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Python数据分析与科学计算数据可视化篇：Matplotlib和Seaborn-

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  • 数据可视化简介

    • 0.课程介绍
    • 1.1 学习数据可视化前置知识点
    • 1.2 Python数据可视化库
    • 1.3 课后练习

  • 环境搭建

    • 2.1.1 使用pip安装数据可视化等库
    • 2.1.2 安装IPython
    • 2.2 环境方案2：安装Anaconda
    • 2.3 开发工具
    • 2.4 课后练习

  • Matplotlib库

    • 3.1 Matplotlib库介绍
    • 3.2 图表基本构成要素
    • 3.3.1 绘制线图
    • 3.3.2 显示图形
    • 3.3.3 显示中文和负号
    • 3.3.4 设置线条颜色和风格
    • 3.3.5 保存图片
    • 3.4 绘制柱状图
    • 3.5 绘制饼状图
    • 3.6 绘制散点图
    • 3.7 绘制子图表
    • 3.8 课后练习

  • Seaborn库

    • 4.1 Seaborn库介绍
    • 4.2 Seaborn内置数据集
    • 4.3 Seaborn的样式控制
    • 4.4.1 柱状图
    • 4.4.2 箱形图
    • 4.4.3 小提琴图
    • 4.4.4 分类散点图——Strip图
    • 4.4.5 分类散点图——Swarm图
    • 4.4.6 分面网格分类图
    • 4.5.1 关联散点图
    • 4.5.2 关联线图
    • 4.5.3 分面网格关联图
    • 4.6.1 Dist图
    • 4.6.2 密度（KDE）图
    • 4.6.3 联合图
    • 4.7 热力图
    • 4.8.1 线性回归图regplot
    • 4.8.2 分面网格线性回归图lmplot
    • 4.9 分面网格绘图
    • 4.10 课后练习

  • 项目实战：股票数据可视化

    • 5.1 获取贵州茅台股票历史数据
    • 5.2 绘制股票OHLC线图
    • 5.3 绘制股票成交量线图
    • 5.4 绘制股票K线图
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