python数据分析和可视化

夜深沉

——/10、Python数据分析与可视化/
1 x' n4 \% }5 _! u├──1-1 numpy介绍.mp4 9.33M
, b- b9 M2 Z! m$ c├──1-10 线性代数.mp4 23.07M
├──1-11 pandas索引.mp4 25.65M
# o6 ]; L' R! I+ K- t+ V5 |├──1-12 pandas DataFrame.mp4 32.72M
├──1-13 pandas DataFrame常见操作.mp4 10.66M
5 S& Q0 J; E& b. G7 U8 g! U├──1-14 DataFrame的基本功能.mp4 23.11M
) `  O8 y; ~' X├──1-15 pandas的统计操作.mp4 16.83M
$ I/ f: O4 y1 M$ j0 k0 A├──1-16 读取和导出csv文件.mp4 32.04M
0 Q$ D4 h9 e- f├──1-17 excel文件的读取和导出.mp4 14.92M
├──1-18 matplotlib.mp4 25.41M
├──1-19 matplotlib绘制多图.mp4 6.75M
; i  Q. P* G, D5 o7 Z- w├──1-2 numpy入门.mp4 14.43M
├──1-20 标记颜色和线型.mp4 16.12M
( B( {' W2 H9 m├──1-21 标签和图例网格线.mp4 10.57M
├──1-22 同一张图绘制sinx cosx.mp4 10.55M
├──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
* ~8 E) f' o; p/ W: D+ T2 P; f├──1-26 pandas绘制饼图.mp4 13.65M
! ~! p8 f; C; f; r  `: S: {' x├──1-27 pandas绘制直方图.mp4 5.16M
├──1-28 seaborn入门.mp4 10.66M
* J8 F; ]0 _! D1 R4 `* d. D├──1-29 seaborn绘制热力图.mp4 16.72M
9 y" @3 ]5 U' d% b/ ~# Z├──1-3 数据类型.mp4 21.75M
, X2 l8 v) r( ~├──1-30 设置图形显示效果.mp4 36.49M
" [/ s& F5 |! t├──1-31 调色.mp4 20.64M
├──1-4 数组运算.mp4 8.47M
  R; b( C) U7 q+ h' I! p├──1-5 numpy数组操作.mp4 50.59M
├──1-6 截取矩形数组.mp4 9.62M
& Q2 _2 M* t8 F# I% m1 m├──1-7 numpy的常用函数.mp4 21.17M
) X  {/ f% ^* @3 s├──1-8 数学方法.mp4 13.45M
. E+ e. E9 b, T9 s4 ]2 h├──1-9 二维数组数学运算.mp4 19.51M
) f1 a, G$ I  k( [2 a├──2-1 CPI指数.mp4 45.83M
) I* B, A- N! Y3 B  H├──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
8 N7 V5 D/ z8 q& M$ {├──2-3 货币供应量.mp4 28.36M
* S" L+ Y- d% q0 ~+ l! ]/ D* J. W) v├──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
├──2-6 金融危机对货币供应量的影响.mp4 93.52M
8 l6 w3 c9 ~! x* B5 ~9 N├──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
1 V; f& {% X" o' m├──3-10 k线图绘制.mp4 29.15M
9 A% [1 b% r, x1 T" h* A5 F8 D├──3-11 成交量绘制.mp4 16.20M
├──3-2 上证指数可视化.mp4 9.57M
. K" D. u" c" v2 \8 U, P$ G- O├──3-3 成交量的可视化.mp4 25.35M
/ u' C% v! H) H1 u' @├──3-4 均线分析.mp4 28.22M
├──3-5 日收益率分析.mp4 14.73M
% @. h. G8 Y9 j( u├──3-6 多只股票数据的获取.mp4 30.95M
/ `7 L% F' i# Z9 {* x0 \" j├──3-7 多只股票相关性分析.mp4 19.03M
0 E: K: y* S1 h+ t/ }6 @+ R2 m├──3-8 散点图看相关性.mp4 14.25M
' F2 Z7 d8 c2 d5 \6 z. T├──3-9 k线图基础知识.mp4 42.29M
1 w# v0 o' ^9 y' o0 [8 [├──4-1 pyechars环境搭建.mp4 21.18M
├──4-2 公司行情数据获取.mp4 16.74M
4 m" K- ]. [! \3 w5 R. y├──4-3 上市公司详情数据清洗.mp4 42.64M
( m5 p- g6 Y1 Y: ^: {# w├──4-4 生成上市公司全国分布地图.mp4 32.75M
( u6 {6 @; T3 q( `' n% g├──4-5 全国上市公司柱状图.mp4 3.27M
  V# w4 \( J! O( r+ l0 E0 ?├──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
└──4-8 词云统计.mp4 47.18M
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