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项目前置知识学习
第79任务： 2.1.1Numpy简介
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任务列表
第1任务： 1.1 认识Python
第2任务： 1.2.1 Python开发环境介绍
第3任务： 1.2.2 Python解释器下载安装
第4任务： 1.3.1 安装PyCharm
第5任务： 1.3.2 使用PyCharm
第6任务： 1.3.3 在PyCharm中使用交互模式执行代码
第7任务： 2.1.1 编写第一个Python程序
第8任务： 2.1.2 缩进代码
第9任务： 2.2.1 字符串基本操作
第10任务： 2.2.2 字符串的索引及切片操作
第11任务： 2.2.3 任务实现-字符串与数值处理
第12任务： 2.3.1 Python常用运算符介绍
第13任务： 2.3.2 任务实现-计算圆形的各参数
第14任务： 3.1 认识Python数据结构
第15任务： 3.2.1 创建列表
第16任务： 3.2.2 列表索引及切片操作
第17任务： 3.2.3 为列表添加元素
第18任务： 3.2.4 列表元素的删除及修改操作
第19任务： 3.2.5 列表推导式
第20任务： 3.2.6 任务实现-求解曲边图形面积
第21任务： 3.3.1 创建字典
第22任务： 3.3.2 字典的增删改查操作
第23任务： 3.3.3 任务实现-单词词频统计
第24任务： 4.1.1 考试成绩等级划分-任务描述
第25任务： 4.1.2 条件判断及分支语句
第26任务： 4.1.3 try-except语句
第27任务： 4.1.4 任务实现-考试成绩等级划分
第28任务： 4.2.1 循环语句
第29任务： 4.2.2 任务实现-实现一组数的连加与连乘操作
第30任务： 4.3 冒泡排序法排序
第31任务： 5.1.1 使用def定义函数
第32任务： 5.1.2 任务实现-自定义求列表均值的函数
第33任务： 5.2 使用lambda创建匿名函数
第34任务： 5.3 存储并导入函数模块
第35任务： 6.1 认识面向对象
第36任务： 6.2.1 创建Human类
第37任务： 6.2.2 创建对象
第38任务： 7.1.1 读取文件数据
第39任务： 7.1.2 任务实现-文件数据读取及词频统计
第40任务： 7.2 将数据写入文件
第41任务： 8 模块和第三方库
第42任务： 1.1.1常见网上冲浪过程
第43任务： 1.1.2爬虫的概念
第44任务： 1.1.3爬虫合法性
第45任务： 1.2认识反爬虫
第46任务： 1.3配置Python爬虫环境
第47任务： 2.1.1网络传输模型
第48任务： 2.1.2网络信息传输过程
第49任务： 2.2.1认识HTTP
第50任务： 2.2.2熟悉Cookie
第51任务： 3.1认识静态网页
第52任务： 3.2.1创建工程
第53任务： 3.2.2生成HTTP请求
第54任务： 3.2.3完善HTTP请求
第55任务： 3.3.1为什么要解析网页
第56任务： 3.3.2初识Xpath
第57任务： 3.3.3Xpath相对路径及属性查找
第58任务： 3.3.4使用BeautifulSoup解析网页
第59任务： 3.3.5网页解析小结
第60任务： 3.4.1认识chrome开发者工具
第61任务： 3.4.2任务演练：爬取并存储某网站首页数据
第62任务： 4.1认识动态网页
第63任务： 4.2.1通过网页源码追踪目标数据文件地址
第64任务： 4.2.2通过开发者工具追踪目标数据文件地址
第65任务： 4.2.3爬取数据并进行保存
第66任务： 4.3.1搭建selenium环境
第67任务： 4.3.2利用selenium获取网页数据
第68任务： 4.3.3利用selenium控制点击操作
第69任务： 5.1.1模拟登录的过程
第70任务： 5.1.2查找提交入口和表单数据
第71任务： 5.1.3提交表单完成模拟登录
第72任务： 5.1.4使用表单登录的注意事项
第73任务： 5.2使用Cookie登录方法实现模拟登录
第74任务： 5.3使用selenium模拟登录
第75任务： 1.1认识数据分析
第76任务： 1.2熟悉Python数据分析的工具
第77任务： 1.3 安装anaconda与启动jupyter notebook
第78任务： 1.4 掌握jupyter notebook常用功能
第79任务： 2.1.1Numpy简介
第80任务： 2.1.2 数组创建及基础属性
第81任务： 2.1.3 初识数组的特点
第82任务： 2.1.4 创建常用数组
第83任务： 2.1.5 数组数据类型
第84任务： 2.1.6 生成随机数
第85任务： 2.1.7 一维数组的索引
第86任务： 2.1.8 逻辑型索引
第87任务： 2.1.9 多维数组的索引
第88任务： 2.1.10 求解距离矩阵
第89任务： 2.1.11 变化数组shape
第90任务： 2.2.1 Numpy矩阵介绍
第91任务： 2.2.2 Numpy通用函数介绍
第92任务： 2.2.3 通用函数的广播机制
第93任务： 2.3.1 Numpy读写二进制文件
第94任务： 2.3.2 Numpy读写txt文件
第95任务： 2.3.3 利用Numpy对数据进行简单统计分析
第96任务： 4.1 Pandas简介
第97任务： 4.2.1 Pandas读取文本数据
第98任务： 4.2.2 存储数据框
第99任务： 4.2.3 Pandas读取excel文件
第100任务： 4.2.4 将数据框存储为excel文件
第101任务： 4.3.1 构建数据框
第102任务： 4.3.2 查看数据框的常用属性
第103任务： 4.3.3 按行列顺序访问数据框中的元素
第104任务： 4.3.4 按行列名称访问数据框中的元素
第105任务： 4.3.5 修改数据框中的元素
第106任务： 4.3.6 删除数据框中的元素
第107任务： 4.3.7 描述分析数据框中的元素
第108任务： 4.4.1 转换成时间类型数据
第109任务： 4.4.2 时间类型数据的常用操作
第110任务： 4.5.1 groupby分组操作
第111任务： 4.5.2 agg聚合操作
第112任务： 4.6.1 生成透视表
第113任务： 4.6.2 生成交叉表
第114任务： 5.1.1 表堆叠
第115任务： 5.1.2 主键合并
第116任务： 5.1.3 重叠合并
第117任务： 5.2.1 检测与处理重复值
第118任务： 5.2.2 检测与处理缺失值
第119任务： 5.2.3 检测与处理异常值
第120任务： 5.3 标准化数据
第121任务： 5.4.1 哑变量处理
第122任务： 5.4.2 离散化连续型数据
第123任务： 1.1 Python数据可视化概述
第124任务： 1.2 Matplotlib绘图库介绍
第125任务： 1.3 Matplotlib散点图绘制
第126任务： 1.4 Matplotlib绘制折线图
第127任务： 1.5 Matplotlib绘制柱状图
第128任务： 1.6 Matplotlib绘制饼图
第129任务： 2.1 Matplotlib例子的背景介绍
第130任务： 2.2 Matplotlib例子：预处理
第131任务： 2.3 Matplotlib例子：销售额随时间变化的可视化
第132任务： 2.4 Matplotlib例子：星期与销售额关系
第133任务： 2.5 Matplotlib例子：时间销售额与订单量的关系分析
第134任务： 3.1 Pyecharts简介与绘图逻辑说明
第135任务： 3.2 Pyecharts绘制散点图
第136任务： 3.3 Pyecharts绘制线图
第137任务： 3.4 Pyecharts绘制饼图
第138任务： 3.5 Pyecharts绘制柱状图
第139任务： 3.6 Pyecharts图形组合
第140任务： 4.1 Pyecharts地理图表介绍
第141任务： 4.2 Pyecharts绘制地理散点图
第142任务： 4.3 Pyecharts绘制地理迁徙图
第143任务： 5.1 绘制微信好友性别分布饼图
第144任务： 5.2 绘制微信好友地区分布地理图
第145任务： 项目前置知识学习配套资料.zip
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张老师
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