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學Python數(shù)據(jù)可視化知識點如下:
一、數(shù)據(jù)分析概念
1.數(shù)據(jù)分析背景
2.什么是數(shù)據(jù)分析
3.數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景
4.數(shù)據(jù)分析的流程
5.Python做數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢
6.Ancoda的介紹
7.Anaconda的安裝及使用
8.Jupyter-Notebook的啟動
9.Jupyter的界面介紹及其使用
10.常見數(shù)據(jù)分析工具
二、科學計算庫NumPy
1.認識Numpy數(shù)組對象
2.創(chuàng)建Numpy數(shù)組
3.ndarray對象的數(shù)據(jù)類型
4.數(shù)組的運算
5.數(shù)組的索引和切片的基本使用
6.花式(數(shù)組)索引的基本使用
7.布爾索引的基本使用
8.數(shù)組的轉(zhuǎn)置和軸對稱
9.Numpy通用函數(shù)
10.將條件邏輯轉(zhuǎn)為數(shù)組運算
11.統(tǒng)計相關(guān)的函數(shù)使用
12.數(shù)組排序
13.檢索數(shù)組元素
14.線性代數(shù)模塊
15.隨機數(shù)模塊
三、數(shù)據(jù)分析工具Pandas
1.Series
2.DataFrame
3.索引對象
4.重置索引
5.索引操作
6.算術(shù)運算與數(shù)據(jù)對齊
7.數(shù)據(jù)排序
8.統(tǒng)計計算與描述
9.認識層次化索引
10.層次化索引的操作
11.讀寫文本文件
12.讀寫Excel文件
13.讀寫HTML表格數(shù)據(jù)
14.讀寫數(shù)據(jù)庫
15.案例-北京高考分數(shù)線統(tǒng)計分析
四、數(shù)據(jù)預處理
五、數(shù)據(jù)聚合與分組運算
六、數(shù)據(jù)可視化
七、 時間序列分析
八、文本數(shù)據(jù)分析
九、數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)——北京租房數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析
看完上述內(nèi)容,你們對學Python數(shù)據(jù)可視化要掌握的知識點有進一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容,請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。