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标题: (价值129)Python学习之Python必备库实战 [打印本页]

作者: itmsf    时间: 2019-5-7 20:29
标题: (价值129)Python学习之Python必备库实战
(价值129)Python学习之Python必备库实战



〖课程介绍〗:


适用人群:
                数据分析、数据挖掘、机器学习领域工作研究者,Python语言使用者,高校学生群体。; X0 H4 C) t- J4 A* R
+ J' W7 v' }0 V
        课程概述:
                Python科学计算库:Numpy库
                Python数据处理库:Pandas库, z: S9 @7 c" S7 E
                Python绘图库:Matplotlib库2 s7 Z# c. R8 K7 n# G
                Python常用库。
                后续预计更新:【优先级靠后】. O4 @2 t9 w# X$ C; ^
                可视化库:Seaborn
                可视化库:Pyecharts
〖课程目录〗:

        章节1:科学计算库--Numpy% q0 H) k8 d6 V, U( a% X
        课时1初识NumPy06:32, |2 S+ `( U! a% l3 X' A* O
        课时2NumPy的基本属性05:50
        课时3创建特殊的数组04:51
        课时4数组维度介绍07:38
        课时5数组的升维和降维11:22
        课时6数组元素的索引和切片08:029 ?1 f" \8 W% [
        课时7数组的合并与切割09:38. }& A7 Q0 Y( W- J( i
        课时8数组的运算10:55
        课时9深拷贝与浅拷贝04:22
        课时10NumPy内的随机模块(一)08:10
        课时11NumPy内的随机模块(二)10:042 }: W5 T. Z- @+ \
        课时12数组和矩阵以及矩阵求逆06:29
        课时13Numpy课程资料
        章节2:数据分析处理库—Pandas9 C0 P, Y7 p  Y2 k" [* R
        课时14初识Pandas05:01: ^6 V( ~6 `# j2 v+ j4 L! l( D
        课时15认识Series06:33* g& W8 Y4 C( j' H
        课时16操作Series14:08" n- H" K. t  S. j& m
        课时17认识DataFrame09:35" y9 B2 ]3 s1 ]- e7 W) W
        课时18DataFrame简单操作(一)06:17
        课时19DataFrame简单操作(二)08:06$ O* M3 U8 k! ^. H. E( ]. S
        课时20查询数据框的三种方法15:05
        课时21DataFrame中常见操作05:378 h1 U# G9 G- a. q. {/ J0 i$ H
        课时22课程资料. w2 |9 R# v2 W. u5 U! ^
        章节3pandas库应用实例
        课时23数据文件的导入与导出14:11
        课时24缺失值数据处理07:312 x% S7 }, V2 `# M/ N* I
        课时25重复值处理07:297 h5 R. M& m0 A' G9 e0 ?
        课时26slice函数的应用08:19
        课时27数据筛选09:28
        课时28数据框合并08:41
        课时29合并数据框的列04:21
        课时30merge函数06:212 `6 l5 {% Y$ F( C0 `' y
        课时31数据框的计算03:079 J1 h# Q- f$ i
        课时32随机抽样05:23
        课时33数据标准化06:51
        课时34数据分组08:371 w6 j2 E6 F5 Y
        课时35使用Pandas处理时间格式的数据07:53
        课时36课程资料0 n( ^: O0 n5 O  i& t  X/ p8 b
        章节4pandas库处理时间序列数据' v- s0 E: r. d1 k
        课时37时间序列(一)05:490 F" j  t# ?/ V5 R. t
        课时38时间序列(二)07:558 u7 o: ^, n6 k& Y( [9 ?( Q, U3 S2 y
        课时39时间序列(三)03:33* r- z6 }' U6 D4 F: [4 y7 M
        课时40数据降采样05:42
        课时41数据升采样05:24
        课时42使用滑动窗口处理时间序列07:198 y" o+ P! l* [4 S
        课时43课程资料
        章节5:利用Pandas进行数据分析4 _% s- `$ K! b
        课时44基本描述统计06:342 h9 N7 f, S8 F0 w
        课时45groupby函数的使用06:06; j3 L# M7 J% ]# m1 e
        课时46生成数据透视表04:44: z) s3 Z# k( r  c
        课时47相关分析04:580 O) H  |; ?1 T
        课时48课程资料
        课时49练习一【GPA计算】( B% d) P3 C: y1 b* @2 ?
        课时50练习二【花名册计算】) }4 y5 h  e1 e) H$ l& u8 z+ ?
        章节6:数据可视化库—Matplotlib
        课时51散点图(一)---简单散点图绘制06:390 P9 E* u2 ~2 ^' K7 j* ]
        课时52散点图(二)---设置中文显示05:27+ m' Z1 V& Z& e7 R+ |
        课时53散点图(三)---自定义坐标轴07:37* \  @! E4 R1 h2 M! s7 d' j
        课时54折线图(一)---折线图绘制06:45; g; l; V2 G) y! j! X
        课时55折线图(二)---颜色与线型06:59
        课时56折线图(三)---实例06:45# y) ~+ h* y' ~6 c. [$ [# c
        课时57直方图06:20
        课时58柱形图(一)---简单柱形图绘制09:11
        课时59柱形图(二)---堆积柱形图06:43, @% X, G/ \5 k  j: e. ~0 Z
        课时60柱形图(三)---横向柱形图05:17
        课时61柱形图(四)---双向柱形图03:25- t8 j; m$ f! n$ o$ n
        课时62饼图(一)---基础饼图12:59
        课时63饼图(二)---剩余问题02:41
        课时64箱线图06:29( n2 j$ z8 u( H7 M
        课时65课程资料
        章节7python内置模块儿
        课时66随机模块儿(一)05:02' u7 ?. G2 [  b* F* U
        课时67随机模块儿(二)05:31
        课时68时间模块儿08:339 y; _/ u. |9 L


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作者: leaf    时间: 2019-8-4 11:08
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作者: epiat    时间: 2019-8-11 08:57
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作者: yanguilai    时间: 2019-8-17 11:53
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作者: aike    时间: 2019-10-9 23:47
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作者: hpc19950723    时间: 2020-7-17 14:03
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作者: mage    时间: 2020-10-24 16:14
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作者: 2303833249    时间: 2021-4-8 17:33
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作者: mousefat    时间: 2021-4-23 16:59
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作者: leo1984    时间: 2021-7-15 23:12
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作者: lyd723    时间: 2022-7-9 18:57
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作者: zhupi3314    时间: 2022-10-25 21:47
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作者: await0202    时间: 2023-7-28 11:02
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作者: itcom    时间: 2024-4-29 19:21
太生气了,盐蛋的的




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