《Python数据可视化编程实战》——第 1 章 准备工作环境 1.1 介绍

简介:

本节书摘来自异步社区《Python数据可视化编程实战》一书中的第1章,第1.1节,作者[爱尔兰]Igor Milovanović ,颛青山 译,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

第 1 章 准备工作环境

本章包含以下内容。

  • 安装matplotlib、NumPy和SciPy库
  • 安装virtualenv和virtualenvwrapper
  • 在Mac OS X上安装matplotlib
  • 在Windows上安装matplotlib
  • 安装Python图像处理库(Python Imaging Library,PIL)
  • 安装requests模块
  • 通过代码设置matplotlib的参数
  • 为项目设置matplotlib的参数

1.1 介绍

本章向读者介绍必备的工具类库,以及如何进行安装与配置。作为本书后续部分的基础知识,掌握这部分内容十分必要。如果你没有使用Python进行数据处理、图像处理以及数据可视化的经验,建议不要跳过本章。如略过本章,在需要安装配套工具软件或需要确定工程所支持的软件版本时,可返回本章阅读相关内容。

相关文章
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
【Python机器学习专栏】t-SNE算法在数据可视化中的应用
【4月更文挑战第30天】t-SNE算法是用于高维数据可视化的非线性降维技术,通过最小化Kullback-Leibler散度在低维空间保持数据点间关系。其特点包括:高维到二维/三维映射、保留局部结构、无需预定义簇数量,但计算成本高。Python中可使用`scikit-learn`的`TSNE`类实现,结合`matplotlib`进行可视化。尽管计算昂贵,t-SNE在揭示复杂数据集结构上极具价值。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
【Python机器学习专栏】Python环境下的机器学习库概览
【4月更文挑战第30天】本文介绍了Python在机器学习中的重要性及几个主流库:NumPy用于数值计算,支持高效的数组操作;Pandas提供数据帧和序列,便利数据处理与分析;Matplotlib是数据可视化的有力工具;Scikit-learn包含多种机器学习算法,易于使用;TensorFlow和Keras是深度学习框架,Keras适合初学者;PyTorch则以其动态计算图和调试工具受到青睐。这些库助力机器学习研究与实践。
|
7天前
|
数据采集 Web App开发 数据可视化
Python爬虫技术与数据可视化:Numpy、pandas、Matplotlib的黄金组合
Python爬虫技术与数据可视化:Numpy、pandas、Matplotlib的黄金组合
|
11天前
|
人工智能 监控 数据可视化
bashplotlib,一个有趣的 Python 数据可视化图形库
bashplotlib,一个有趣的 Python 数据可视化图形库
28 4
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
Python从入门到精通:1.1.2了解Python基本概念与安装Python环境
Python从入门到精通:1.1.2了解Python基本概念与安装Python环境
|
13天前
|
安全 开发工具 git
Windows11搭建Python环境(2)- Anaconda虚拟环境中安装Git
Windows11搭建Python环境(2)- Anaconda虚拟环境中安装Git
19 0
|
13天前
|
5G Python
Windows11搭建Python环境(Anaconda安装与使用)
Windows11搭建Python环境(Anaconda安装与使用)
39 0
|
18天前
|
存储 Java Python
【Python小知识】如何解决代理IP在多线程环境下的并发问题?
【Python小知识】如何解决代理IP在多线程环境下的并发问题?
|
11天前
|
存储 人工智能 数据处理
Python:编程的艺术与科学的完美交融
Python:编程的艺术与科学的完美交融
16 1
|
1天前
|
测试技术 Python
Python模块化方式编程实践
Python模块化编程提升代码质量,包括:定义专注单一任务的模块;使用`import`导入模块;封装函数和类,明确命名便于重用;避免全局变量降低耦合;使用文档字符串增强可读性;为每个模块写单元测试确保正确性;重用模块作为库;定期维护更新以适应Python新版本。遵循这些实践,可提高代码可读性、重用性和可维护性。
16 2