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Python數據分析-基礎技術篇

難度初級
時長 2小時42分
學習人數
綜合評分8.40
77人評價 查看評價
9.0 內容實用
8.1 簡潔易懂
8.1 邏輯清晰
學習 。插值。 來自 pylab繪圖模塊 科學計算 linspace線性等分向量 來自 學習。插值 導入 一維插值 interpld
來自 學習。優化。 導入 最小值 定義 rosen（x）
先引入積分模塊。 來自 學習。積分 導入 低階法計算數值積分quad，dblquad double quad 兩倍低階法計算數值積分
學習scipy 積分integral 優化器optimizer 篡改；填寫；插值interpolation 線性linear
繪制散點圖。 fig .plt。數字；人物；圖形；價格；（人的）體形；畫像figure fig。add-創建子圖 次要情節 繪制子圖subplot（3,3,1）
下節課介紹除了折線圖以外的圖表
matplotlib 繪圖庫 。 matplot散點圖陣列 對矩陣各列繪圖。
fft快速傅里葉變換。 coef系數
線性方程組 和 矩陣 運算。 np.eye(3) 單位矩陣 inv(lst) . lst。轉置矩陣transpose（）
arange 等差數列 。 np。等差數列（1,11） 矩陣變維reshape（【2，-1】）
np.零數組（【2,4】） np。1數組（【3,5】） np.隨機數。隨機（2,4）
科學計算numpy 導入 科學計算。 作為 np
巨蟒數據分析基礎技術。numpy 開源的數據計算擴展。功能， ndarray 多維操作 線性代數
科學計算工具：anaconda 。 anaconda 自己里有一個巨蟒。
課程須知
需要對python語法和基本數據結構有所了解，對數據分析感興趣！
老師告訴你能學到什么？
1、數據分析的一般步驟 2、numpy簡介與基本使用 3、matplotlib簡介與基本使用 4、scipy簡介與基本使用 5、pandas簡介與基本使用 6、機器學習的一般概念 7、scikit-learn的簡介、使用示例與學習方法 8、keras的簡介與一般用法
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課程須知
需要對python語法和基本數據結構有所了解，對數據分析感興趣！
老師告訴你能學到什么？
1、數據分析的一般步驟 2、numpy簡介與基本使用 3、matplotlib簡介與基本使用 4、scipy簡介與基本使用 5、pandas簡介與基本使用 6、機器學習的一般概念 7、scikit-learn的簡介、使用示例與學習方法 8、keras的簡介與一般用法

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