Python基礎(chǔ)、導入數(shù)據(jù)、Jupyter Notebook、Numpy基礎(chǔ)、Matplotlib繪圖、Pandas基礎(chǔ)和進階、Scikit-Learn、Keras

當我們學一些具體操作的知識后，經(jīng)常很容易忘記。學編程語言也是一樣，總是會有很多函數(shù)學的很快，遺忘的也很快。但通常這些函數(shù)，并不需要很深刻的理解，你知道它需要什么參數(shù)，怎么調(diào)用就可以了。

這份速查表，就可以幫你解決以上的問題。當你記不清的時候，可以迅速地找到對應(yīng)的函數(shù)，查看使用說明。

按照先后順序，大致可以分為三個階段：

001.

python基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)的導入

002.

數(shù)據(jù)科學計算的“三件套”

numpy、matplotlib、pandas

Numpy是Python數(shù)據(jù)科學計算的核心庫，提供了高性能的多維數(shù)組對象及處理數(shù)組的工具。

Matplotlib是Python的二維繪圖庫，用于生成符合出版質(zhì)量或跨平臺交互環(huán)境的各類圖形。

Pandas是基于Numpy創(chuàng)建的Python庫,提供了易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。

003.

機器學習和深度學習模塊

Scikit-learn通過統(tǒng)一的界面實現(xiàn)機器學習、預(yù)處理、交叉驗證及可視化算法。

Keras是強大、易用的深度學習庫，基于Theano和TensorFlow提供了高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，用于開發(fā)和評估深度學習模型。

數(shù)據(jù)分析的資料總計都總結(jié)好了！

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