《Python数据可视化编程实战》—— 第 1 章　准备工作环境

第 5 章 创建3D可视化图表 Python数据可视化编程实战本章将学习以下内容. 创建3D柱状图创建3D直方图在matplotlib中创建动画用OpenGL制作动画

1.2 安装matplotlib.Numpy和Scipy库 Python数据可视化编程实战 本章介绍了matplotlib及其依赖的软件在Linux平台上的几种安装方法. 1.2.1 准备工作 这里假设你已经安装了Linux系统且安装好了Python(推荐使用Debian/Ubuntu或RedHat/SciLinux).在前面提到的Linux系统发行版中,Python通常是默认安装的.如果没有,使用标准的软件安装方式安装Python也是非常简便的.本书假设你安装的Python版本为2.7或以上.

前言 Python数据可视化编程实战最好的数据是我们能看到并理解的数据.作为一个开发人员,我们想创造并构建出最全面且容易理解的可视化图形.然而这并非总是很简单,我们需要找出数据,读取它.清理它.揣摩它,然后使用恰当的工具将其可视化.本书通过简单(和不那么简单)直接的方法解释了如何读取.清理和可视化数据的流程. 本书对怎样读取本地数据.远程数据.CSV.JSON以及关系型数据库中的数据,都进行了讲解. 通过matplotlib,我们能用一行简单的Python代码绘制出一些简单的图表,但是进行更高级

1.1 介绍 Python数据可视化编程实战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.

5.2 创建3D柱状图 Python数据可视化编程实战 虽然matplotlib主要专注于绘图,并且主要是二维的图形,但是它也有一些不同的扩展,能让我们在地理图上绘图,让我们把Excel和3D图表结合起来.在matplotlib的世界里,这些扩展叫做工具包(toolkits).工具包是一些关注在某个话题(如3D绘图)的特定函数的集合. 比较流行的工具包有Basemap.GTK 工具.Excel工具.Natgrid.AxesGrid和mplot3d. 本节将探索关于mplot3d的更多功能.mpl

1.6 安装图像处理工具:Python图像库(PIL) Python数据可视化编程实战Python图像库(PIL)为Python提供了图像处理能力.PIL支持的文件格式相当广泛,在图像处理领域提供了相当强大的功能. 快速数据访问.点运算(point operations).滤波(filtering).图像缩放.旋转.任意仿射转换(arbitrary affine transforms)是PIL中一些应用非常广泛的特性.例如,图像的统计数据即可通过histogram方法获得. PIL同样可以应用在

1.5 在Windows上安装matplotlib Python数据可视化编程实战在本节中,我们将演示如何安装Python和matplotlib.假设系统中没有预先安装Python. 1.5.1 准备工作 在Windows上安装matplotlib有两种方式.较简单的方式是安装预打包的Python环境,如EPD.Anaconda和Python(x,y).这是本书推荐的安装方式,尤其对于初学者来说更是如此. 第二种方式,是使用预编译的二进制文件来安装matplotlib和依赖软件包.需要注意安装的

1.8 在代码中配置matplotlib参数 Python数据可视化编程实战matplotlib库提供了强大的绘图功能,是本书用的最多的Python库.在其配置文件即.rc文件中,已经为大部分属性设定了默认值.本节会介绍如何通过应用程序代码修改matplotlib的相关属性值. 1.8.1 准备工作 如前所述,matplotlib配置信息是从配置文件读取的.在配置文件中可以为matplotlib的几乎所有的属性指定永久有效的默认值. 1.8.2 操作步骤 在代码执行过程中,有两种方式更改运行参数

1.9 为项目设置matplotlib参数 Python数据可视化编程实战本节介绍matplotlib使用的各种配置文件的位置,以及使用这些配置文件的意义.同时还将介绍配置文件中的具体配置项. 1.9.1 准备工作 如果不想在每次使用matplotlib时都在代码开始部分进行配置(像前一节我们做的那样),就需要为不同的项目设定不同的默认配置项.本节将介绍如何做到这一点.这种配置方式使得配置项与代码分离,从而使代码更加整洁.此外,你可以很容易在同事间甚至项目间分享配置模板. 1.9.2 配置方法