python如何绘制函数图像（python绘制函数图像方法）信息时代 每时每刻都在产生海量的数据 一些 能够化繁为简 直观大气 甚至是让人产生惊艳感的数据可视化呈现 不仅能够跟高水平的研究成果相得益彰 甚至还能够帮助作者本身提升对数据的认识水平 获得更有价值的信息 为研究成果加分 当然 也更容易获得审稿人和读者的青睐 在数据可视化的晋级之路上 想必大家都经历过用 Excel 自带的图表功能出一些很普通甚至有点丑的图 随着科研实力和审美的提升
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信息时代，每时每刻都在产生海量的数据。一些能够化繁为简、直观大气，甚至是让人产生惊艳感的数据可视化呈现，不仅能够跟高水平的研究成果相得益彰，甚至还能够帮助作者本身提升对数据的认识水平，获得更有价值的信息，为研究成果加分，当然，也更容易获得审稿人和读者的青睐。
在数据可视化的晋级之路上，想必大家都经历过用Excel自带的图表功能出一些很普通甚至有点丑的图。随着科研实力和审美的提升，尤其是看过大神们的作品以后，数据可视化这件事开始得到我们的重视，工具也逐渐从办公级转向专业级。在科研场景下，巨量的数据和复杂的运算要求，以及出图的专业精美都对我们选择的工具提出了更高的要求。
纵观数据可视化的攀登之路，Python可视化是一个技术很新同时又功能强大的工具。征服了这个高峰，一般的数据可视化场景对你来说都不会是太难的事，比如下面这张图⬇
由全球低阶大地水准面高经纬度数据绘制成的图片，色彩搭配合理，让读者可快速直观、准确清晰地理解想要传递的信息。这样的图不管是放在答辩PPT上，或是学术论文中，都能让人眼前一亮。
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众所周知，Python是近年来炙手可热的编程语言，是属于学会了找工作都能多拿几个offer的那种。而实际上，Python还具备
强大的自动化和数据处理能力
，拥有庞大的免费图形库和软件包资源，支持个性化需求的图形绘制，甚至为科研工作者在未来人工智能时代的职业发展提供更多的机会和优势。
这样一个强大到令人咋舌的工具，相信对它心动的人远比想要学习的人更多，害怕学不会编程、担心需要很长的时间来学习入门、感觉数据处理会很麻烦等等，都会导致我们持续“观望”而难以下决心“投入”。
想要克服以上种种困难，把时间花在有效的地方，我们强烈安利大家来学习这门《Python数据可视化》课程，让擅长数据可视化且热衷钻研高水平期刊论文配图绘制方法的地球物理学博士——九天学者，手把手地带大家从零开始使用Python来实现学术论文中的数据可视化。这门由科研学者来讲解的Python课程，立足科研场景，不过分强调复杂的编程，更容易让科研人入门和掌握。
近期，老师新增4个Python数据可视化实例。本次更新还讲解了一些新的辅助绘图软件，将多种类型图元素结合，交互打通一些第三方的库。难度升级，但整个教程深入浅出易上手，让你轻松get新技能！
Python可以实现
数据处理
与
成图一体化
的有效工作方式；并且支持输出高水平的矢量图以及多种
符合期刊要求格式
的图片。
Python可以
自由
且
快速地
按照使用者的
个性化需求
实现数据的可视化；鉴于Python语言的
开源免费
及
易上手
等属性，使其拥有庞大的免费函数包和资源库，使用者可方便地查找与需求相似的代码，按需修改，即可满足多类个性化的需求。
Python
语法简洁直观，可读性强，上手门槛低
；实现数据可视化，掌握部分基础语法即可打开Python数据可视化大门。
数据可视化过程中的文件只需要记录为
文本文件
，便于日常管理和保存多种程序代码、配置文件及说明文档等（也就是所谓的“版本控制”）。
以下图片均为拥有8年Python可视化经验的
九天学者
使用Python绘制的论文配图：
以上这些令人拍案叫绝的论文配图，还仅仅只是Python可视化工具能力的小部分展示，相信大家今后会越来越经常在高水平的期刊上看见各路大神使用Python数据可视化工具的炫技之作。
现在就来跟着8年Python使用经验的九天学者博士一起学习由他主讲的
《Python数据可视化》
课程吧。九天学者将
手把手带着你敲代码
，帮助零基础学员入门并提高，实现
从“零”到可视化的进阶高手
；课程中会详细介绍
40+案例图的绘制方法
（其中部分案例选自
高质量期刊中已发表的论文配图
），通过
理论结合实操
，深入浅出地帮助大家掌握Python可视化这一“技巧”
。
五大学习板块|40+案例|手把手教你敲代码
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*温馨提示：由于微信对视频大小的限制，本视频为压缩版，想要看清晰版的试听课，可以点击小程序卡片在课程目录中观看更多“试听课”哦！
● Python可视化零基础及希望进阶的人群
深入浅出
丨从基础知识入门，逐步提升课程难度，零基础学起来也毫不费力；
易上手
丨讲师亲自手敲代码，一步步带你理解每一行代码的含义，助你快速上手；
高质实用
丨课程以顶级期刊插图为案例，结合实操进行讲解，实用性强；
边学边练
丨每部分课后均预留练习及代码，帮助学员巩固所学内容；
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（助教工作时间：周一至周五 9:00-18:00）
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