在《从文件加载数据 - 虎书第四版 Fundamentals of Computer Graphics - CRC (2016)》第七章中，主要讨论的是如何在Python环境下，特别是利用Matplotlib库来处理和展示数据。章节详细探讨了从外部文件导入数据到创建图形的过程，这是数据科学项目中至关重要的一步。
1.1 章节概述：
本章首先介绍了为何需要从文件加载数据，以及它在数据可视化中的角色。这包括数据清洗、整理和预处理，以便于后续分析和图表呈现。
1.2 文件类型与加载：
章节可能会涵盖常见的数据文件格式，如CSV、TXT、JSON、Excel等，并演示如何使用Python的内置模块如pandas或numpy读取这些格式的数据。
1.2.1 pandas的read_csv():
介绍pandas库的read_csv()函数，它是从CSV文件加载数据的主要工具，能处理各种分隔符和缺失值处理。
1.2.2 numpy的loadtxt()和genfromtxt():
对numpy的文件加载函数loadtxt()和genfromtxt()进行介绍，适合处理数值型数据。
1.2.3 数据结构转换：
学习如何将加载的数据转换为Matplotlib能直接使用的数据结构，如NumPy数组或pandas DataFrame。
1.2.4 数据预处理：
如何清洗数据，处理异常值，标准化或归一化数据，以便于在图表中准确呈现。
1.2.5 数据分块：
如何处理大型数据集，通过chunking技术分批加载和处理数据，避免内存问题。
1.2.6 使用matplotlib.pyplot中的plot函数：
显示如何使用plt.plot()函数将数据绘制到基本的线图上，作为加载数据后的初步视觉呈现。
1.2.7 绘制多种类型图表：
除了线图，可能还会涉及如何用Matplotlib创建散点图、直方图、条形图、饼图和3D图形等。
1.2.8 多线程或多进程数据加载：
在处理大量数据时，可能会涉及并行加载和处理，提高性能。
1.2.9 保存和显示：
学习如何保存生成的图表到不同的格式（如PNG、PDF、SVG等），以及如何在GUI或Jupyter Notebook中显示。
1.2.10 例子和实战：
提供实际案例，让读者通过编写代码实践从文件加载数据和创建不同类型的图表。
1.2.21 到1.2.32 部分，内容可能包含更高级的主题，如定制化图表样式、交互式图表、地理数据可视化等，以满足更专业的需求。
第七章深入浅出地指导读者如何利用Python的Matplotlib库有效地从文件加载数据，并将其转化为引人瞩目的数据可视化图形。这对于任何从事数据分析或图形开发的用户来说都是极其实用和关键的知识点。
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