Python DataScience：热图、极坐标与三维可视化（day03）

在"Python DataScience数据分析笔记day03"中，这一天的学习内容涵盖了多种数据可视化和数值计算技巧，重点围绕着Python数据分析工具包numpy和matplotlib的深入应用。首先，通过介绍matplotlib中的imshow函数，学习如何创建并展示热成像图（heatmap），通过参数cmp和origin控制颜色映射类型和图像的原点位置，这对于理解数据分布和特征具有重要作用。其中，'high'原点设置意味着图像坐标系与数据索引对齐，而'low'则反之。 接着，章节转向极坐标（polar）可视化，利用matplotlib的gca函数和projection参数，将二维数据转换为极坐标系表示，方便展示如螺旋线（spiral）和玫瑰花（rose）等特殊形态的数据。这里展示了如何根据角度（theta）和半径（rho）绘制数据点，并调整了轴标签和字体大小以提高可读性。 此外，课程还介绍了如何创建三维曲面图，通过numpy的meshgrid函数生成网格数据，然后用z=(...)*np.exp(...)的公式计算出三维表面的高度，再利用mp.plot3D绘制三维图形。这部分演示了如何结合数学表达式和绘图功能进行复杂数据的可视化。 动画效果是另一个重要的知识点，虽然具体内容未在提供的部分详述，但可以推测这部分可能涉及time-based或者交互式的数据可视化，通过matplotlib的animation模块动态展示数据的变化。 在数值计算方面，课程涵盖了numpy的通用函数，这些函数提供了高效的数组操作，如算数平均值的计算，以及加权平均值的实现。这些基础操作在数据分析过程中经常被用于预处理和数据清洗。 最后，文件读取也是不可或缺的一部分，通过numpy的loadtxt或genfromtxt等函数，可以方便地处理和导入外部数据源，提升数据处理的效率。 day03的学习内容丰富，不仅包括了基础的数据可视化技术，还有numpy和matplotlib的高级用法，以及基本的数值计算和数据输入处理，旨在帮助读者更好地理解和处理Python中的数据科学任务。