Python-Numpy 和 Pandas Python 编程语言库

python | Numpy 和 Pandas 用于 Python 数据分析、数据科学、机器学习，来自 AZ，提供 Python 项目和测验

讲师：Oak Academy

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你将学到什么

• Python 是一种计算机编程语言，通常用于构建网站和软件、自动执行任务以及进行数据分析。
• Python 是一种通用语言，这意味着它可用于创建各种不同的程序，并且不专门解决任何特定问题。
• 无论您从事人工智能或金融工作，还是从事网络开发或数据科学职业，Python 都是最重要的技能之一
• 其简单的语法和可读性使 Python 非常适合 Flask、Django、数据科学和机器学习。
• 安装适用于 Windows 的 Anaconda 发行版
• 安装适用于 MacO 的 Anaconda 发行版
• 安装适用于 Linux 的 Anaconda 发行版
• 回顾 Jupyter Notebook
• 回顾 Jupyter 实验室
• Python简介
• 编码的第一步
• 在 Python 编码中使用引号
• 编码形式和风格应该如何（Pep8）
• Python 基本数据结构简介
• 对变量进行赋值
• 对变量执行复杂的赋值
• 类型转换
• Python 中的算术运算
• 深入检查打印功能
• 转义序列操作
• 布尔逻辑表达式
• 布尔运算符的运算顺序
• 使用 Python 进行练习
• 具体检查字符串
• 访问长度信息（Len 方法）
• 字符串中的搜索方法 Startswith()、Endswith()
• 字符串中的字符更改方法 Replace()
• 字符串中的拼写替换方法
• 字符串中的字符剪切方法
• 索引和切片字符串
• 复杂的索引和切片操作
• 使用算术运算格式化字符串
• 使用 % 运算符格式化字符串
• 使用字符串格式化方法进行字符串格式化
• 使用 f-string 方法格式化字符串
• 创建列表
• 访问列表元素 – 索引和切片
• 添加、修改和删除列表元素
• 通过方法添加和删除
• 按索引添加和删除
• 其他列表方法
• 元组的创建
• 实现元组元素索引和切片
• 字典的创建
• 获取字典元素
• 添加、更改和删除字典中的元素
• 字典方法
• 集合的创建
• 添加和删​​除集合中的元素方法
• 集合中的差分运算方法
• 用方法向集合提出问题
• 比较运算符集合中的交集和并集方法
• “if”语句的结构
• “if-else”语句的结构
• “if-elif-else”语句的结构
• 嵌套“if-elif-else”语句的结构
• “IF”和“INPUT”协调编程
• 三元条件
• Python 中的 For 循环
• Python 中的 For 循环（强化主题）
• 一起使用条件表达式和 For 循环
• 继续命令
• 中断命令
• 列表理解
• Python 中的 While 循环
• Python 中的 While 循环强化了该主题
• 了解函数
• 如何编写函数
• 函数中的返回表达式
• 编写具有多个参数的函数
• 在函数中编写文档字符串
• 一起使用函数和条件表达式
• 参数和参数
• 带参数的高级操作
• all()、any() 函数
• 函数
• 过滤器()函数
• zip() 函数
• enumerate() 函数
• sum() 函数
• max()、min() 函数
• round() 函数
• 拉姆达函数
• 局部变量和全局变量
• 班级特色
• 类的实例化
• 实例化属性
• 在类中编写函数
• 继承结构
• Pandas 是一个开源 Python 包，最广泛用于数据科学/数据分析和机器学习任务。
• Pandas 主要用于 DataFrame 中表格数据的数据分析和关联操作。
• Pandas 是一种快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具，构建在 Python 编程语言之上。
• Pandas Pyhon 旨在成为用 Python 进行实际、真实世界数据分析的基本高级构建块
• Numpy 是 Python 编程语言的库，增加了对大型多维数组和矩阵的支持。
• NumPy 旨在提供比传统 Python 列表快 50 倍的数组对象。
• NumPy 将 C 和 Fortran 等语言的计算能力引入 Python。

要求

• 一台工作计算机（Windows、Mac 或 Linux）
• 初学者无需具备 Python 知识
• 学习与其他程序语言相关的职位发布数量第二多的动机
• 想要学习机器学习Python
• 对Python编程的好奇心
• 渴望学习python编程，pycharm，python pycharm
• 没有其他的！只需您、您的计算机和您今天就开始的雄心壮志

描述

欢迎来到我的“ Python：使用 Python 项目进行 Python 编程和 100 个测验”课程。

python | Numpy 和 Pandas 用于 Python 数据分析、数据科学、机器学习，来自 AZ，提供 Python 项目和测验

Python 是一种计算机编程语言，通常用于构建网站和软件、自动化任务以及进行数据分析。Python 是一种通用语言，这意味着它可用于创建各种不同的程序，并且不专门解决任何特定问题。

OAK Academy 的Python讲师专注于从软件开发到数据分析的各个领域，并以对各个级别的学生进行有效、友好的指导而闻名。 无论您从事机器学习或金融工作，还是从事网络开发或数据科学职业，Python 都是您可以学习的最重要的技能之一。Python、机器学习、Django、Python 编程、Python 机器学习、Python Bootcamp、编码、数据科学、数据分析、编程语言。

Python 的简单语法特别适合桌面、Web 和业务应用程序。Python的设计理念强调可读性和可用性。Python 的开发前提是应该只有一种方法（最好是一种明显的方法）来做事，这种哲学导致了严格的代码标准化。核心编程语言相当小，标准库也很大。事实上，Python 的大型库是其最大的好处之一，为程序员提供了适合许多不同任务的各种不同工具。

Pandas是一个开源 Python 包，最广泛用于数据科学/数据分析和机器学习任务。Pandas 构建在另一个名为 Numpy 的包之上，该包提供对多维数组的支持。

Pandas 主要用于DataFrame 中表格数据的数据分析和关联操作。Pandas 允许从各种文件格式导入数据，例如逗号分隔值、JSON、Parquet、SQL 数据库表或查询以及 Microsoft Excel。数据分析、pandas、numpy、numpy stack、numpy python、python 数据分析、python、Python numpy、数据可视化、pandas python、python pandas、python 数据分析、python 数据、数据可视化。

Pandas是一种快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具，构建在 Python 编程语言之上。

Pandas Pyhon 的目标是成为用 Python 进行实际、真实世界数据分析的基本高级构建块。此外，它还有更广泛的目标，即成为任何语言中最强大、最灵活的开源数据分析/操作工具。

Python是一种通用的、面向对象的高级编程语言。无论您从事人工智能或金融工作，还是从事网络开发或数据科学职业，Python 都是您可以学习的最重要的技能之一。

Numpy是一个Python编程语言库，增加了对大型多维数组和矩阵的支持，以及大量用于对这些数组进行操作的高级数学函数。此外，Numpy构成了机器学习堆栈的基础。

NumPy旨在提供比传统 Python 列表快 50 倍的数组对象。NumPy中的数组对象称为 ndarray ，它提供了许多支持函数，使使用 ndarray 变得非常容易。

NumPy 将 C 和 Fortran 等语言的计算能力引入了 Python，这种语言更容易学习和使用。这种能力带来了简单性：NumPy 中的解决方案通常清晰而优雅。

通过这次培训，我们将尝试理解数据科学所需的 PANDAS 和 NumPy 库的逻辑，数据科学被视为 21 世纪最受欢迎的职业之一，我们将致力于许多现实生活中的应用程序。

课程内容根据现实生活场景创建，旨在推动那些从零开始的人在 PANDAS 图书馆的范围内前进。

PANDAS 库是数据科学中最常用的库之一。

您想学习雇主最需要的技能之一吗？如果您这么认为，那么您来对地方了。

我们为您设计了“Python：使用 Python 进行 Python 编程项目和 100 个测验”，这是一门简单的 Python 编程语言课程。

在课程中，您将对实践项目进行脚踏实地的解释。通过我的课程，您将逐步学习 Python 编程。我通过练习、挑战和大量现实生活中的示例，使 Python 3 编程变得简单易行。

这门 Python 课程适合所有人！

我的《 Python：通过真实的 Python 实践示例学习 Python 》适合所有人！如果您以前没有任何经验，也没有问题！本课程经过专业设计，可以教授从初学者到专业人士（作为复习）的每个人。

为什么选择Python？

Python 是一种通用、高级、多用途的编程语言。Python 最好的一点是，它支持当今的许多技术，包括 Twitter 的庞大库、数据挖掘、科学计算、设计、网站后端服务器、工程模拟、人工学习、增强现实等等！并且支持各类App开发。

无需先验知识！

Python 不需要任何先验知识即可学习，Ptyhon 代码对于初学者来说很容易理解。

你会学到什么？

在本课程中，我们将从头开始，并通过实践示例一路进行编程。我们将首先学习如何建立实验室并在您的计算机上安装所需的软件。然后在课程中，您将学习 Python 开发的基础知识，例如

• 安装适用于 Windows 的 Anaconda 发行版
• 安装适用于 MacO 的 Anaconda 发行版
• 安装适用于 Linux 的 Anaconda 发行版
• 回顾 Jupyter Notebook
• 回顾 Jupyter 实验室
• Python简介
• 编码的第一步
• 在 Python 编码中使用引号
• 编码形式和风格应该如何（Pep8）
• Python 基本数据结构简介
• 对变量进行赋值
• 对变量执行复杂的赋值
• 类型转换
• Python 中的算术运算
• 深入检查打印功能
• 转义序列操作
• 布尔逻辑表达式
• 布尔运算符的运算顺序
• 使用 Python 进行练习
• 具体检查字符串
• 访问长度信息（Len 方法）
• 字符串中的搜索方法 Startswith()、Endswith()
• 字符串中的字符更改方法 Replace()
• 字符串中的拼写替换方法
• 字符串中的字符剪切方法
• 索引和切片字符串
• 复杂的索引和切片操作
• 使用算术运算格式化字符串
• 使用 % 运算符格式化字符串
• 使用 String.Format 方法格式化字符串
• 使用 f-string 方法格式化字符串
• 创建列表
• 访问列表元素 – 索引和切片
• 添加、修改和删除列表元素
• 通过方法添加和删除
• 按索引添加和删除
• 其他列表方法
• 元组的创建
• 实现元组元素索引和切片
• 字典的创建
• 获取字典元素
• 添加、更改和删除字典中的元素
• 字典方法
• 集合的创建
• 添加和删​​除集合中的元素方法
• 集合中的差分运算方法
• 集合中的交集和并集方法
• 用方法向集合提出问题
• 比较运算符
• “if”语句的结构
• “if-else”语句的结构
• “if-elif-else”语句的结构
• 嵌套“if-elif-else”语句的结构
• “IF”和“INPUT”协调编程
• 三元条件
• Python 中的 For 循环
• Python 中的 For 循环（强化主题）
• 一起使用条件表达式和 For 循环
• 继续命令
• 中断命令
• 列表理解
• Python 中的 While 循环
• Python 中的 While 循环强化了该主题
• 了解函数
• 如何编写函数
• 函数中的返回表达式
• 编写具有多个参数的函数
• 在函数中编写文档字符串
• 一起使用函数和条件表达式
• 参数和参数
• 带参数的高级操作
• all()、any() 函数
• 函数
• 过滤器()函数
• zip() 函数
• enumerate() 函数
• max()、min() 函数
• sum() 函数
• round() 函数
• 拉姆达函数
• 局部变量和全局变量
• 班级特色
• 类的实例化
• 实例化属性
• 在类中编写函数
• 继承结构

通过我的最新课程，您将有机会了解最新动态并掌握一系列Python 编程技能。我也很高兴地告诉您，我将随时支持您的学习并回答问题。

不要忘记 ！相对于所有其他语言，面向初学者的 Python职位发布数量位居第二。所以它会给你带来很多钱，也会给你的简历带来很大的改变。

什么是蟒蛇？ 机器学习Python是一种通用的、面向对象的高级编程语言。无论您从事人工智能或金融工作，还是从事网络开发或数据科学职业，Python 训练营都是您可以学习的最重要的技能之一。Python 的简单语法特别适合桌面、Web 和业务应用程序。Python的设计理念强调可读性和可用性。Python 的开发前提是应该只有一种方法（最好是一种明显的方法）来做事，这种哲学导致了严格的代码标准化。核心编程语言相当小，标准库也很大。事实上，Python 的大型库是其最大的好处之一，为程序员提供了适合各种任务的不同工具。

Python 与 R：有什么区别？ Python 和 R 是当今最流行的两种编程工具。在数据科学中选择 Python 和 R 时，您需要考虑您的具体需求。一方面，Python 对于初学者来说相对容易学习，适用于许多学科，具有严格的语法，可以帮助您成为更好的编码员，并且可以快速处理大型数据集。另一方面，R拥有超过10,000个数据操作包，能够轻松制作出版质量的图形，拥有卓越的统计建模能力，并且在学术界、医疗保健和金融领域得到更广泛的应用。

Python 是面向对象的，这意味着什么？ Python 是一种多范式语言，这意味着它支持多种数据分析编程方法。除了过程式和函数式编程风格之外，Python 还支持面向对象的编程风格。在面向对象编程中，开发人员通过在代表现实世界中的对象的代码中创建Python对象来完成编程项目。这些对象可以包含现实世界对象的数据和功能。要在 Python 中生成对象，您需要一个类。您可以将类视为模板。您创建模板一次，然后使用该模板创建所需数量的对象。Python 类具有表示数据的属性和添加功能的方法。代表汽车的类可能具有颜色、速度和座椅等属性以及驾驶、转向和停止等方法。

Python 有哪些限制？ Python 是一种广泛使用的通用编程语言，但它有一些局限性。由于机器学习中的 Python是一种解释型动态类型语言，因此与 C 等编译型静态类型语言相比，它的速度较慢。因此，当速度不那么重要时，Python 非常有用。Python 的动态类型系统也使其比其他一些编程语言使用更多的内存，因此它不适合内存密集型应用程序。运行Python代码的Python虚拟引擎是单线程运行的，这使得并发性成为该编程语言的另一个限制。尽管 Python 在某些类型的游戏开发中很流行，但其较高的内存和 CPU 使用率限制了其在高质量 3D 游戏开发中的使用。话虽这么说，计算机硬件越来越好，Python 的速度和内存限制变得越来越不重要。

Python是如何使用的？ Python 是一种通用编程语言，广泛应用于许多行业和平台。Python 的一种常见用途是脚本编写，这意味着在后台自动执行任务。Linux 操作系统附带的许多脚本都是 Python 脚本。Python 也是机器学习、数据分析、数据可视化和数据科学的流行语言，因为其简单的语法可以轻松快速构建实际应用程序。您可以使用 Python 创建桌面应用程序。许多开发人员使用它来编写 Linux 桌面应用程序，它也是 Web 和游戏开发的绝佳选择。Flask 和 Django 等 Python Web 框架是开发 Web 应用程序的热门选择。最近，Python 也通过 Kivy 第三方库被用作移动开发语言。

哪些工作使用Python？ Python 是一种流行语言，在许多行业和许多编程学科中都有使用。DevOps 工程师使用 Python 编写网站和服务器部署脚本。Web 开发人员使用 Python 构建 Web 应用程序，通常使用 Python 流行的 Web 框架之一，例如 Flask 或 Django。数据科学家和数据分析师使用 Python 构建机器学习模型、生成数据可视化并分析大数据。财务顾问和 Quant（定量分析师）使用 Python 来预测市场和管理资金。数据记者使用 Python 来整理信息并创作故事。机器学习工程师使用Python来开发神经网络和人工智能系统。

我如何自学Python？ Python 具有简单的语法，使其成为初学者学习的优秀编程语言。要自学Python，首先必须熟悉语法。但你只需要了解一点 Python 语法就可以开始编写真正的代码；剩下的你会一边走一边捡起来。根据使用目的，您可以找到一本好的 Python 教程、书籍或课程，通过构建适合您目标的完整应用程序来教您编程语言。如果你想开发游戏，那就学习Python游戏开发。如果您要构建 Web 应用程序，您也可以找到许多可以教您这一点的课程。如果您想自学 Python，Udemy 的在线课程是一个很好的起点。

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在“ Python：Python 编程与 Python 项目和 100 个测验”课程中见。

蟒蛇 | Numpy 和 Pandas 用于 Python 数据分析、数据科学、机器学习，来自 AZ，提供 Python 项目和测验

本课程适合谁：

• 任何想要开始学习 Python 训练营的人
• 任何计划从事 Python 开发人员职业的人
• 任何需要关于如何使用 Python 开始和继续其数据分析职业生涯的完整指南的人
• 另外，谁想学习如何开发 ptyhon 编码
• 想要学习Python的人
• 想要学习Python编程的人
• 想要学习python编程的人，python例子
• 任何对大数据、机器学习特别感兴趣的人
• 想要学习数据科学必需的 Pandas Library 的人
• 想要在Python编程语言和数据科学领域提高自己的人