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数据挖掘基础(黑马程序员)

难度:初级共60节296849次学习
章节评论笔记课件
第1章 图形绘制:Matplotlib
环境搭建
JupyterNotebook介绍
快速上手JupyterNotebook
Matplotlib介绍
快速上手Matplotlib
Matplotlib三层结构
完善折线图(画布层)
修改x、y轴刻度
中文问题解决
其他辅助显示层完善折线图
完善折线图(图像层)
创建多个绘图区
折线图应用场景
常见图表及散点图
柱状图
直方图
饼图
总结
第2章 Numpy和pandas
上节回顾
今日目标
Numpy优势
ndarray属性
生成数组的方法
均匀分布与正态分布
切片索引与形状修改
类型修改与数组去重
逻辑运算
统计运算
数组间运算
矩阵运算
合并与分割
IO操作与数据处理
第二天总结
答疑
第三天上节回顾
Pandas介绍
DataFrame属性和方法
DataFrame索引设置
MultiIndex与Panel
Series
索引操作
赋值与排序
算术运算与逻辑运算
统计运算与自定义运算
Pandas画图
csv文件的读取与存储
hdf5文件的读取与存储
json文件的读取与存储
第三天总结
第3章 数据处理进阶
第四天上节回顾
第四天今日安排
处理np.nan类型的缺失值
处理其他标记的缺失值
数据离散化
按方向合并pd.concat()
按索引合并pd.merge()
交叉表与透视表
分组与聚合
综合案例
总结

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