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Matplotlib 课程

Matplotlib 课程可以帮助您学习数据可视化技术,创建静态、动画和交互式图表,以及自定义可视化元素以提高清晰度。您可以掌握生成折线图、柱状图和散点图等图表的技能,还可以格式化坐标轴和标签,以便更好地展示。许多课程都会介绍 Jupyter Notebook 和 Python 编程等工具,展示如何在数据分析项目中实施可视化技术,并提高您有效交流见解的能力。


热门 Matplotlib 课程和认证


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    I

    IBM

    使用 Python 实现数据可视化

    您将获得的技能: 数据叙事, 数据操作, 散点图, 数据可视化软件, 箱形图, 热图, 制图, Matplotlib, Plotly, Python 程序设计, 交互式数据可视化, 数据处理, 仪表板, Seaborn, 数据映射, 数据可视化, 柱状图, Pandas(Python 软件包)

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    1.2万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    EDUCBA

    Matplotlib: Python Data Visualization & Wrangling

    您将获得的技能: Matplotlib, Data Storytelling, Data Presentation, Scientific Visualization, Visualization (Computer Graphics), Plot (Graphics), Data Visualization, Data Preprocessing, Statistical Visualization, Box Plots, E-Commerce, Business Analytics, Data Visualization Software, Scatter Plots, Histogram, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Pandas (Python Package), Image Quality, Python Programming

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    14 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    C

    Codio

    Select Topics in Python: Matplotlib

    您将获得的技能: Matplotlib, Plot (Graphics), Data Visualization Software, Jupyter, Interactive Data Visualization, Scatter Plots, Histogram, Box Plots, Animations, Python Programming

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
    ·
    12 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Packt

    NumPy, Matplotlib & Pandas – Data Science Prerequisites

    您将获得的技能: NumPy, Plot (Graphics), Pandas (Python Package), Scientific Visualization, Data Manipulation, Scatter Plots, Machine Learning, Data Science, Data Analysis Software, Histogram, Numerical Analysis, Linear Algebra, Probability Distribution, Classification Algorithms, Regression Analysis

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    7 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Python for Data Visualization: Matplotlib & Seaborn

    您将获得的技能: Matplotlib, Histogram, Plot (Graphics), Data Visualization, Seaborn, Scatter Plots, Data Visualization Software, Statistical Visualization, Python Programming

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    77 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    E

    EDUCBA

    Advanced Data Visualization with Matplotlib Mastery

    您将获得的技能: Matplotlib, Scientific Visualization, Visualization (Computer Graphics), Plot (Graphics), Statistical Visualization, Data Visualization Software, Scatter Plots, NumPy, Python Programming

    混合 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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    U

    University of Michigan

    借助 Python 应用数据科学

    您将获得的技能: 数据可视化软件, 数据操作, 社交网络分析, 图论, 绘图(图形), Matplotlib, 网络分析, Scikit-learn (机器学习库), 模型评估, 自然语言处理, Python 程序设计, 监督学习, 文本挖掘, 统计分析, 应用机器学习, 交互式数据可视化, 功能工程, 数据可视化, Pandas(Python 软件包), 数据预处理

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    3.4万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 更高阶技能,新年优惠。

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    I

    IBM

    使用 Python 进行数据分析

    您将获得的技能: 数据操作, 散点图, 数据分析, Matplotlib, 数据导入/导出, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), 数据科学, 模型评估, 回归分析, Python 程序设计, 统计分析, 探索性数据分析, 数据清理, 数据管道, 预测分析, Pandas(Python 软件包), 数据整理, 数据预处理, 数据可视化

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    EDUCBA

    Mastering Data Visualization with Matplotlib

    您将获得的技能: Matplotlib, Data Storytelling, Data Presentation, Data Visualization, Plot (Graphics), Scientific Visualization, Data Visualization Software, Scatter Plots, Image Quality, NumPy, Histogram, Image Analysis

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    13 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    使用 Python 进行数据分析和可视化

    您将获得的技能: 数据叙事, 数据操作, 机器学习, 数据可视化软件, Matplotlib, 数据分析, Scikit-learn (机器学习库), 模型评估, Python 程序设计, Plotly, 探索性数据分析, 数据清理, 交互式数据可视化, 数据转换, Jupyter, 生成式人工智能, Pandas(Python 软件包), 数据伦理, 数据可视化

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    98 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据科学

    您将获得的技能: 数据叙事, 数据可视化软件, 预测建模, 数据分析, SQL, 模型评估, 监督学习, Matplotlib, 专业网络, Plotly, 探索性数据分析, 无监督学习, Pandas(Python 软件包), 仪表板, Jupyter, 数据建模, 生成式人工智能, 数据整理, 网页抓取, 数据可视化

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    15万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    P

    Packt

    Python - Complete Python, Django, Data Science and ML Guide

    您将获得的技能: Predictive Modeling, Data Preprocessing, Django (Web Framework), Data Visualization, Model Evaluation, Machine Learning Methods, Feature Engineering, Programming Principles, Databases, Game Design, Development Environment, Data Science, Web Applications, Animation and Game Design, Application Frameworks, Scripting, Scripting Languages, Software Design Patterns, Functional Design, Data Validation

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

与 matplotlib 相关的搜索

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matplotlib: python data visualization & wrangling
numpy, matplotlib & pandas – data science prerequisites
python for data visualization: matplotlib & seaborn
select topics in python: matplotlib
advanced matplotlib: design & customize visualizations
advanced data visualization with matplotlib mastery
mastering data visualization with matplotlib
1234…22

总之,以下是 10 最受欢迎的 matplotlib 课程

  • 使用 Python 实现数据可视化: IBM
  • Matplotlib: Python Data Visualization & Wrangling: EDUCBA
  • Select Topics in Python: Matplotlib: Codio
  • NumPy, Matplotlib & Pandas – Data Science Prerequisites: Packt
  • Python for Data Visualization: Matplotlib & Seaborn: Coursera
  • Advanced Data Visualization with Matplotlib Mastery: EDUCBA
  • 借助 Python 应用数据科学: University of Michigan
  • 使用 Python 进行数据分析: IBM
  • Mastering Data Visualization with Matplotlib: EDUCBA
  • 使用 Python 进行数据分析和可视化: Microsoft

关于 Matplotlib 的常见问题

Matplotlib 是 Python 编程语言的一个功能强大的绘图库,广泛用于创建静态、动画和交互式可视化。它的重要性在于能够帮助数据分析师和科学家将复杂的 Data Set 可视化,使解释和交流见解变得更加容易。通过提供一系列可定制的绘图和图表,Matplotlib 使用户能够以清晰、引人入胜的方式展示他们的发现,这在数据驱动的决策制定中至关重要。‎

掌握了 Matplotlib 的技能,您就可以从事数据分析、数据科学和软件开发方面的各种工作。数据分析师、数据科学家、商业智能分析师和软件工程师等职位往往需要熟练掌握数据可视化工具,包括 Matplotlib。这些职位通常涉及解读数据趋势、创建 Visualization 报告和开发利用数据洞察力的应用程序。‎

要想有效地学习Matplotlib,应重点掌握几项关键技能。首先,扎实了解 Python编程是必不可少的,因为 Matplotlib 是一个 Python 库。熟悉 NumPy 和 Pandas 等数据处理库也将大有裨益,因为它们经常与 Matplotlib 配合使用,进行数据准备。此外,掌握Data Visualization的基本原理,如颜色理论和图表类型,将提高您创建有效可视化的能力。‎

有几种学习 Matplotlib 的在线课程非常不错。著名的课程包括Matplotlib:Python Data Visualization \& Wrangling 专项课程和Matplotlib 高级数据可视化精通课程。这些课程涵盖了从基础绘图到高级定制技术等一系列主题,可满足不同技能水平的需求。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习 Matplotlib:

  1. 免费预览 许多 matplotlib 课程的第一个 Modulation。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得 Matplotlib 证书或在预览或试用后解锁全部课程 Accessibility,您可以升级或申请经济援助。‎

要有效地学习 Matplotlib,首先要熟悉 Python 编程(如果还没有的话)。接下来,探索以 Matplotlib 为重点的在线课程,如前面提到的课程。通过处理真实世界的 Data Set、创建各种类型的 Visualization 以及尝试不同的自定义选项来进行练习。参与社区论坛或学习小组也能为你的进步提供支持和额外资源。‎

Matplotlib课程涵盖的典型主题包括基本绘图技术、自定义绘图、使用不同类型的可视化(如折线图、柱状图和散点图)以及 Matplotlib 与NumPy和 Pandas 等其他库的集成。高级课程还可以探索交互式 Visualization 和有效数据展示的最佳实践。‎

对于培训和提高员工技能,Matplotlib:Python Data Visualization \& Wrangling 专项课程尤其有益。这些课程全面介绍了数据可视化技术,使团队能够增强其解析能力,改善组织内部的数据驱动决策。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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