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简介
- 1
关于本课程
Python 核心知识
- 1
数字
- 2
字符串
- 3
列表
- 4
字典
- 5
元组、集合与布尔值
- 6
比较
- 7
循环
- 8
函数
- 9
Lambda表达式、Map和Filter
- 10
挑战1：Python 基础知识
- 11
解决方案：Python 核心知识
- 12
挑战2：Python基础
- 13
解决方案2：Python核心知识
- 14
测验：Python 核心知识
Pandas：数据可视化
- 1
直方图与样式表
- 2
图表类型
- 3
挑战：使用pandas进行数据可视化
- 4
解决方案：在 pandas 中进行数据可视化
- 5
测验：使用pandas进行数据可视化
NumPy：数据分析
- 1
NumPy 数组
- 2
数组方法和属性
- 3
索引与切片
- 4
广播
- 5
花式索引
- 6
布尔掩码
- 7
算术运算
- 8
挑战：NumPy 基础知识
- 9
解决方案：NumPy 核心要点
- 10
测验：使用 NumPy 进行数据分析
Plotly：交互式数据可视化
- 1
基础与常用图表
- 2
地理绘图
- 3
测验：使用 Plotly 进行交互式数据可视化
Pandas：数据分析
- 1
pandas 中的数据结构
- 2
DataFrame
- 3
分层索引
- 4
处理缺失数据
- 5
合并与组合数据集
- 6
GroupBy 方法
- 7
常用方法与操作
- 8
挑战1：Pandas 基础知识
- 9
解决方案1：pandas 基础知识
- 10
挑战2：Pandas 基础知识
- 11
解决方案2：Pandas 核心知识
- 12
测验：使用pandas进行数据分析
项目1：经济衰退期间能源股与银行股的对比
- 1
项目介绍
- 2
练习：经济衰退期间能源股与银行股的对比
- 3
解决方案：衰退期间的石油与银行业对比
- 4
练习：绘制数据
- 5
解决方案：绘制数据
- 6
练习：绘制移动平均线
- 7
解决方案：绘制移动平均线
Matplotlib：数据可视化
- 1
基础绘图
- 2
Matplotlib 面向对象方法
- 3
图形尺寸、纵横比和DPI
- 4
图表类型与自定义
- 5
挑战1：使用Matplotlib进行数据可视化
- 6
解决方案1：使用Matplotlib进行数据可视化
- 7
挑战2：使用Matplotlib进行数据可视化
- 8
解决方案2：使用Matplotlib进行数据可视化
- 9
使用 Matplotlib 进阶绘图选项
- 10
彩色与三维图形
- 11
测验：使用 Matplotlib 进行数据可视化
项目2：紧急呼叫数据集
- 1
项目介绍
- 2
练习：紧急呼叫数据集
- 3
解决方案：紧急呼叫数据集
- 4
练习：绘制数据
- 5
解决方案：绘制数据
- 6
练习：绘制分组数据
- 7
解决方案：绘制分组数据
Seaborn：统计数据分析可视化
- 1
分布图
- 2
挑战1：分布图
- 3
解决方案1：分布图
- 4
核密度估计图
- 5
分类图
- 6
分类散点图
- 7
类别分布图
- 8
分类估计图
- 9
组合不同的分类图
- 10
坐标轴网格
- 11
矩阵图
- 12
回归图
- 13
控制图形的外观样式
- 14
测验：使用 Seaborn 进行统计数据分析可视化
课程总结与反馈
- 1
结论
Certificate of Completion
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Course Author:Anonymous User