关于数据可视化、Matplotlib和Python的完整课程

掌握Matplotlib解剖和学习Seaborn，Altair，Plotly，Streamlit，Dash，Pandas，本课程面向谁？对python有一些经验，但没有开发python可视化库能力的开发人员和数据分析师。本课程也有助于那些感觉受到当前绘图工具限制并希望探索其他选项的人。注:本课程使用的所有软件，包括编辑器、Python语言等。，是100%免费和开源的。学习这门课程你不必买任何东西。告诉我更多…

完成本课程后，您将在直觉层面上掌握Matplotlib，并能轻松可视化和定制任何复杂程度的Matplotlib、Seaborn和Pandas图表。更具体地说，如果您对以下内容感兴趣，本课程是一个很好的资源:Matplotlib如何工作如何使用Matplotlib、Pandas和seaborn创建从简单到科学的图表如何轻松定制任何复杂的图表为了实现目标，Complete Course on Data Visualization, Matplotlib and Python

我将本课程分为以下几个部分:Matplotlib AnatomyAs顾名思义，在本部分中，您将了解Matplotlib如何工作以及如何生成各种图表。当涉及到创建和/或定制你以前没有处理过的图表时，它给你一个坚实的理解和许多顿悟的时刻。创建2D图表在本节中，您将使用Matplotlib OOP和Pandas生成大量图表，并将它们混合在一起，以实现最高的效率和对图表的精确控制。坐标轴统计图在这里我们将学习如何用Matplotlib OOP和Pandas制作统计图，如自相关图、箱线图、紫线图和KDE图。SeabornSeaborn是Matplotlib的高级接口，它有助于轻松而迷人地制作统计图表。这是一个必须知道的数据探索和超级简单易学的图书馆。在本节中，我们将创建回归图、计数图、条形图、因子图、联合图、箱线图、小提琴图等。课程总结和练习这一部分有双重目的。首先，这是对课程的一个很好的总结，并为你提供练习来测试你的知识，然后提供解决方案进行比较。第二，如果你时间不够，你可以从这里开始，如果你想更详细地了解这个主题，或者当你有更多的时间时，可以转到其他部分。

你会学到什么
回顾python可视化的前景
探索核心可视化概念
使用matplotlib构建和自定义可视化
用熊猫构建和定制简单的情节
了解seaborn并将其用于统计可视化
使用Altair创建可视化效果
使用Plotly库生成交互式绘图
使用Streamlit设计交互式仪表盘
使用Plotly的Dash框架构建高度定制和灵活的仪表板
数据分析师、数据可视化、交互式设计、开发人员、框架、库
Python，TalkPython，技术，培训talkpy，Matplotlib，绘图

由Ameer hamza创作
MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz，2声道
类型:电子教学|语言:英语|时长:142节课(4小时32分钟)|

要求
对python有一些经验，但没有开发python可视化库能力的开发人员和数据分析师
本课程也有助于那些感觉受到当前绘图工具限制并希望探索其他选项的人。
本课程使用的所有软件，包括编辑器、Python语言等。，是100%免费和开源的。学习这门课程你不必买任何东西。

这门课是关于什么的，有什么不同？python数据可视化领域有许多不同的库。它们都很强大和有用，但是很难确定哪一种最适合你。本课程是独一无二的，因为您将了解许多最流行的python可视化库。您将从学习如何使用每个库来构建简单的可视化开始。您还将探索更复杂的用法，并确定每个库发挥作用的场景。Complete Course on Data Visualization, Matplotlib and Python

本课程结束时，您将掌握如何使用多个库在python中可视化数据的基本工作知识。您还将了解哪个库最适合您以及您的编码风格。在此过程中，您将学习一般的可视化概念，以使您的绘图更加有效。除了概述材料，我们还将介绍一些更复杂的交互式可视化仪表板技术。本课程将涵盖哪些主题:–回顾python可视化前景–探索核心可视化概念–使用matplotlib构建和定制可视化–使用pandas构建和定制简单的绘图–了解seaborn并将其用于统计可视化–使用Altair创建可视化–使用Plotly库生成交互式绘图–使用Streamlit设计交互式仪表盘–使用Plotly的Dash框架构建高度定制和灵活的仪表盘

这门课程是给谁的
任何想要对Matplotlib图表进行精细控制的人
任何想获得Matplotlib背后的直觉的人
任何想学习用Matplotlib OOP，Seaborn和Pandas制作各种图表的人
任何想学习用Altair，Plotly，Streamlit，Dash制作各种图表的人

Created by Ameer hamza

Master Matplotlib Anatomy and Learn Seaborn, Altair, Plotly, Streamlit, Dash, Pandas, Suitable for All Purposes

What you’ll learn
Review the python visualization landscape
Explore core visualization concepts
Use matplotlib to build and customize visualizations
Build and customize simple plots with pandas
Learn about seaborn and use it for statistical visualizations
Create visualizations using Altair
Generate interactive plots using the Plotly library
Design interactive dashboards using Streamlit
Construct highly custom and flexible dashboards using Plotly’s Dash framework
Data Analyst, data visualizations, Design interactive, developers, framework, libraries
Python, TalkPython, technologies, trainingtalkpy, Matplotlib, plotting

Requirements
Developers and Data Analysts that have some experience with python but have not developed a competency in a python visualization library
This course is also helpful for those that feel restricted by their current plotting tools and wish to explore other options.
All software used during this course, including editors, Python language, etc., are 100% free and open source. You won’t have to buy anything to take the course.

Who this course is for
Anyone who wants to gain granular control over Matplotlib Charts
Anyone who wants to gain an intuition behind Matplotlib
Anyone who wants to learn to make a variety of charts with Matplotlib OOP, Seaborn and Pandas
Anyone who wants to learn to make a variety of charts with Altair, Plotly, Streamlit, Dash