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使用Python 3进行NumPy数据科学基础培训 
使用Python 3进行NumPy数据科学基础培训
类别 : 视频集
格式 : MP4
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概述

在有关Jupyter笔记本Anaconda的教程中,我们讨论什么是Jupyter笔记本? Anaconda Jupyter Notebook是一个用于创建和共享包含实时代码,方程式,可视化效果和说明性文本的文档的应用程序。

目录(6h)

  1. 什么是Jupyter Notebook?简介,演练+ Jupyter Markdown入门指南
  2. 使用NumPy方法和Python结构创建数组
  3. NumPy索引和切片数组,布尔掩码数组
  4. NumPy广播功能和数组计算
  5. NumPy结构化数组与记录数组
  6. 使用NumPy和Matplotlib示例
  7. NumPy Matplotlib教程,Matplotlib饼图,条形图,箱线图
  8. 学习Python浅表复制与深度复制
  9. 数组中添加和删除元素
  10. NumPy重塑,平铺和NumPy转置数组
  11. 在Python 3中使用Scipy的线性代数(Jupyter)
  12. 数据科学中的通用函数,勾股三重态和线性代数
  13. 通过Scipy Stats和NumPy学习Python统计函数,面向初学者的数据分析课程
  14. 使用Jupyterlab的Python拼图和挑战解决方案
  15. 数据清理步骤和方法,如何在Python中使用熊猫清理数据进行分析
  16. 数据纠缠
  17. 使用Pandas清理Python中的数据
  18. 使用Pandas,大数据和数据科学为Python清理数据以进行统计分析
  19. Python中的探索性数据分析,使用Python和Pandas进行交互式数据可视化
  20. Python描述统计数据,使用Pandas和NumPy进行探索性数据分析[描述性统计数据]
  21. 数据分析统计[Python条形图示例教程]
  22. 使用Python进行统计和数据分析
  23. 使用Pandas和Matplotlib进行探索性数据分析[Python统计]
  24. 图形分类数据
  25. Pandas的电子邮件分析
  26. 使用Pandas分析选举数据
  27. 假设检验,p值和置信区间,Python统计中的探索性数据分析
  28. Anova,适合数据的模型和拟合优度,使用Python Statsmodel进行探索性数据分析
  29. 机器学习和Python Logistic回归教程中的交叉验证,使用Python进行统计

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