Python数据可视化（第2版）课件全套 第1--9章 数据可视化与Matplotlib--- 可视化后起之秀——pyecharts.pptx

第1章数据可视化与Matplotlib

;学习目标/Target;学习目标/Target;章节概述/Summary;目录/Contents;数据可视化概述;1.1.1什么是数据可视化;1.1.1什么是数据可视化;1.1.1什么是数据可视化;1.1.1什么是数据可视化;1.1.1什么是数据可视化;1.1.1什么是数据可视化;1.1.1什么是数据可视化;1.1.1什么是数据可视化;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;1.1.2数据可视化的方式;常见的数据可视化库;1.2常见的数据可视化库;1.2常见的数据可视化库;1.2常见的数据可视化库;1.2常见的数据可视化库;1.2常见的数据可视化库;1.2常见的数据可视化库;开发环境搭建;1.3.1安装Anaconda工具;1.3.1安装Anaconda工具;1.3.1安装Anaconda工具;1.3.1安装Anaconda工具;1.3.1安装Anaconda工具;1.3.1安装Anaconda工具;1.3.1安装Anaconda工具;1.3.1安装Anaconda工具;1.3.1安装Anaconda工具;1.3.1安装Anaconda工具;1.3.1安装Anaconda工具;1.3.1安装Anaconda工具;1.3.1安装Anaconda工具;1.3.2启动Anaconda自带的JupyterNotebook;1.3.2启动Anaconda自带的JupyterNotebook;1.3.2启动Anaconda自带的JupyterNotebook;1.3.2启动Anaconda自带的JupyterNotebook;1.3.2启动Anaconda自带的JupyterNotebook;1.3.2启动Anaconda自带的JupyterNotebook;1.3.3JupyterNotebook的基本使用;1.3.3JupyterNotebook的基本使用;1.3.3JupyterNotebook的基本使用;1.3.3JupyterNotebook的基本使用;1.3.3JupyterNotebook的基本使用;1.3.3JupyterNotebook的基本使用;1.3.3JupyterNotebook的基本使用;1.3.3JupyterNotebook的基本使用;1.3.3JupyterNotebook的基本使用;初识Matplotlib;1.4.1Matplotlib概述;1.4.1Matplotlib概述;1.4.1Matplotlib概述;1.4.1Matplotlib概述;1.4.1Matplotlib概述;1.4.1Matplotlib概述;1.4.1Matplotlib概述;1.4.2Matplotlib初体验;1.4.2Matplotlib初体验;1.4.2Matplotlib初体验;1.4.3Matplotlib的核心类;1.4.3Matplotlib的核心类;1.4.3Matplotlib的核心类;1.4.3Matplotlib的核心类;1.4.3Matplotlib的核心类;1.4.3Matplotlib的核心类;1.4.3Matplotlib的核心类;1.4.3Matplotlib的核心类;本章小结;第2章使用Matplotlib绘制简单图表;学习目标/Target;学习目标/Target;章节概述/Summary;目录/Contents;目录/Contents;绘制折线图;2.1.1使用plot()函数绘制折线图;;;;;;;2.1.2实例1：未来15天的最高温度和最低温度;2.1.2实例1：未来15天的最高温度和最低温度;2.1.2实例1：未来15天的最高温度和最低温度;绘制柱形图或堆积柱形图;2.2.1使用bar()函数绘制柱形图或堆积柱形图;;;;;;;;;;2.2.2实例2：2018-2022年国内生产总值;2.2.2实例2：2018-2022年国内生产总值;2.2.2实例2：2018-2022年国