数据科学 IPython 笔记本

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浏览 127 扫码 分享 2023-11-25 14:15:43
  • 七、Pandas

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    • 二、TensorFlow 练习
    • 三、Theano
    • 四、Keras
    • 五、scikit-learn
    • 六、SciPy 统计推断
    • 7.1 Pandas
    • 7.10 组合数据集：合并和连接
    • 7.11 聚合和分组
    • 7.12 透视表
    • 7.13 向量化字符串操作
    • 7.14 处理时间序列
    • 7.15 高性能 Pandas：`eval()`和`query()`
    • 7.2 数据整理
    • 7.3 Pandas 数据操作
    • 7.4 Pandas 对象介绍
    • 7.5 数据索引和选择
    • 7.6 Pandas 中的数据操作
    • 7.7 处理缺失数据
    • 7.8 分层索引
    • 7.9 组合数据集：连接和附加
    • 7.md
    • 8.1 matplotlib
    • 8.10 自定义颜色条
    • 8.11 多个子图
    • 8.12 文本和注解
    • 8.13 自定义刻度
    • 8.14 自定义 Matplotlib：配置和样式表
    • 8.15 Matplotlib 中的三维绘图
    • 8.16 地理数据和 Basemap
    • 8.17 使用 Seaborn 的可视化
    • 8.2 Matplotlib 的应用
    • 8.3 Matplotlib 可视化
    • 8.4 简单的折线图
    • 8.5 简单的散点图
    • 8.6 可视化误差
    • 8.7 密度和等高线图
    • 8.8 直方图，分箱和密度
    • 8.9 自定义图例
    • 8.md
    • 9.1.md
    • 9.10.md
    • 9.11.md
    • 9.2.md
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    • 9.9.md
    • 九、NumPy
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