4天快速入门Python数据挖掘
更新时间:2023年06月20日15时33分 来源:传智教育 浏览次数:
课程简介
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。
课程特色|亮点
1. 用最快地办法入门数据科学
2. 用最简单方式轻松掌握数据科学基础库
课程内容介绍
1. 学前环境搭建：数据挖掘基础环境安装与使用
a) 库的安装
b) Jupyter Notebook使用
2. Matplotlib
a) 快速上手Matplotlib
b) 折线图与基础绘图功能
c) 散点图
d) 柱状图
e) 直方图
f) 饼图
3. Numpy
a) Numpy的优势
b) 认识ndarray
c) 基本操作
d) ndarray运算
e) 数组间的运算
f) 合并、分割
g) IO操作与数据处理
4. Pandas基础处理
a) Pandas的介绍
b) 基本数据操作
c) DataFrame运算
a) Pandas画图
b) 文件读取与存储
1. Pandas高级处理
a) 缺失值处理
b) 数据离散化
c) 合并
d) 交叉表与透视表
e) 分组与聚合
课程目录
4天快速入门Python数据挖掘(滑动查看)
第1节 - 环境搭建
第2节 - JupyterNotebook介绍
第3节 - 快速上手JupyterNotebook
第4节 - Matplotlib介绍
第5节 - 快速上手Matplotlib
第6节 - Matplotlib三层结构
第7节 - 完善折线图（画布层）
第8节 - 修改x、y轴刻度
第9节 - 中文问题解决
第10节 - 其他辅助显示层完善折线图
第11节 - 完善折线图（图像层）
第12节 - 创建多个绘图区
第13节 - 折线图应用场景
第14节 - 常见图表及散点图
第15节 - 柱状图
第16节 - 直方图
第17节 - 饼图
第18节 - 总结
第19节 - 上节回顾
第20节 - 今日目标
第21节 - Numpy优势
第22节 - ndarray属性
第23节 - 生成数组的方法
第24节 - 均匀分布与正态分布
第25节 - 切片索引与形状修改
未完待续，黑马老师996更新中......
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