|
|
课程介绍：3 ~* [% C' l' ^3 K4 q4 b" \( g. P
4 n" M5 d6 O: L1 f: H今天我们介绍两个科学运算当中最为重要的两个模块，一个是 numpy,一个是 pandas。任何关于数据分析的模块都少不了它们两个。
a# V% p# ~0 B3 {7 N- ~- K# P' h# |: {& u1 ]. v+ r
特点介绍：
$ Z) K6 ?/ \9 o4 `( r
. ^( L9 l) Y. T2 {, o I运算速度快：numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本。! Z$ ~4 a3 O+ k Q
消耗资源少：采用的是矩阵运算，会比 python 自带的字典或者列表快好多0 n0 w" f9 s. \( [6 x3 S3 e
3 R2 v' |, D. t1 s
课程目录：: b7 X0 q# R4 c5 ^- @6 m
' g+ _, I f+ x" R
一、Numpy/ Pandas 简介3 |6 u% J3 ]+ E2 f! l2 \
) V0 k& {, `8 a* n7 Y2 [% v1.1 什么是 Numpy & Pandas?
. t& X+ K! I: R, b, e" I8 j1.2 Numpy 和 Pandas 安装
' f1 g5 }. S. n' C% Q: E4 r二、Numpy 学习
4 m0 p$ _, W9 V* Y) g4 m: }2.1 Numpy 属性' S- _7 ?/ ~% y" r, \
2.2 Numpy 的创建 array+ Z5 Q+ R: r- `) L
2.3 Numpy 基础运算1
: e1 K& Z; i- I6 n7 h2 c* O2.4 Numpy 基础运算2; Z5 d( y" W, F8 I" g9 B* ]
2.5 Numpy 索引
* e5 {1 C% ]# W9 d; G2.6 Numpy array 合并8 I8 s- G" ]5 x& ]1 T* u/ K
2.7 Numpy array 分割
4 B s& A m/ f2.8 Numpy copy & deep copy
. W, ]0 c* u; b9 L4 k2 r8 \% n三、Pandas 学习& J, M& {4 g& K+ O7 i) t
3.1 Pandas 基本介绍
2 H7 a, Z6 B6 h" e) Y9 p" Z3.2 Pandas 选择数据
% V, i' r _ Z; U. G; B3.3 Pandas 设置值
* R3 _& m) m& I4 Z3.4 Pandas 处理丢失数据! F; r: h: Y/ R$ k7 G" _' C2 r$ K$ H
3.5 Pandas 导入导出 |' ^; c T3 h$ ~
3.6 Pandas 合并 concat/ N" H' q e7 O# U9 v
3.7 Pandas 合并 merge
' T4 F2 }; A3 H2 b' D% N: _4 @+ v2 T# l3.8 Pandas plot 出图
' K2 w. T% B3 z# x: P四、附加内容+ g3 N$ G1 Y( b5 p. A" r+ _
4.1 为什么用 Numpy 还是慢, 你用对了吗?. Q1 Y \$ I( [' C7 m* p
/ _$ n% T7 P3 i0 l# S6 z! r" p5 b! M# U% C- g' c
( S9 ^1 M3 s5 i9 V3 V) @
. A5 x( \0 [0 h& {; [资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见* I% u$ r+ d! o" [) `/ F& I
3 ~0 g$ N; g4 d' z8 c5 ~$ q" U1 X A$ q* W) F: T5 ?- D
- ~! z3 A, y I7 ~6 `( ?
本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
发表于 2022-6-8 01:27:01
