Matplotlib是Python最著名的数据可视化工具包,有了它,一些统计上常用的图形如折线图、散点图、直方图等都可以用简单的几行Python代码实现。

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Python科学可视化作用是很重要的。它由无数的工具组成,从最通用和广泛使用的到更专业和保密的。其中一些工具是基于社区的,而另一些则是由公司开发的。有些是专门为网页制作的,有些是仅用于桌面,有些处理3D和大数据,而另一些则是针对完美的2D渲染。在这方面,Matplotlib有一个非常特殊的位置。它是一个多功能和强大的库,允许您设计非常高质量的图画,适合科学出版。它还提供了一个简单和直观的界面,以及一个面向对象的体系结构,允许您调整图形中的任何内容。最后,它可以作为一个常规的图形库,以设计非科学的图形。

https://github.com/rougier/scientific-visualization-book

这本书分为四个部分。第一部分考虑Matplotlib库的基本原则。这包括回顾构成图形的不同部分,不同的坐标系统,可用的比例和投影,我们还将介绍一些有关排版和颜色的概念。第二部分是一个图形的实际设计。在介绍了一些生成更好图形的简单规则之后,我们将继续解释Matplotlib默认值和样式系统,然后深入研究图形布局组织。然后,我们将探索不同类型的plot可用,并看看如何用不同的元素装饰一个图形。第三部分专注于更先进的概念,即3D人物,优化和动画。第四部分,也是最后一部分是陈列柜的收集。

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We examine several currently used techniques for visualizing complex-valued functions applied to modular forms. We plot several examples and study the benefits and limitations of each technique. We then introduce a method of visualization that can take advantage of colormaps in Python's matplotlib library, describe an implementation, and give more examples. Much of this discussion applies to general visualizations of complex-valued functions in the plane.

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