Respuesta de antecedentes de la cuenta oficial [Aprendizaje automático y generación de IA] : 168 . Puedes participar en la entrega gratuita de libros [Python with Scientific Research Mapping], y la fecha límite para la actividad es el 16-07-2023 a las 22:00 horas.
Respuesta desde el fondo de la cuenta oficial: 168 (recomendado seleccionar y copiar)
El amigo de Xiaoyi está haciendo experimentos y escribiendo documentos recientemente, y cada vez que le muestra los diagramas del experimento al tutor, el tutor dice que casi no tiene sentido. ¿Dónde está la diferencia en "casi significado"? La búsqueda de información sobre mapas de investigación científica en Internet es muy fragmentaria, y la mayoría son consejos y recomendaciones ¿Existe algún libro que introduzca sistemáticamente trabajos de investigación científica con mapas? Le recomendé un libro nuevo reciente a mi amigo: "Guía para dibujar artículos científicos con mapas: basado en Python" .
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Este libro presenta sistemáticamente los métodos y las habilidades para dibujar trabajos de investigación científica con Python, como un festín de dibujo de investigación científica, desde los principios básicos hasta las herramientas de dibujo, desde los diagramas univariados hasta los diagramas multivariados, desde los diagramas de datos espaciales hasta los diagramas de visualización. Finalmente, hay un último plato, tomando como ejemplo la ilustración de una tesis completa, para llevarlo a describir personalmente la imagen del mundo académico, ¡dibujando una situación de ganar-ganar de sonrisa y conocimiento!
01
El autor tiene una rica experiencia y los lectores evitan los desvíos.
El autor de este libro, el Sr. Ning Haitao, es un excelente analista de datos , un entusiasta del diseño de ilustraciones académicas/empresariales y el principal creador de DataCharm. Sus líneas de investigación son la ciencia del color, el diseño visual, el análisis de datos y la inteligencia artificial.
Ning Haitao
Analista de datos;
Diseñador independiente de visualización de datos;
Entusiastas del diseño de ilustraciones académicas/empresariales;
【DataCharm】Creador;
Grabó varios cursos en línea como "Visualización de datos de Python", "Visualización de datos en lenguaje R", "Visualización de gráficos estadísticos", etc.
Sus intereses de investigación incluyen la ciencia del color, el periodismo de datos, el diseño visual, el análisis de datos y la inteligencia artificial.
El 11 de mayo de 2020, el Sr. Ning Haitao publicó por primera vez un artículo de investigación con gráficos en la cuenta oficial titulado "Hans Rosling Charts Matplotlib Drawing" . En los últimos tres años, el Sr. Ning Haitao ha mantenido un alto volumen de más de diez artículos por semana y ha publicado un total de más de 2000 artículos, todos los cuales son habilidades de dibujo de trabajos de investigación científica cuidadosamente resumidos por el Sr. Ning. Aunque el contenido de la cuenta oficial es muy rico, está algo disperso. Esto también sienta las bases para la recopilación centralizada, la compilación y el dibujo en un libro, ¡y luego está esta guía de dibujo de investigación científica!
Teacher Ning trabaja duro todos los días y ha acumulado suficiente contenido original en la cuenta oficial. El profesor Ning espera organizar el contenido de su cuenta oficial, explicar y comprender todos los puntos de conocimiento y "trampas" sobre el dibujo de investigación científica, y también espera ayudar a los lectores que tienen dificultades en el dibujo de investigación científica a través de este libro.
Después de tres años de precipitaciones, "Pautas para dibujar dibujos con artículos científicos: basado en Python" ya está aquí. Xiaoyi no pudo evitar sentir la búsqueda del perfeccionismo del profesor Ning. ¿Por qué debería ocultarse un contenido tan maravilloso? Es hora de presentarlo al gusto de todos, jaja ~
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Escuche el trueno en el lugar silencioso, guía meticulosa
Este libro proporciona una guía completa y profunda , presentando los misterios del dibujo científico uno por uno. A partir del Capítulo 1, que presenta las especificaciones de ilustración de los trabajos académicos y los conceptos básicos de la combinación de colores, Xiaoyi ha sentado una base sólida para el dibujo. Luego se enfoca en varias bibliotecas de dibujos científicos de uso común, como Matplotlib, Seaborn, ProPlot y SciencePlots. Después de leer esto, Xiaoyi realmente abrió los ojos, resulta que dibujar puede ser tan simple. El último capítulo hace eco del principio y el final, y utiliza un caso de tesis con imágenes para permitir que Xiaoyi comience directamente con el dibujo de tesis de una manera integral y lo practique.
Lo que hace a Xiaoyi aún más feliz es que este libro estudia varios tipos de gráficos , incluidos, entre otros, gráficos univariados, gráficos bivariados, gráficos multivariados y gráficos de datos espaciales. No importa a qué tipo de datos se enfrente Xiaoyi, puede encontrar los métodos y técnicas de dibujo correspondientes en el libro, lo que hace que los gráficos de Xiaoyi sean más vívidos y capaces de mostrar el contenido de los datos. ¡Este libro se ha convertido en la guía de dibujo de Xiaoyi, donde no sabes dónde buscar!
Así que Xiaoyi cree que ya sea que esté explorando un nuevo campo de la ciencia o presentando los resultados de su investigación a revistas académicas, este libro es su guía de dibujo esencial. ¡Entonces, embarquémonos en este viaje de dibujo junto con Xiaoyi y dibujemos un maravilloso capítulo que te pertenece!
Varios estilos de dibujo en SciencePlots
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Lo que es fácil de entender en el papel es superficial, y hay casos extremadamente ricos
Este libro es como un guía turístico experimentado, que lleva a Xiaoyi a explorar el maravilloso mundo del dibujo. A través de casos prácticos y ejercicios , Xiaoyi puede comprender y usar fácilmente las habilidades de dibujo. Ya sea que se trate de análisis de correlación o evaluación de modelos, ¡estos casos no son un problema!
Se muestran todos los dibujos del libro y el código de Python está cerca de la ilustración. Esto hace que Xiaoyi se sienta muy cómodo al leer este libro. Cuando encuentra ilustraciones útiles, puede escribir el código de inmediato y probarlo. Desde gráficos univariados básicos hasta gráficos multivariados complejos y gráficos de datos espaciales, cada capítulo tiene gráficos de muestra para referencia de los lectores.
Hay una introducción detallada al tipo de ilustración debajo de cada ilustración. No importa cuál sea el estilo de ilustración de la revista, Xiaoyi puede ver las características y usos de diferentes gráficos de un vistazo. ¡Permita que Xiaoyi esté un poco orgullosa!
El código y los ejemplos están juntos, aprende mientras practicas
Uno de los aspectos más destacados de este libro es el uso del lenguaje Python para el dibujo de gráficos científicos . Xiaoyi sabe que Python es una gran estrella en la academia, bueno en computación científica y visualización de datos. El profesor Ning aprovechó al máximo el poder de Python y utilizó varias bibliotecas de Python para mejorar la calidad y la eficiencia del dibujo de investigación científica. ¡En el camino de la investigación científica, únase a Xiaoyi y Python para dibujar gráficos coloridos!
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Todas las estrellas y la luna, recomendadas conjuntamente
Este libro fue recomendado conjuntamente por el profesor Chen Wei, Zhang Jie y Shi Pudong. Ven a ver lo que tienen que decir.
El uso de Python, un lenguaje universal, para generar visualización estadística puede mejorar efectivamente la eficiencia de los gráficos de tesis. Este libro presenta varias formas y métodos de implementación para hacer coincidir imágenes en detalle, lo que tiene un gran valor práctico.
——Chen Wei, vicedecano, profesor, supervisor de doctorado, Escuela de Ciencias de la Computación, Universidad de Zhejiang
Una imagen vale mas que mil palabras. Este libro clasifica trabajos de investigación científica comunes con imágenes de acuerdo con el número de variables, y presenta su método de dibujo de Python en detalle en combinación con casos de investigación científica específicos. ¡Creo que este libro puede ayudar a los investigadores científicos a resolver problemas de dibujo científico muy bien!
——Propietario de la cuenta conjunta de Jie Zhang "EasyShu"
Autor de "La belleza de la visualización de datos de Python"
Para los investigadores científicos, las imágenes que acompañan a los trabajos de investigación científica son una forma más intuitiva de expresar los resultados de la investigación. Un excelente logro de investigación científica a menudo requiere una expresión adecuada para desempeñar el papel de guinda del pastel. Este libro presenta sistemáticamente el método de usar Python para dibujar imágenes en trabajos de investigación científica comunes para ayudarlo a mejorar la calidad de las imágenes en los documentos. El contenido del libro es fácil de entender, la lógica es clara y está lleno de cosas secas. Es un libro raro y valioso. ¡Lo recomiendo encarecidamente a todos!
——Shi Pudong, autor de "Práctica y tecnología front-end inteligente"
Experto técnico en la nube de Alibaba
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¿Para quién es adecuado este libro?
❚ Profesionales y no profesionales que quieran comenzar con la visualización de Python con base cero
❚ Investigadores científicos y profesionales interesados en el análisis y visualización de datos
❚ Estudiantes de diferentes carreras que usan Python para dibujar ilustraciones para trabajos de investigación científica
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Estructura de este libro
Xiaoyi siente que el contenido de este libro todavía es un poco difícil, pero siempre que esté organizado de acuerdo con los capítulos del autor, seguido de imágenes y resuelto gradualmente, también es un libro muy interesante y gratificante de leer.
"Pautas para dibujar dibujos con artículos científicos: basado en Python"
Hay 8 capítulos en este libro, los contenidos principales incluyen las normas y los principios básicos de las ilustraciones en trabajos académicos, la base de la combinación de colores para ilustraciones y la sintaxis y características de dibujar ilustraciones en trabajos académicos utilizando juegos de herramientas (como Matplotlib, Seaborn, ProPlot y SciencePlots, etc.). Los capítulos describen diferentes tipos de gráficos, como univariados, bivariados, multivariados, tipos de datos espaciales y visualizaciones, incluidos histogramas, barras de error, gráficos de contorno y más. El último capítulo introduce las habilidades de dibujo de ilustraciones de trabajos académicos a través de casos. Este libro tiene una estructura clara, hermosa y práctica , adecuado para instituciones de investigación, universidades, trabajadores de diversas industrias, así como para estudiantes graduados y estudiantes universitarios que participan en investigaciones académicas, para ayudarlos a dominar las ideas de diseño y las habilidades de dibujo de ilustraciones en trabajos de investigación científica.
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epílogo
Bajo la guía de este libro, Xiaoyi pudo dibujar hermosas imágenes en papel escribiendo códigos, lo que le dio a Xiaoyi una gran sensación de logro. El maestro vio las imágenes de Xiaoyi y dijo: "¿¡Esto no es una naturaleza!?". Después de leer este libro, sentí que mi tutor me empujó debido a las imágenes "casi sin sentido" en la tesis. Xiaoyi solo deseó no haber encontrado el libro antes, ¡y le dio el visto bueno al autor, el maestro Ning!
-FIN-