(价值129)Python学习之Python必备库实战

笑呵呵啊 · 发表于 2019-5-6 13:07

〖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。6 L) S* x6 v6 q; A3 g" v/ [. k- V
! h6 A$ y, m$ m+ s- U1 u0 ]% E
      课程概述:" D/ Q9 a5 g! G2 I
            Python科学计算库：Numpy库5 g; @+ x  g9 Q: B3 O  `
            Python数据处理库：Pandas库* s/ [( [& k! s( U# \8 Y9 k
            Python绘图库：Matplotlib库" C5 {' d2 \- @8 I
            Python常用库。
            后续预计更新：【优先级靠后】. _6 I0 p5 K/ u# I' G. N- Z; y
            可视化库：Seaborn
            可视化库：Pyecharts

〖课程目录〗:$ F7 @0 A0 U$ _, v6 x# Q
      章节1:科学计算库--Numpy
      课时1初识NumPy06:32( e/ N0 C4 C  o7 w! @* Y
      课时2NumPy的基本属性05:50* E* y# ~' |6 A9 f4 s, u, p' {
      课时3创建特殊的数组04:51
      课时4数组维度介绍07:38! X  B+ Q! d+ }, n3 q. g
      课时5数组的升维和降维11:22/ Y; K, _1 O  P. @0 r8 @
      课时6数组元素的索引和切片08:027 w5 [; S: C9 t/ X! k
      课时7数组的合并与切割09:38. [/ O: H3 u; }# T
      课时8数组的运算10:556 [+ X/ F$ H7 ~) ]
      课时9深拷贝与浅拷贝04:22
      课时10NumPy内的随机模块（一）08:10* F2 i$ G" O4 s$ h& j+ F) v) G  {
      课时11NumPy内的随机模块（二）10:04
      课时12数组和矩阵以及矩阵求逆06:29
      课时13Numpy课程资料& q/ A6 I; S) X( N# K/ Q
      章节2:数据分析处理库—Pandas
      课时14初识Pandas05:011 T  @7 ]5 X6 C4 v% x/ u) t1 F, X: {
      课时15认识Series06:33' ]: n0 `: [% Q4 r8 ]4 P( z
      课时16操作Series14:08* y3 |  z. X' c' j
      课时17认识DataFrame09:35. @: n3 ~4 t- I. Z
      课时18DataFrame简单操作（一）06:17
      课时19DataFrame简单操作（二）08:06
      课时20查询数据框的三种方法15:05* g' I) H% V) h
      课时21DataFrame中常见操作05:37
      课时22课程资料
      章节3Pandas库应用实例( O/ G. F3 w# \6 f$ }! I  Q( y
      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07:31  z3 p+ T" ]! @9 ]3 }: ?
      课时25重复值处理07:298 u, H0 J' ?$ [/ ~( Z
      课时26slice函数的应用08:19
      课时27数据筛选09:28& l& {( T  D( O( h' k  a  U9 W, z
      课时28数据框合并08:41+ n2 b, K. g3 s; S$ R2 m0 R$ y1 p
      课时29合并数据框的列04:21
      课时30merge函数06:217 }: c6 y+ s- [. y
      课时31数据框的计算03:073 o  p* B  U9 H4 R1 ], ?4 g% W
      课时32随机抽样05:235 C, t4 o2 D& a7 `" c( N/ ^/ V* {
      课时33数据标准化06:51/ O5 Z+ y1 k/ a* c: A
      课时34数据分组08:37. k( l8 m9 p( R, `# X" M
      课时35使用Pandas处理时间格式的数据07:53
      课时36课程资料# Y7 |/ {6 E" p5 v
      章节4Pandas库处理时间序列数据
      课时37时间序列（一）05:49/ K* ?4 I8 K& H1 ~- [: S
      课时38时间序列（二）07:55
      课时39时间序列（三）03:33: l( D- `) |2 V- L6 x5 D+ \
      课时40数据降采样05:42
      课时41数据升采样05:24: ]- s7 @  [0 h: B1 g) \& ^
      课时42使用滑动窗口处理时间序列07:19
      课时43课程资料
      章节5:利用Pandas进行数据分析
      课时44基本描述统计06:344 V: F: u) K% O8 X: c+ B
      课时45groupby函数的使用06:06& I5 g0 Q0 E0 K7 F3 e
      课时46生成数据透视表04:44  O2 S/ x- i! M1 K8 V/ Y& Y# f. c0 K: B
      课时47相关分析04:582 n8 }, h9 Y  c# b2 l
      课时48课程资料
      课时49练习一【GPA计算】
      课时50练习二【花名册计算】( y+ O# Z3 k' J; A
      章节6:数据可视化库—Matplotlib
      课时51散点图（一）---简单散点图绘制06:39
      课时52散点图（二）---设置中文显示05:27
      课时53散点图（三）---自定义坐标轴07:37; d- G* h/ V1 |6 _. v# N0 J
      课时54折线图（一）---折线图绘制06:45
      课时55折线图（二）---颜色与线型06:59; u) e& B4 W; J4 {+ y
      课时56折线图（三）---实例06:450 y! ^* l, c9 B  ~' J
      课时57直方图06:209 I) L- P! G* x+ S+ s
      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( z# g7 E" t0 W% u9 f  \
      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
      课时62饼图（一）---基础饼图12:59) q& }9 A2 j2 q0 g* b, \, r
      课时63饼图（二）---剩余问题02:41( y5 J+ ~8 o: v2 X2 Y
      课时64箱线图06:29  t# A$ Q% {1 i5 D- y4 k* D; l8 J
      课时65课程资料
      章节7Python内置模块儿/ J. i% l1 Q9 i  I- o8 a
      课时66随机模块儿（一）05:02
      课时67随机模块儿（二）05:314 x+ E* C/ Y: h
      课时68时间模块儿08:33

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