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介绍
全部任务
全部任务
1.1 认识Python
1.2.1 Python开发环境...
1.2.2 Python解释器下...
1.3.1 安装PyCharm
1.3.2 使用PyCharm
1.3.3 在PyCharm中使...
2.1.1 编写第一个Pytho...
2.1.2 缩进代码
2.2.2 字符串的索引及切片操...
2.2.3 任务实现-字符串与数...
2.3.1 Python常用运算...
2.3.2 任务实现-计算圆形的...
3.1 认识Python数据结构
3.2.1 创建列表
3.2.2 列表索引及切片操作
3.2.3 为列表添加元素
3.2.4 列表元素的删除及修改...
3.2.5 列表推导式
3.2.6 任务实现-求解曲边图...
3.3.1 创建字典
3.3.2 字典的增删改查操作
3.3.3 任务实现-单词词频统...
4.1.1 考试成绩等级划分-任...
4.1.2 条件判断及分支语句
4.1.3 try-except...
4.1.4 任务实现-考试成绩等...
4.2.1 循环语句
4.2.2 任务实现-实现一组数...
4.3 冒泡排序法排序
5.1.1 使用def定义函数
5.1.2 任务实现-自定义求列...
5.2 使用lambda创建匿名...
5.3 存储并导入函数模块
6.1 认识面向对象
6.2.1 创建Human类
6.2.2 创建对象
7.1.1 读取文件数据
7.1.2 任务实现-文件数据读...
7.2 将数据写入文件
7.2 将数据写入文件
8 模块和第三方库
1.1认识数据分析
1.2熟悉Python数据分析的...
1.3 安装anaconda与启...
1.4 掌握jupyter no...
2.1.1Numpy简介
2.1.2 数组创建及基础属性
2.1.3 初识数组的特点
2.1.4 创建常用数组
2.1.5 数组数据类型
2.1.6 生成随机数
2.1.7 一维数组的索引
2.1.8 逻辑型索引
2.1.9 多维数组的索引
2.1.10 求解距离矩阵
2.1.11 变化数组shape
2.2.1 Numpy矩阵介绍
2.2.2 Numpy通用函数介...
2.2.3 通用函数的广播机制
2.3.1 Numpy读写二进制...
2.3.2 Numpy读写txt...
2.3.3 利用Numpy对数据...
4.1 Pandas简介
4.2.1 Pandas读取文本...
4.2.2 存储数据框
4.2.3 Pandas读取ex...
4.2.4 将数据框存储为exc...
4.3.1 构建数据框
4.3.2 查看数据框的常用属性
4.3.3 按行列顺序访问数据框...
4.3.4 按行列名称访问数据框...
4.3.5 修改数据框中的元素
4.3.6 删除数据框中的元素
4.3.7 描述分析数据框中的元...
4.4.1 转换成时间类型数据
4.4.2 时间类型数据的常用操...
4.5.1 groupby分组操...
4.5.2 agg聚合操作
4.6.1 生成透视表
4.6.2 生成交叉表
5.1.1 表堆叠
5.1.2 主键合并
5.1.3 重叠合并
5.2.1 检测与处理重复值
5.2.2 检测与处理缺失值
5.2.3 检测与处理异常值
5.3 标准化数据
5.4.1 哑变量处理
5.4.2 离散化连续型数据
1.1 Matplotlib绘制...
1.2 添加文本和修改绘图风格
1.3 rc参数
1.4 散点图
1.5 折线图
1.6 直方图和条形图
1.7 饼图
1.8 箱线图
1.9 人口特征间分布
1.10 人口各个特征分布
2.1 seaborn基础介绍
2.2 seaborn简单绘图
2.3 seaborn绘图风格
2.4 调色板1
2.5 调色板2
2.6 关系图
2.7分类图
2.8分布图
2.9回归图
2.10矩阵图
2.11网格图
6.1.1Scikit-Lear...
6.2 构建并评价聚类模型
6.3 构建并评价分类模型
6.4.1 构建回归模型
6.4.2 评价回归模型
6.1.2 获取及认识datas...
6.1.3 将数据集划分为训练集...
6.1.4 利用转化器进行数据转...
项目前置知识学习-配套资料.zi...
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