[入门精通] 4天快速入门Python数据挖掘

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-6-23 09:20:35 | 显示全部楼层 |阅读模式
    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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  • TA的每日心情

    2021-5-11 16:51
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