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Visualizzazione dati con Python e Matplotlib

In questo corso gratuito online, imparare a utilizzare la visualizzazione dei dati con Python e Matplotlib per potenziare l'analisi dei dati

Publisher: Stone River eLearning
Scopri il valore di utilizzare Python e Matplotlib per creare grafici in grado di aiutare i tuoi clienti o l'organizzazione a visualizzare i dati e prendere decisioni aziendali informate con questo corso online gratuito. Ti verrà insegnato come creare diversi tipi di grafici Matplotlib e complotti insieme alle numerose opzioni di personalizzazione della piattaforma e tutto dall'aggiunta di leggende a un grafico e creando medie mobili per utilizzare i tracciati di stack.
  • Durata

    4-5 Oras
  • Students

    284
  • Accreditation

    CPD

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

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Description

Stai cercando di diventare un esperto di visualizzazione dei dati con Python utilizzando uno dei suoi moduli più importanti di nome Matplotlib?  Questo corso rende facile Python Data Visualisation e vi introduce a Matplotlib e a tutti i suoi strumenti per la creazione di grafici. La prima sezione di questo corso di visualizzazione dei dati include l'apprendimento sulle opzioni e le possibili personalizzazioni in Matplotlib. Studierai le basi di lavorare con Matplotlib, creando un grafico e i suoi elementi essenziali come etichette, leggende e titoli, caricamento dei dati da un file esterno e i diversi tipi di grafici e grafici disponibili. Le differenze chiave tra un istogramma e un grafico a barre insieme a quando utilizzare ciascuno vengono poi discusse.

La seconda parte di questo corso online gratuito ti insegna come tracciare gli articoli geograficamente sulle mappe utilizzando l'estensione Basemap e il processo coinvolto nell'alimentazione di coordinate latitudinali e longitudinali al tuo grafico in Matplotlib. Queste tecniche sono poi dimostrate a tracciarsi su vari tipi di mappa, come globi e mappe piane. La discussione successiva copre il valore dell'utilizzo di grafici tridimensionali e come l'aggiunta di un altro asse vi dia la possibilità di confrontare tre tipi di caratteristiche e proiettare il rapporto tra queste tre variabili. Il contenuto finale coperto analizza le aggiunte di sottotrame di base, le medie mobili, le opzioni di personalizzazione di Basemap e gli esempi grafici 3D di base utilizzando la wireframe Matplotlib.

I dati sono più preziosi quando è facilmente compreso ed essendo in grado di visualizzare i dati complessi va a lungo nella semplificazione dei dati e nell'identificazione delle tendenze. Si dovrebbe iscriversi a questo corso se si lavora con i dati su base giornaliera o sono uno scienziato dei dati che cerca di migliorare le proprie competenze perché questa abilità critica può aggiungere valore attraverso molte funzioni aziendali.

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