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Python数据分析-基础技术篇

难度初级
时长 2小时42分
学习人数
综合评分8.40
77人评价 查看评价
9.0 内容实用
8.1 简洁易懂
8.1 逻辑清晰
  • Python简介
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    2017-06-28

  • 给广告费方法
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  • python数据分析2
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    2017-06-27

  • python数据分析
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    2017-06-27

  • 第一张截图
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    2017-06-25

  • numpy(coding): 1. ndarray 2. some kind of array 3. operation 4. liner algebra 5. others...
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    0 采集 收起 来源:ndarray

    2017-06-24

  • numpy 关键词:开源 数据计算扩展 功能:提供了一种新的数据结构ndarray 多位操作 线性代数 官网:http://www.numpy.org/
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    0 采集 收起 来源:初识numpy

    2017-06-22

  • 胶水特性:就是能集成c语言,提高运算速度 六个模块:numpy(数据结构基础)、scipy(强大的科学方法)、matplotlib(可视化)、pandas(基础数据分析套件)、scikit-learn(强大的 数据分析建模库)、keras(人工神经网络)、ai... python 科学计算工具:Anaconda
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    2017-06-22

  • 重点学习
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    2017-06-18

  • 人工神经网络基础
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  • print (np.zeros([2, 4]))#输出元素都为0的2行4列数组 print (np.ones([3, 5]))#输出元素都为1 的2行4列数组 print ("Rand:") print (np.random.rand(2, 4))#输出2行4列的随机数组 print (np.random.rand())#生成一个随机数 print (np.random.randint(1, 14, 5))#在1到14之间生成5个随机数 print (np.random.randn(2, 4))#输出正态分布随机数 print np.random.choice([10.20, 41])#在所给的数中随机选取一个数 print (np.random.beta(1,10, 100))#生成一个beta数组
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    1 采集 收起 来源:numpy常用Array

    2018-03-22

  • float64,complex64/128 shape 形状 ndim 维度 dtype 数据类型 itemsize 每个元素的大小 64位8个字节 size 大小
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    0 采集 收起 来源:ndarray

    2017-06-16

  • https://www.continuum.io/downloads/ 下载地址
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  • PY数据分析家族: 1.numpy 定义了数据结构基础 可用于存储和处理大型矩阵,比自带嵌套列表高效 2.scipy 强大的科学计算方法(矩阵分析、信号分析、数理分析等) 3.matplotlib 丰富的可视化套件 各种图表和三维图 4.pandas 基础数据分析套件 交叉分析等基础 5.sciket-leran 强大的数据分析建模库,在数据挖掘里有较大作用——聚类分析/回归分析等 6.keras 人工神经网络 可以实现深度神经网络
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    2017-06-16

  • PY数据分析家族: 1.numpy 定义了数据结构基础 可用于存储和处理大型矩阵,比自带嵌套列表高效 2.scipy 强大的科学计算方法(矩阵分析、信号分析、数理分析等) 3.matplotlib 丰富的可视化套件 各种图表和三维图 4.pandas 基础数据分析套件 交叉分析等基础 5.sciket-leran 强大的数据分析建模库,在数据挖掘里有较大作用——聚类分析/回归分析等 6.keras 人工神经网络 可以实现深度神经网络
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    2017-06-12

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课程须知
需要对python语法和基本数据结构有所了解,对数据分析感兴趣!
老师告诉你能学到什么?
1、数据分析的一般步骤 2、numpy简介与基本使用 3、matplotlib简介与基本使用 4、scipy简介与基本使用 5、pandas简介与基本使用 6、机器学习的一般概念 7、scikit-learn的简介、使用示例与学习方法 8、keras的简介与一般用法

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