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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/graficos-em-python/
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课程名称：Python中的图形 课程概述：本课程旨在帮助学习者掌握如何使用Python中的Matplotlib和Seaborn库创建各种图形。这些库是强大的数据可视化工具，能够帮助用户从简单的图形到复杂自定义的可视化。本课程非常适合希望提升Python图形开发技能的初学者，内容涵盖从基础图形绘制到图形的深度定制。 Matplotlib：Python数据可视化库 Matplotlib是Python中最受欢迎和广泛使用的数据可视化库之一，创建于2003年，目的在于提供一种简单的方式生成高质量图形。Matplotlib极具灵活性，允许创建多种图形和可视化，同时具有高度的定制能力。特点包括：多功能性，易于定制，与其他库的集成，子图和布局处理，以及交互式图形。 Seaborn：Python数据可视化库 Seaborn是基于Matplotlib的视觉数据分析库，由Michael Waskom创建，旨在简化统计图形的创建，提供更具吸引力和信息丰富的可视化，减少配置工作量。Seaborn因其易于使用、与Pandas的良好集成以及对统计可视化的关注而脱颖而出。其特点包括：吸引人的样式和美学，用户友好，统计可视化，少量代码实现复杂图形，以及预设主题和调色板。 总之，本课程为希望在数据可视化领域发展技能的学习者提供了极好的机会，涵盖了从基础到高级的图形创建技巧。
Este curso é projetado para quem deseja dominar a criação de gráficos em Python utilizando as bibliotecas Matplotlib e Seaborn. Essas bibliotecas são ferramentas poderosas para visualização de dados, permitindo criar desde gráficos simples até visualizações complexas e customizadas. Este curso é ideal tanto para iniciantes que querem desenvolver habilidades em desenvolvimento de gráficos em python.Você irá aprender gráficos simples até uma customização de graficos.Matplotlib: Biblioteca de Visualização de Dados em PythonMatplotlib é uma das bibliotecas de visualização de dados mais populares e amplamente utilizadas em Python. Foi criada por John D. Hunter em 2003 e tem como objetivo principal fornecer uma maneira fácil de gerar gráficos de alta qualidade. Matplotlib é extremamente versátil, permitindo criar uma grande variedade de gráficos e visualizações com um alto grau de personalização.As vantagens são:Versatilidade, Customização, Integração com outras bibliotecas, Subplots e Layouts e Gráficos Interativos.Seaborn: Biblioteca de Visualização de Dados em PythonSeaborn é uma biblioteca de visualização de dados em Python baseada no Matplotlib. Foi criada por Michael Waskom para simplificar a criação de gráficos estatísticos e proporcionar visualizações atraentes e informativas com menos esforço de configuração. Seaborn se destaca por sua facilidade de uso, integração com Pandas e foco em visualizações estatísticas.As vantagens são:Estilo e Estética Atraentes, Facilidade de Uso, Integração com Pandas, Visualizações Estatísticas, Gráficos Complexos com Menos Código e Temas e Paletas de Cores Predefinidos.
