菊安酱和菜菜的Python可视化50图

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    在接下来的8周之内，我们将会带领你一起遍历50图，每周直播，每周上新，不怕没人带没动力~！
我们将会给你：
  1. 有逻辑的数据探索
  2. 完整的代码，模块和包的解读(ipy当然是会给你们的啦(￣▽￣))
  3. 绘图参数的含义和调试
  4. 读图，根据数据解读出图像中有用的信息
  5. 完整的Python可视化流程
  6. 更改原始代码中出现的一些bug，直播也许会随机掉落的小题目
而你需要：
  1. 熟悉Python基础，包括Pandas和Numpy库
  2. 熟悉数据相关的基本概念——比如，什么是特征，什么是标签？
*我们可能会使用机器学习中的一些基本技巧来进行数据的探索

部分图形展示如下：

课程内容

第1章: 课程介绍 + 可视化模块安装

• 课程介绍 + 可视化模块的安装
• 数据集
  

第2章: 关联（Correlation）

• 关联图Ipy文件
• 散点图(1)：绘制一个简单的散点图
• 散点图(2)：绘制多种颜色和图例的散点图
• 散点图(3)：找出数据，图例和颜色的列表
• 散点图(4)：绘制复杂图像
• 散点图(5)：解读图像：解读面积和人口的关系
• 散点图 (6)：使用逻辑回归探索未知标签
• 散点图(7)：解读图像：教育，贫困，面积和人口的关系
• 气泡图(1)：点的尺寸所携带的信息
• 气泡图(2)：参数s的陷阱
• 气泡图(3)：图例为什么不能是一致大小？
• 气泡图(4)：给气泡图加上文字
• 气泡图(5)：在气泡图上绘制凸包
• 带最佳拟合线的散点图(1)：认识绘制最佳拟合线散点图的函数
• 带最佳拟合线的散点图(2)：绘制一图两线的图像
• 带最佳拟合线的散点图(3)：一图多线，多图一线
• 带最佳拟合线的散点图(4)：图像解读
• 抖动的带状图与计数图
• 边缘直方图(1)：对画布进行分割
• 边缘直方图(2)：认识直方图，认识绘制直方图的函数
• 边缘直方图(3)：认识数据 + 代码解读
• 边缘直方图(4)：图像解读
• 边缘箱线图
• 相关性矩阵图 (1)：相关性矩阵图存在的必要性
• 相关性矩阵图 (2)：计算相关性矩阵，绘制图像
• 相关性矩阵图 (3)：图像解读
• 成对分析图
  

第3章: 偏差（Deviation）

• 偏差图IPY文件
• 发散型条形图(1) 认识偏差图并绘制简单条形图
• 发散型条形图(2) 对简单条形图进行变形
• 发散型条形图(3) 认识数据集并绘制目标图形
• 发散型条形图(4) 图形解读
• 发散型文本图
• 发散型包点图(1) 绘制简单包点图
• 发散型包点图(2) 认识数据并绘制包点图
• 发散型包点图(3) 弱化图形边框并解读源码
• 棒棒糖图(1) 认识带标记的发散型棒棒糖图
• 棒棒糖图(2) 绘制基础棒棒糖图并且强调某一款车型
• 棒棒糖图(3) 添加补丁
• 棒棒糖图(4) 添加注释
• 面积图(1) 认识面积图并绘制简单面积图
• 面积图(2) 认识数据集并绘制面积图
• 面积图(3) 给面积图添加装饰
• 面积图(4) 给面积图添加注释并解读源码
  

第4章: 排序（Ranking）

• 排序图IPY文件
• 有序条形图(1)：认识绘制条形图的函数
• 有序条形图(2)：处理绘图所需的数据集
• 有序条形图(3)：面向对象的可视化：plt.subplots
• 有序条形图(4)：添加注解，装饰图像
• 有序条形图(5)：绘制长方体 + 面向对象绘图的第一个问题
• 有序条形图(6)：面向对象绘图的第二个问题 + 图像解读
• 棒棒糖图 & 包点图
• 坡度图(1)：认识在连点之间连线的函数
• 坡度图(2)：认识数据 + 代码解读
• 坡度图(3)：解读图像 - 1952~1957年之间的亚洲
• 哑铃图(1)：认识数据，代码解读
• 哑铃图(2)：代码解读 +图像解读
  

第5章: 分布（Distribution）

• 分布图IPY课件
• 连续变量直方图(1) 认识连续变量直方图
• 连续变量直方图(2) 绘制连续变量直方图
• 连续变量直方图(3) 源代码解读及图形解读
• 分类变量直方图
• 密度图(1) 认识密度图
• 密度图(2) 绘制密度图并解读图形
• 直方密度曲线图
• joyplot（1） joyplot名字的由来
• joyplot（2） 认识joyplot函数并绘制鸢尾花数据集的joyplot
• joyplot（3） 绘制目标图形并解读图形
• 分布式包点图（1）导入数据并做简单数据处理
• 分布式包点图（2）绘制目标图形
• 分布式包点图（3）源码及图形解读
  

第6章: 组成（Composition）

• week5 组成图.ipynb
• 华夫饼图 (1)：认识绘制华夫饼图的库
• 华夫饼图 (2)：参数bbox_to_anchor详解
• 华夫饼图 (3)：认识数据，准备数据
• 华夫饼图 (4)：绘制图像
• 华夫饼图 (5)：解读图像，华夫饼图的适用范围
• 饼图
• 树形图
• 条形图（柱状图）
  

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关键词：python 可视化 Python基础 pandas panda