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标题: 4天快速入门Python数据挖掘 [打印本页]

作者: itmsf 时间: 2019-6-23 09:20
标题: 4天快速入门Python数据挖掘

4天快速入门Python数据挖掘

〖课程介绍〗:
该阶段主要是介绍一些数据科学领域用Python语言实现的基础库，如简洁、轻便的数据可视化展示工具Matplotlib，高效的运算工具Numpy，方便的数据处理工具Pandas，为人工智能阶段打基础。

〖课程目录〗:
day1

01-环境搭建
02-JupyterNotebook介绍
03-快速上手JupyterNotebook
04-Matplotlib介绍
05-快速上手Matplotib
06-Matplotlib三层结构
07-完善折线图（画布层）
08-修改x、y轴刻度
09-中文问题解决
10-其他辅助显示层完善折线图
11-完善折线图（图像层）
12-创建多个绘图区
13-折线图应用场景
14-常见图表及散点图
15-柱状图
16-直方图
17-饼图
18-总结

day2

01-上节回顾
02-今日目标
03-Numpy优势
04-ndarray属性
05-生成数组的方法
06-均匀分布与正态分布
07-切片索引与形状修改
08-类型修改与数组去重
09-逻辑运算
10-统计运算
11-数组间运算
12-矩阵运算
13-合并与分割
14-10操作与数据处理
15-总结
答疑

day3

01-上节回顾
02-Pandas介绍
03-DataFrame属性和方法
04-DataFrame索引设置
05-Multilndex与Panel
06-Series
07-索引操作
08-赋值与排序
09-算术运算与逻辑运算
10-统计运算与自定义运算
11-Pandas画图
12-CSV文件的读取与存储
13-hdf5文件的读取与存储
14-json文件的读取与存储
15-总结

day4

02-今日安排
03-处理np.nan类型的缺失值
04-处理其他标记的缺失值
05-数据离散化
06-按方向合并pd.concat（）
07-按索引合并pd.merge0
08-交叉表与适视表
09-分组与聚合
10-综合案例
11-总结

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作者: hpc19950723 时间: 2020-7-11 03:08
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作者: mage 时间: 2020-10-23 16:07
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作者: 青年强 时间: 2021-1-7 21:57
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作者: lyd723 时间: 2022-7-10 22:03
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作者: zhupi3314 时间: 2022-10-27 15:23
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作者: ekihin 时间: 2023-7-28 14:25
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