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适读人群 :计算机图形学入门级读本。适合利用Python进图形图像编程的开发者阅读。 本书使用Python的内置特征创建用于数据可视化和技术说明的创新图形。从构建绘图空间和生成2维和3维对象的基本Python函数开始,你将学习如何构造更复杂的对象、转换和旋转、删除隐藏线、引入阴影以添加真实感以及将图像投影到任何数据集上。
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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战 王国平 清华大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础,循序渐进地介绍Python可视化技术,重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇,第1篇(第1~4章)主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术,帮助准备可视化数据;第2篇(第5~7章)介绍可视化工具Matplotlib的功能与绘图技巧;第3篇(第8~10章)介绍可视化工具Pyecharts的功能与绘图技巧;第4篇(第11~13章)介绍3个项目案例,旨在使读者学以致用,提升数据分析的整体能力。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》还提供了案例数据源文件、源代码和教学视频,供读者上机演练时参考。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》案例丰富,通俗易懂,适合想学习Python可视化的初学者和从业者使用,还
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![Python机器学习和图像处理实战:面部识别、目标检测和模式识别 [印]希曼舒·辛格(HimanshuSingh),骆铃](images/model/guan/url_none.png)
Python机器学习和图像处理实战:面部识别、目标检测和模式识别 [印]希曼舒·辛格(HimanshuSingh),骆铃
阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入??解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。 本书首先介绍环境设置,讲解图像处理的基本术语,并探究有助于实现本书中算法的Python概念。 然后详细介绍所有的核心图像处理算法,接着转而介绍计算机视觉库OpenCV,你将??解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。 最后介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法,将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书,你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战 活用Python、Pandas、Matplotlib、PyEcharts快速绘制 专业图表
适合新手快速上手:本书首先从认识一个Python程序开始,介绍 Python程序的构成、编程环境搭建与程序编写规范,以及Python 的数据类型、运算符、程序结构与数据结构,然后介绍了数据可 视化的热门工具Matplotlib与Pyecharts,并给出超过30余种常用 见图形的绘制技巧,很适合从未接触过Python编程的读者快速上 手。 可视化流程全解析:本书从数据准备到数据清洗、整理,再到数 据呈现和展示,各部分分别介绍相关概念和工具的使用技巧,并 结合丰富案例进行步骤阐述,可以帮助建立数据可视化整体思路 ,也能够尽快提升基本的实操技能。 工具与项目相结合:书中既介绍了数据可视化常用工具,包括 Pandas、Matplotlib与Pyecharts,又给出了项目案例,可以帮助 读者解决实际工作中遇到的数据可视化问题,提升职场竞争力。 配套资源丰富:本书还提供了源代码、PPT和教学
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