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课程介绍：
5 Z. i5 f6 w( J6 G5 x; G. G4 E) n
* A8 ` x, R8 o& ]8 h+ F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。
7 X7 j0 H3 N- v% ]% r, A0 N+ \% L7 k* I
特点介绍：" R. ]& T( d! U/ y8 ^+ |
+ V X9 _9 E8 F* S( @2 T- G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。( P0 N7 B* T2 B+ [" |2 |
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! X: B: D: |9 \) R$ f7 G6 ]
4 d, B( B4 {- m% B
课程目录：
- E. R6 `+ r( v3 i
* G: P$ H, j+ ?, E$ N" ?0 E- A& y, A一、Numpy/ Pandas 简介
$ Z$ _, J' Y9 q2 j2 y" @- g# |* C, t
1.1 什么是 Numpy & Pandas?
" v. s. ?( T# I7 E* o8 K1 m1.2 Numpy 和 Pandas 安装1 J G+ `' O9 X- {9 a
二、Numpy 学习
8 X! A# u% L! D9 |' a5 v' A& L2.1 Numpy 属性$ A* |2 f! U; G- z$ e9 u
2.2 Numpy 的创建 array2 l& _3 `3 J; [: D, _2 j
2.3 Numpy 基础运算1
/ X" c* R/ C5 i3 B2.4 Numpy 基础运算2& e% b- W9 Q" J; V; B
2.5 Numpy 索引+ f6 y+ V5 ]) a
2.6 Numpy array 合并% T* H1 Y8 F" ^8 F* V9 k0 y
2.7 Numpy array 分割6 k# |$ H+ v+ o. H2 p
2.8 Numpy copy & deep copy5 y# |( y) O5 c# l
三、Pandas 学习
2 Q' V. W( s+ `$ o2 h/ g3.1 Pandas 基本介绍
8 ?* q) d& X* ?- N J3.2 Pandas 选择数据/ _/ L9 U4 b1 i& z
3.3 Pandas 设置值
1 y# I0 A# c# L& O' @9 ?4 g6 e3.4 Pandas 处理丢失数据
0 R% U+ P$ c; p2 a/ Q/ K1 f3.5 Pandas 导入导出
) \ W$ Q6 v+ w6 @, o5 R, K6 Q3.6 Pandas 合并 concat$ O$ U' {0 ]4 V) q9 i1 T, x
3.7 Pandas 合并 merge9 V7 J l# k0 o$ Z# o& M) Z& `
3.8 Pandas plot 出图
4 I! t. Z3 |5 z四、附加内容
2 u: Z) i: H) K4.1 为什么用 Numpy 还是慢, 你用对了吗?
% Z3 u) e) p6 T8 m7 N& P3 X
- n' u$ H: m/ H2 p% L+ d
3 R# q) }# @4 F7 |( E. s& ^( V4 r% E' T _: ~1 h
# D+ G2 \; H/ T B, D
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
3 D' G# H" }$ z$ K- u4 z0 b6 a* |! {. V" {$ r
+ N6 }, x. u4 d1 R5 U
' p U# D, a7 r1 u/ b6 E8 y
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发表于 2022-6-8 01:27:01
