
9.3 設(shè)計(jì)可視化方案 212
9.3.1 提出問題 212
9.3.2 選擇合適的數(shù)據(jù)圖表 212
9.4 制作和保存圖表 213
9.4.1 成交次數(shù)柱狀圖 213
9.4.2 個(gè)股成交次數(shù)折線圖 218
9.4.3 成交氣泡圖 222
9.4.4 資金盈虧圖 228
附錄A 分形 241
附錄B 可視化的起源和發(fā)展 246
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