1.数据可视化理论 2.数据可视化流程 3.Matplotlib简介和基本操作 4.真实数据上的可视化分析(基于 5.可视化案例练习题目(基于Matplotlib) 6.Seaborn简介和基本操作 7.探索变量间的关系(基于Sesborn) 8.如何让分布更直观(基于Seaborn) 9.如何选择合适的可视化方案(基于 10.真实数据上的可视化分析 11.什么是交互式可视化 12.美国农药使用情况分析
Python数据可视化:从基础入门到实战指南1.41GB
1.数据可视化理论129.69MB
1.1.mp428.69MB
1.2.mp448.07MB
1.3.mp433.43MB
1.4.mp419.49MB
2.数据可视化流程179.4MB
2.1.mp452.62MB
2.2.mp433.38MB
2.3.mp463.14MB
2.4.mp430.27MB
3.Matplotlib简介和基本操作149.85MB
3.1.mp467.28MB
3.2.mp436.27MB
3.3.mp446.3MB
4.真实数据上的可视化分析(基于262.1MB
4.1.mp431.67MB
4.2.mp474.63MB
4.3.mp447.99MB
4.4.mp457.02MB
4.5.mp450.79MB
5.可视化案例练习题目(基于Matplotlib)77.54MB
5.1.mp415.73MB
5.2.mp415.73MB
5.3.mp424.15MB
5.4.mp421.92MB
6.Seaborn简介和基本操作81.67MB
6.1.mp435.88MB
6.2.mp445.79MB
7.探索变量间的关系(基于Sesborn)153.41MB
7.1.mp483.84MB
7.2.mp417.02MB
7.3.mp452.55MB
8.如何让分布更直观(基于Seaborn)129.94MB
8.1.mp446.6MB
8.2.mp460.66MB
8.3.mp422.68MB
9.如何选择合适的可视化方案(基于80.9MB
9.1.mp420.61MB
9.2.mp431.35MB
9.3.mp411.43MB
9.4.mp417.51MB
10.真实数据上的可视化分析33.38MB
10.1.mp433.38MB
11.什么是交互式可视化101.67MB
11.1.mp426.55MB
11.2.mp422.99MB
11.3.mp452.12MB
12.美国农药使用情况分析63.51MB
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