Python数据分析实战--Numpy库实战

faf · 发表于 2019-6-20 19:17

〖课程介绍〗:( T7 d) B, |' @: G/ J
      适用人群
            所有人
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      课程概述$ _5 ^1 y" c$ Q
            该课程旨在以实战为驱动教你如何用python玩转数据分析，该课程将重点讲解numpy让您以后在学习其他框架如鱼得水，形如流水的玩转数据。
            不管把是数据整理到模型训练你的模型，还是做漂亮的各种可视化图都需要整理好数据，要完的传数据，numpy是python数据处理的核心基础，几乎没有一个python数据分析工具不用numpy的。比如pandas， sickit，甚至各种深度学习框架比如tensorflow都离不开numpy。所以numpy这一关你必须过！这门课讲用通熟易懂的方法带你顺利通过这一关.& S! G: f% {6 }
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〖课程目录〗:: \  d. g  ]/ G# m, K& u5 _, B
      章节1NumPy构造数据9 f/ j- _; l3 }( N% }, k
      课时1学习该课程必读02:192 K- ~$ L) \, k0 F3 y0 s" v
      课时2tuple和list转成numpy的array数据类型11:56# h* @+ D! H  K
      课时3numpy内置函数arange的那些事11:08% [4 u6 g) p( ^- v
      课时4线性空间linspace，ones，zeros 多维数据及len，size，shape16:474 s5 \& {% h, ]8 M3 Y9 k
      章节2数据索切割及遍历
      课时5数据切糕slice10:44
      课时6numpy 逻辑掩码高效刷选数据.09:45
      课时7数据删选与修改练习
      课时8numpy数据广播及常用矩阵操作14:43* E  g7 }: ~% b3 [
      课时9numpy基于复杂数据类型构建与操作17:28
      课时10numpy基于复杂数据类型构建与操作练习
      章节3数据可视化 Matplotlib和Pylot& \( O7 e4 i; q" n: W# e/ D# o
      课时11matplotlib第一幅数据可视化图-直方图05:34
      课时12多副图组合 figure和subplot11:17' }* z& {1 I9 u
      课时13matplotlib多曲线图07:04
      课时14Tick图以及Grid网格05:061 L  V/ |& w& V8 C$ l2 L/ i( j8 D2 g: G
      课时15Annotation添加方程及其他注释04:26
      课时16复杂函数曲图线及bbox06:03
      课时17饼状图和柱状图04:51
      课时18酷炫图形的欣赏与借鉴07:07
      章节4玩转数据--深入理解numpy
      课时19数据浅拷贝06:44
      课时20数据视图及深拷贝05:34
      课时21数据属性详解04:25* ^6 d9 x8 J( u+ G
      课时22数据添加之append05:48& e: Z9 N+ l$ k
      课时23数据添加之 horizontal及vertical stacking06:24, R' N* h3 `  m$ B/ j9 Y
      课时24数据添加之 instert03:535 C5 f" N* N* e0 ]: g# j
      课时25数据删除delete函数04:34
      课时26数据合并与分离09:379 g" W5 @$ l4 V5 |
      课时27玩转数据形状shape07:47
      课时28快速排序及旋转数据05:27' }9 G4 i% l1 d4 Q5 a  @0 N
      课时29数据类转置操作08:01- w  ~- |$ f, |* @; v
      课时30覆瓦式数据拓展08:35
      章节5实战中的那些问题-精选用例- l. U" }- p" b% n- O
      课时31自定义通用函数05:46# Y3 l2 w- Q/ Y1 }' Y0 ~2 ^0 d
      课时32毕达哥拉斯定理03:14
      课时33线性代数的那些事05:16
      课时34数据模式发现03:11
      课时35统计学的那些事04:36, `5 H- T; r3 P+ e# A7 Y
      章节6扩张案例--销售数据小案例* l' \' a/ _" T; B8 v/ R
      课时36pandas操作网络csv销售数据03:37
      课时37numpy小试销售数据分析04:583 ?5 J* O- f3 l; {5 r
      章节7结束语及未来学习建议
      课时38结束语及未来学习建议03:04

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