📚 معرفی کتاب:
قسمت هشتم

Python for Data Analysis 3rd Edition

نویسنده:
Wes McKinney

🗣 زبان‌: انگلیسی
📊 سطح کتاب: متوسط تا پیشرفته

ویژگی‌های متمایزکننده این کتاب:

■ نوشته شده توسط خالق کتابخانه pandas
■ آموزش تحلیل داده عملی با پایتون
■ تمرکز بر کاربردهای واقعی در علم داده

🎯 آنچه این کتاب را خاص می‌کند:

■ آموزش مستقیم از سوی توسعه‌دهنده اصلی pandas
■ ارائه روش‌های بهینه برای کار با داده‌ها
■ حل مسائل واقعی تحلیل داده

📖 مباحث کلیدی:

■ تسلط بر کتابخانه‌های pandas, NumPy, Matplotlib
■ پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
■ تحلیل و مصورسازی داده‌ها
■ کار با داده‌های سری‌زمانی

🔗 برای مطالعه معرفی کامل این کتاب روی لینک کلیک کنید.


#️⃣ #پایتون #تحلیل_داده #کتاب_پایتون #هوش_مصنوعی #آموزش_پایتون #یادگیری_ماشین #کتاب_هشتم #پای_ویژن
#PythonForDataAnalysis
#DataScience #Pandas #Python #Matplotlib #PyVision

🌐 @PyVision

🎨 کتابخانه Matplotlib ابزار اصلی رسم نمودار در پایتون 🐍

اگر بخواهیم داده‌ها را به نمودارهای شفاف، زیبا و قابل تحلیل تبدیل کنیم، کتابخانه‌ی Matplotlib دقیقاً همان ابزاری است که به آن نیاز داریم.

🔹 ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Matplotlib یک کتابخانه‌ی قدرتمند برای رسم انواع نمودارها مثل نمودار خطی(Line Plots)، ستونی(Bar Charts)، پراکندگی(Scatter Plots)، هیستوگرام(Histograms) و ده‌ها نوع دیگر است.
انعطاف‌پذیری بالای آن باعث شده تقریباً در همه‌ی پروژه‌های تحلیل داده حضور داشته باشد.

🔹 یک مثال ساده:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)
plt.show()

🔹 کاربردها

● تحلیل داده و آمار 📊
● ساخت داشبورد و گزارش‌های حرفه‌ای 📈
● داده‌کاوی و یادگیری ماشین 🤖


📚 مطالعه بیشتر:

🔘 Matplotlib documentation

#️⃣ #پایتون #کتابخانه_پایتون #رسم_نمودار #برنامه‌نویسی #پای_ویژن
#Python #Library #Matplotlib #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

✨ قابلیت مهم Matplotlib: استفاده از استایل‌ها (Styles) برای زیباتر کردن نمودارها

کتابخانه Matplotlib فقط یک ابزار سادهٔ رسم نمودار نیست؛ این کتابخانه ده‌ها Style آماده دارد که می‌توانیم با یک خط کد، ظاهر نمودار را کاملاً تغییر دهیم!
از نمودارهای کلاسیک گرفته تا طرح‌های مدرن، علمی، ژورنالی یا حتی شبیه سبک کتابخانه Seaborn.

این ویژگی کمک می‌کند نمودارها زیباتر، خواناتر و حرفه‌ای‌تر شوند، بدون اینکه نیاز به تغییر دستی رنگ‌ها یا تنظیمات پیچیده داشته باشیم.


🔹 یک مثال ساده: استفاده از style آماده

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('ggplot')   # انتخاب استایل

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)
plt.show()

📌 با تغییر 'ggplot' می‌توانیم انواع استایل‌ها را تست کنیم، بسان:

'seaborn-v0_8'
'dark_background'
'fast'
'fivethirtyeight'
'classic'
'bmh'

🔹 کاربردهای این قابلیت

● زیباتر کردن نمودارها بدون کدنویسی اضافه
● هماهنگ کردن ظاهر نمودار با گزارش‌ها، مقالات یا داشبوردها
● ساخت نمودار مناسب ارائه‌ها، اسلایدها و پست‌های آموزشی
● ایجاد خروجی حرفه‌ای و خوانا برای تحلیل داده‌ها


📌 منبع:

🔘 Matplotlib documentation - Styles & Customization

#️⃣ #پایتون #کتابخانه_پایتون #مصورسازی_داده #رسم_نمودار #پای_ویژن
#Python #Matplotlib #DataVisualization #Styles #Programming #PyVision

🌐 @PyVision