python数据分析和可视化

夜深沉

——/10、Python数据分析与可视化/
, o/ s9 e0 t  _0 n' e, \/ c├──1-1 numpy介绍.mp4 9.33M
0 i) E! S7 S. t& `7 v├──1-10 线性代数.mp4 23.07M
& o4 J& x$ b) H) y3 Y! @0 R4 u├──1-11 pandas索引.mp4 25.65M
├──1-12 pandas DataFrame.mp4 32.72M
5 A1 u& n3 {9 c: b5 q4 G$ w  E├──1-13 pandas DataFrame常见操作.mp4 10.66M
- H" j: Z2 a3 W( `# }" ~├──1-14 DataFrame的基本功能.mp4 23.11M
7 ?4 D1 E- u" i2 X+ m2 n% v├──1-15 pandas的统计操作.mp4 16.83M
8 U9 w& @9 Q2 X4 c0 U├──1-16 读取和导出csv文件.mp4 32.04M
├──1-17 excel文件的读取和导出.mp4 14.92M
├──1-18 matplotlib.mp4 25.41M
1 V% f1 G9 ^' N: q% }├──1-19 matplotlib绘制多图.mp4 6.75M
├──1-2 numpy入门.mp4 14.43M
1 o4 w: G& s/ y% R6 p& E5 r1 R├──1-20 标记颜色和线型.mp4 16.12M
/ t. {+ ^+ v0 u- X2 j8 H├──1-21 标签和图例网格线.mp4 10.57M
& F' G; b; ~+ j/ Z; _├──1-22 同一张图绘制sinx cosx.mp4 10.55M
3 _7 b# |& A, w' k+ u9 Y├──1-23 matplotlib绘制折线图柱形图.mp4 35.56M
├──1-24 matplotlib绘制饼图.mp4 7.00M
├──1-25 pandas绘图.mp4 15.52M
7 `0 ]& z; R1 O3 T6 _2 {; G- \7 k├──1-26 pandas绘制饼图.mp4 13.65M
├──1-27 pandas绘制直方图.mp4 5.16M
4 A  Q, G  K0 k* h& W8 X. g├──1-28 seaborn入门.mp4 10.66M
2 C2 q  o" U, C├──1-29 seaborn绘制热力图.mp4 16.72M
├──1-3 数据类型.mp4 21.75M
├──1-30 设置图形显示效果.mp4 36.49M
. D' \) C) _+ q7 U8 |8 q( h├──1-31 调色.mp4 20.64M
/ S; x2 F, g" ?3 f├──1-4 数组运算.mp4 8.47M
9 p  Y) A+ [: N1 ^/ r8 I├──1-5 numpy数组操作.mp4 50.59M
5 J+ ~) w" s8 P1 j├──1-6 截取矩形数组.mp4 9.62M
5 n% W8 f  l# e1 M6 h# m├──1-7 numpy的常用函数.mp4 21.17M
├──1-8 数学方法.mp4 13.45M
├──1-9 二维数组数学运算.mp4 19.51M
$ X6 D( |2 g5 h2 E, K├──2-1 CPI指数.mp4 45.83M
% o1 I8 W/ x+ Z- B8 D9 y) o$ c+ ]5 p7 E├──2-10 三大需求对经济的拉动可视化分析.mp4 27.88M
├──2-2 根据CPI指数分析通货膨胀.mp4 11.62M
├──2-3 货币供应量.mp4 28.36M
├──2-4 货币供应量数据的获取.mp4 33.06M
├──2-5 货币供应量数据清洗.mp4 41.42M
" `. p, A. o* T) |+ M  |├──2-6 金融危机对货币供应量的影响.mp4 93.52M
& ]. y* }8 V- g, r, @7 z├──2-7 货币供应量和GDP数据的获取和清洗.mp4 61.11M
├──2-8 货币供应量和GDP可视化.mp4 20.00M
├──2-9 三大需求对GDP的拉动数据获取并清洗.mp4 19.83M
├──3-1 上证指数数据获取.mp4 30.15M
5 F6 w) q, i; r5 a2 {$ d. }├──3-10 k线图绘制.mp4 29.15M
├──3-11 成交量绘制.mp4 16.20M
1 Z2 t9 ^+ G; Y# U: e├──3-2 上证指数可视化.mp4 9.57M
+ f7 V/ }5 o% b' q+ k6 T├──3-3 成交量的可视化.mp4 25.35M
5 \% i1 ?$ D0 E" O8 l/ O, c& h├──3-4 均线分析.mp4 28.22M
% X% R4 ^, C! M; x├──3-5 日收益率分析.mp4 14.73M
├──3-6 多只股票数据的获取.mp4 30.95M
0 `& Z+ {% g* @) }5 y# f├──3-7 多只股票相关性分析.mp4 19.03M
├──3-8 散点图看相关性.mp4 14.25M
├──3-9 k线图基础知识.mp4 42.29M
: e: g; w) k0 v" C├──4-1 pyechars环境搭建.mp4 21.18M
' w$ R  g# A5 V1 h7 r├──4-2 公司行情数据获取.mp4 16.74M
├──4-3 上市公司详情数据清洗.mp4 42.64M
├──4-4 生成上市公司全国分布地图.mp4 32.75M
├──4-5 全国上市公司柱状图.mp4 3.27M
' e4 ?1 V# w' i+ b/ I& [% t├──4-6 上市公司省份柱状图标注.mp4 16.12M
├──4-7 上市公司总资产分布情况.mp4 15.45M
9 b2 U4 B. v: L, t4 S, Y└──4-8 词云统计.mp4 47.18M
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