[入门精通] (价值129)Python学习之Python必备库实战

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  • TA的每日心情
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2019-5-7 20:29:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
    (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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    真是难得给力的资源啊
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