12.3. Список источников

  1. Официальная документация.
    1. Библиотека matplotlib. URL: http://matplotlib.org.
    2. Библиотека NumPy. URL: http://www.numpy.org.
  2. Python.
    1. Библиотека Pandas. URL: http://pandas.pydata.org.
    2. Библиотека Seaborn. URL: http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn.
    3. Шабанов П.А. Научная графика в Python. URL: https://github.com/whitehorn/Scientific_graphics_in_python.
    4. Обзор архитектуры библиотеки matplotlib. URL: http://rus-linux.net/MyLDP/BOOKS/Architecture-Open-Source-Applications/Vol-2/matplotlib-02.html.
    5. Визуализация данных с использованием matplotlib. URL: http://itnovella.ru/itnovella/2013/10/21/matplotlib.html.
    6. Работа с данными среднего размера в Python. Pandas и Seaborn. URL: https://habrahabr.ru/post/266289/.
    7. Основы NumPy в Python. URL: http://pythonworld.ru/numpy.
    8. Python Data Visualizations (pandas, matplotlib, seaborn). URL: https://www.kaggle.com/benhamner/d/uciml/iris/python-data-visualizations.
  3. Прочее.
    1. Визуализация данных. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Визуализация_данных.
    2. Диаграмма. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Диаграмма.
    3. Matplotlib. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Matplotlib.
    4. Как выбрать диаграмму?! URL: http://www.fdfgroup.ru/?id=279.
    5. Типы диаграмм. URL: http://www.plam.ru/bislit/govori_na_jazyke_diagramm_posobie_po_vizualnym_kommunikacijam/p3.php.
    6. Типы диаграмм. URL: https://support.office.com/ru-ru/article/Типы-диаграмм-10b5a769-100d-4e41-9b0f-20df0544a683.
    7. Рост хоккеистов: анализируем данные всех чемпионатов мира в текущем веке. URL: https://habrahabr.ru/post/301340/.