Python繪圖指南：分形與數(shù)據(jù)可視化（全彩）

第1章 海岸線(xiàn)有多長(zhǎng)\t1
1．1 海岸線(xiàn)\t2
1．2 科赫（Koch）曲線(xiàn)\t2
1．3 分形的特性\t3
1．4 算法\t4
1．5 科赫曲線(xiàn)．py源碼\t5
1．6 源碼剖析\t7
1．6．1 Turtle模塊\t7
1．6．2 函數(shù)\t10
1．6．3 遞歸算法\t11
1．7 數(shù)據(jù)可視化Tips\t14
1．7．1 數(shù)據(jù)\t14
1．7．2 可視化\t16
第2章 基因與生成元算法\t19
2．1 一生二，二生三\t20
2．2 生成元\t20
2．3 算法\t23
2．4 生成元．py源碼\t24
2．5 源碼剖析\t27
2．6 數(shù)據(jù)可視化Tips\t29
2．6．1 色彩\t29
2．6．2 配色方案\t32

第3章 植物算法之美\t35
3．1 L文法系統(tǒng)（L-System）\t36
3．2 經(jīng)典的分形圖形\t38
3．2．1 科赫曲線(xiàn)（Koch Curve）\t38
3．2．2 科赫雪花（Snowflake Curve）\t40
3．2．3 分形龍（Dragon Curve）\t41
3．3 分形維數(shù)\t42
3．4 植物形態(tài)模擬\t44
3．4．1 分形樹(shù)\t44
3．4．2 隨機(jī)分形樹(shù)\t49
3．5 L文法系統(tǒng)．py源碼\t50
3．6 Matplotlib庫(kù)\t55
3．6．1 安裝\t56
3．6．2 組成部分\t57
3．6．3 使用方式\t57
3．6．4 折線(xiàn)函數(shù)Plot\t58
3．6．5 顯示模式\t63
3．6．6 坐標(biāo)軸函數(shù)\t64
3．6．7 圖像保存到文件\t65
3．6．8 顏色格式\t66
3．6．9 RcParams變量\t66
3．7 源碼剖析\t67
3．7．1 棧和分形樹(shù)\t67
3．7．2 類(lèi)和對(duì)象\t68
3．7．3 L系統(tǒng)函數(shù)\t72
3．8 數(shù)據(jù)可視化Tips――可視化材料\t74
3．8．1 數(shù)據(jù)類(lèi)型\t74
3．8．2 空間結(jié)構(gòu)\t76
3．8．3 視覺(jué)元素和背景信息\t77
3．8．4 材料的整合\t78
3．9 L文法系統(tǒng)―隨機(jī)．py源碼\t79
第4章 凝聚、凝聚、凝聚\t82
4．1 擴(kuò)散有限凝聚模型（DLA）\t83
4．2 混沌和秩序\t84
4．3 凝聚體\t85
4．3．1 凝聚體類(lèi)型1\t85
4．3．2 凝聚體類(lèi)型2\t86
4．4 DLA（中心點(diǎn)，方形）．py源碼\t87
4．5 隨機(jī)數(shù)和Random模塊\t90
4．6 NumPy庫(kù)\t92
4．6．1 入門(mén)介紹\t92
4．6．2 ndarray對(duì)象\t92
4．6．3 NumPy創(chuàng)建數(shù)組\t94
4．6．4 Random模塊\t96
4．7 Matplotlib．Pyplot模塊函數(shù)\t97
4．7．1 散點(diǎn)函數(shù)Scatter\t97
4．7．2 其他繪圖函數(shù)\t100
4．7．3 Figure和Axes函數(shù)\t103
4．8 源碼剖析\t105
4．9 數(shù)據(jù)可視化Tips\t108
4．9．1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖\t108
4．9．2 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析\t108
4．9．3 不同數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖的應(yīng)用場(chǎng)景\t111
4．10 DLA（一根線(xiàn)）．py源碼\t112
第5章 拼貼與顯影\t115
5．1 迭代函數(shù)系統(tǒng)（IFS）\t116
5．2 IFS分形圖\t117
5．3 IFS．py源碼\t122
5．4 源碼剖析1\t124
5．5 IFS拼貼圖．py源碼\t126
5．6 源碼剖析2\t129
5．7 畫(huà)布其他元素\t130
5．7．1 標(biāo)題\t130
5．7．2 網(wǎng)格\t131
5．7．3 x軸、y軸標(biāo)簽\t132
5．7．4 x軸、y軸刻度\t133
5．7．5 文本\t134
5．7．6 注釋\t135
5．7．7 圖例\t137
5．7．8 顯示中文字符\t138
5．8 數(shù)據(jù)可視化Tips：增強(qiáng)可讀性\t138
第6章 優(yōu)雅的曲線(xiàn)\t142
6．1 螺旋線(xiàn)\t143
6．2 規(guī)律與圖形\t143
6．2．1 極坐標(biāo)系\t143
6．2．2 阿基米德螺旋線(xiàn)\t144
6．2．3 斐波那契螺旋線(xiàn)\t145
6．2．4 蝴蝶曲線(xiàn)\t146
6．3 螺線(xiàn)縮略圖．py源碼\t147
6．4 OO（面向?qū)ο螅┓绞絓t151
6．4．1 Subplot函數(shù)\t151
6．4．2 Subplots函數(shù)\t152
6．4．3 Axes對(duì)象方法\t153
6．5 極坐標(biāo)\t155
6．6 LaTeX排版系統(tǒng)\t157
6．7 縮略圖源碼剖析\t158
6．8 數(shù)據(jù)可視化Tips：多視圖關(guān)聯(lián)設(shè)計(jì)\t161
第7章 奇異瑰麗的圖案\t163
7．1 曼德勃羅集\t164
7．2 分形圖\t165
7．2．1 曼德勃羅圖形\t165
7．2．2 朱利亞圖形\t167
7．2．3 可交互的縮略圖\t169
7．3 曼德勃羅縮略圖．py源碼\t169
7．4 網(wǎng)格坐標(biāo)矩陣\t172
7．5 函數(shù)向量化\t174
7．6 圖像生成函數(shù)Imshow\t176
7．7 Matplotlib事件處理\t180
7．8 自定義ColorMap\t182
7．9 縮略圖源碼剖析\t185
7．9．1 Iterator函數(shù)\t185
7．9．2 Plot_julia函數(shù)\t186
7．9．3 Onclick函數(shù)\t187
7．9．4 Plot_mandelbrot函數(shù)\t188
7．9．5 主程序\t189
7．10 數(shù)據(jù)可視化Tips\t189
7．10．1 可視化交互設(shè)計(jì)\t189
7．10．2 熱力圖\t190
第8章 生命的迭代演化\t191
8．1 細(xì)胞自動(dòng)機(jī)\t192
8．2 生命細(xì)胞分布圖\t193
8．3 生命游戲．py源碼\t198
8．4 源碼剖析1\t200
8．5 生命游戲(animation)．py源碼\t202
8．6 程序安裝\t203
8．6．1 FFmpeg\t203
8．6．2 ImageMagick\t204
8．7 創(chuàng)建和保存動(dòng)畫(huà)\t205
8．8 源碼剖析2\t206
8．9 數(shù)據(jù)可視化Tips――動(dòng)畫(huà)\t207
第9章 股票交割單數(shù)據(jù)可視化案例\t208
9．1 數(shù)據(jù)可視化的過(guò)程\t209
9．2 收集數(shù)據(jù)\t211
9．3 設(shè)計(jì)可視化方案\t212
9．3．1 提出問(wèn)題\t212
9．3．2 選擇合適的數(shù)據(jù)圖表\t212
9．4 制作和保存圖表\t213
9．4．1 成交次數(shù)柱狀圖\t213
9．4．2 個(gè)股成交次數(shù)折線(xiàn)圖\t218
9．4．3 成交氣泡圖\t222
9．4．4 資金盈虧圖\t228
附錄A 分形\t241
附錄B 可視化的起源和發(fā)展\t246