【教程】Python科研数据可视化、MATLAB科研数据可视化

在过去的20年中,随着社会产生数据的大量增加,对数据的理解、解释与决策的需求也随之增加。而固定不变是人类本身,所以我们的大脑必须学会理解这些日益增加的数据信息。所谓“一图胜千言”,对于数量、规模与复杂性不断增加的数据,优秀的数据可视化也变得愈加重要。

近年来,Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱,在多个编程语言排行榜中持续夺冠。帮助广大科研人员更加系统地学习Python环境下的数据可视化方法,依托Python开发工具,旨在帮助学员掌握Python编程基础知识,以及Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Pyecharts、Plotly、Altair、NetworkX、Basemap、Geoplotlib等常用可视化库的基本绘图及高级绘图技巧等内容。

采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式,通过大量的具体案例,抽丝剥茧、深入浅出分析Python数据可视化需要掌握的经验及技巧。

【教程】Python科研数据可视化 (qq.com)

目标:

1、掌握Python编程基础知识(环境搭建、基本语法、流程控制、Numpy&Pandas等常用的模块库等)

2、掌握Matplotlib基本图形(线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等)和高级图形(3D图、等高线图、棉棒图、哑铃图、漏斗图、树状图、华夫饼图等)的绘制方法和技巧(图形样式的美化、图形的布局等)

3、掌握Seaborn图形绘制方法和技巧(下载与安装、基本图形的绘制、风格与颜色管理、多图绘制等)

4、掌握Bokeh图形绘制方法和技巧(下载与安装、基本图形的绘制、数据类型与转换、视图属性等)

5、掌握Pyecharts图形绘制方法和技巧(下载与安装、Pyecharts基础知识、常用图形的绘制、组合图形的绘制等)

6、掌握Plotly图形绘制方法和技巧(下载与安装、基本语法、基本图形绘制等)

7、掌握其它可视化模块库的使用方法和技巧(交互式可视化库Altair、复杂网络可视化库NetworkX、地图可视化库Basemap、地理空间数据可视化库Geoplotlib等)

8、通过实操培训掌握各种编程技巧

9、解决学员实际工作中的疑难问题

第一章

Python

编程基础

1、Python环境搭建(Python软件下载、安装与版本选择;PyCharm下载、安装;Python之Hello World;第三方模块的安装与使用;Python 2.x与Python 3.x对比)

2、Python基本语法(Python变量命名规则;Python基本数学运算;Python常用变量类型的定义与操作;Python程序注释)

3、Python流程控制(条件判断;for循环;while循环;break和continue关键字;嵌套循环与可变循环)

4、Numpy模块库(Numpy的安装;ndarray类型属性与数组的创建;数组索引与切片;Numpy常用函数简介与使用)

5、Pandas模块库(DataFrame数据结构、表格的变换、排序、拼接、融合、分组操作等)

6、图形的基本类型(类别比较、数据关系、数据分布、时间序列、局部整体、地理空间等)

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第二章

Matplotlib

图形绘制

1、Matplotlib的安装

2、基本图形绘制(线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等)

3、图形样式的美化(颜色、线型、标记、字体等属性的修改)

4、图形的布局(多个子图绘制、规则与不规则布局绘制、向画布中任意位置添加坐标轴)

5、高级图形绘制(3D图、等高线图、棉棒图、哑铃图、漏斗图、树状图、华夫饼图等)

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第三章

Seaborn图形绘制

1、Seaborn简介与安装

2、Seaborn基本图像的绘制(统计关系、分类数据、数据集分布等)

3、Seaborn风格与颜色管理

4、Seaborn多图的绘制

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第四章

Bokeh

图形绘制

1、Bokeh简介与安装

2、Bokeh基本图形的绘制(散点图、气泡图、折线图、时间序列、柱状图、直方图、饼图、环图、旭日图、雷达图、箱线图、面积图、色块图、仪表盘、火柴图、关系图等)

3、数据类型与转换(列表List、字典Dict、Numpy数组、Pandas DataFrame、Bokeh ColumnDataSource等)

4、视图属性(主题、配色、属性、数据交互等)

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第五章

Pyecharts图形绘制

1、Pyecahrts简介与安装

2、Pyecharts基础知识(快速绘制图表、认识图表类、配置项、渲染图表)

3、常用图表的绘制(折线图、饼图、圆环图、散点图、柱状图、漏斗图、桑基图等)

4、组合图表的绘制(并行多图、顺序多图、选项卡多图、时间线轮播多图等)

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第六章

Plotly

图形绘制

1、Plotly简介与安装

2、Plotly绘图语法

3、Plotly基本图形绘制

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第七章

其他可视化模块库简介

1、交互式可视化库Altair的安装与使用

2、复杂网络可视化库NetworkX的安装与使用

3、地图可视化库Basemap的安装与使用

4、地理空间数据可视化库Geoplotlib的安装与使用

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第八章

讨论与答疑

1、建立微信群,便于后期的讨论与答疑

2、讨论与答疑,解答学员的实际问题

3. 相关学习资料分享与拷贝(图书推荐、在线课程推荐等)

【教程】MATLAB科研数据可视化 (qq.com)

 

互联网的飞速发展伴随着海量信息的产生,而海量信息的背后对应的则是海量数据。如何从这些海量数据中获取有价值的信息来供人们学习和工作使用,这就不得不用到大数据挖掘和分析技术。数据可视化分析作为大数据技术的核心一环,其重要性不言而喻。

MATLAB作为一种广泛使用的科学计算编程语言,是广大科研人员不可或缺的数据分析、挖掘和建模工具。依托MATLAB开发工具,旨在帮助学员掌握MATLAB基本绘图及高级绘图技巧、1D/2D/3D及高维数据的可视化方法、Gramm绘图工具箱的使用及导出符合科技论文出版要求的图片等内容。

特邀请郁磊(副教授),采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式,通过大量的具体案例,抽丝剥茧、深入浅出分析MATLAB数据可视化需要掌握的经验及技巧。

目标:

1、掌握MATLAB基础绘图及高级绘图方法和技巧

2、掌握MATLAB一维数据可视化方法和技巧(饼图、茎叶图、阶梯图、箱线图、微线图、堆叠折线图、日历热图、统计直方图、包络图等)

3、掌握MATLAB二维数据可视化方法和技巧(2D散点图、等高线图、地区分布图、地图等)

4、掌握MATLAB三维及高维数据可视化方法和技巧(3D散点图、切片图、平行坐标图、树图、安德鲁曲线图等)

5、掌握Gramm绘图工具箱的使用方法和技巧(下载与安装、案例演示与讲解等)

6、掌握MATLAB图像保存与导出方法和技巧

7、通过实操培训掌握各种编程技巧

8、解决学员实际工作中的疑难问题

第一章

MATLAB基本绘图

  1. 计算机绘图的基本原理与思路

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2. 基本绘图命令(plot、line、plotyy、plot3等)

3. 标注图形(title、text、gtext、legend等)

4. 设置坐标轴和网格线属性(axis、xlim、ylim、zlim、grid、box、xlabel、ylabel、zlabel等)

5. 子图绘制及多曲线绘制(subplot、hold on等)

6. 图形句柄系统(gca、set、get等)

7. 案例演示与讲解

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第二章

MATLAB

一维数据可视化

  1. 饼图(Pie charts)、茎叶图(Stem plots)、阶梯图(Stairs plots)

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  1. 箱线图(Box plots)、微线图(Sparklines)

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  1. 堆叠折线图(Stacked lines )、日历热图(Calendar heatmap)

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  1. 统计直方图(Histogram)、包络图(Envelope)

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  1. 案例演示与讲解:时间序列分析去趋势(De-trend)、平滑滤波(Global smoothing)、频谱分析(Power spectrum)等

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第三章

MATLAB

二维数据可视化

  1. 2D散点图(2D scatter plots)

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  1. 等高线图(Contour plots)、地区分布图( Choropleth maps

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第四章

MATLAB

三维数据可视化

  1. 3D散点图(3D scatter plots)、切片图(Slice)

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第五章

MATLAB

高维数据可视化

  1. 平行坐标图(Parallel coordinate plots)、树图(Tree maps)

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  1. 安德鲁曲线(Andrews' curves)

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第六章

MATLAB

Gramm工具箱讲解

  1. Gramm工具箱简介
  2. Gramm工具箱的下载与安装
  3. Gramm工具箱案例演示与讲解

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第七章

MATLAB

图像保存与导出

  1. 利用Print函数保存图像
  2. Edit→Copy Figure及File→Export Setup两种图像导出方法
  3. 利用虚拟打印机及Adobe Acrobat Pro保存、编辑图像pdf文件

第八章

讨论与答疑

1、建立微信群,便于后期的讨论与答疑

2、讨论与答疑,解答学员的实际问题

3. 相关学习资料分享与拷贝(图书推荐、在线课程推荐等)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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