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14张速查表,带你玩转python数据科学

数据分析 • 3 年前 • 352 次点击  
Python基础、导入数据、Jupyter Notebook、Numpy基础、Matplotlib绘图、Pandas基础和进阶、Scikit-Learn、Keras


当我们学一些具体操作的知识后,经常很容易忘记。学编程语言也是一样,总是会有很多函数学的很快,遗忘的也很快。但通常这些函数,并不需要很深刻的理解,你知道它需要什么参数,怎么调用就可以了。

这份速查表,就可以帮你解决以上的问题。当你记不清的时候,可以迅速地找到对应的函数,查看使用说明。

按照先后顺序,大致可以分为三个阶段:

001.
python基础、数据的导入



002.
数据科学计算的“三件套”
numpy、matplotlib、pandas

Numpy是Python数据科学计算的核心库,提供了高性能的多维数组对象及处理数组的工具。


Matplotlib是Python的二维绘图库,用于生成符合出版质量或跨平台交互环境的各类图形。


Pandas是基于Numpy创建的Python库,提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。


003.
机器学习和深度学习模块

Scikit-learn通过统一的界面实现机器学习、预处理、交叉验证及可视化算法。


Keras是强大、易用的深度学习库,基于Theano和TensorFlow提供了高阶神经网络API,用于开发和评估深度学习模型。


英文原版作者DataCamp的速查表,
项目地址如下:
https://www.datacamp.com/community/data-science-cheatsheets

中文版由“呆鸟的Python数据分析”翻译,
中文项目地址:
https://github.com/jaystone776/python-data-science-cheatsheet

转自:GitPython 微信公众号;

END

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