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学习大纲

  • 第一天 Python 编程环境配置

    1、Anaconda 下载和安装(Windows+Mac+Linux)
    2、Jupyter Notebook 使用
    3、Spyder 使用

  • 第二天 Python 编程基础知识及语法

    数据类型
    1.  Python编程规范
    2. 数据类型
    (1) Number(数字型)
    (2) 字符串
    (3) 列表
    (4) 元组
    (5) 字典
    (6) 集合

    文件操作和基本语法
    1.  文件操作
    (1)不同形式的文件读取
    (2)写文件

    2. 基本语法
    (1)条件判断
    (2)分支循环
  • 第三天 Python 科学计算库-Numpy应用

    1.  数组创建
    2. 基本操作和运算
    3. 索引和切片
    4. 数组合并
    5. 数组拆分
    6. Copy和=的区别
    7. 广播机制
    8. 数组的类型转换
    常用函数介绍
  • 第四天 Python 数据分析处理库-Pandas

    1. 数据结构简介:DataFrame和Series
    (1) 结构创建
    (2) 数据索引index
    (3) 自动化对齐
    2. Pandas查询数据
    3. DataFrames进行统计分析
    4. Pandas实现SQL操作
    5. 缺失值处理
    (1) 删除法
    (2) 替补法
    6. 实现Excal数据透视表功能
    7. 多层索引的使用
  • 第五天 Python 数据可视化库-Matplotlib

    1. 基础用法
    2. Figure图像
    3. 设置坐标轴
    4. Legend图例
    5. Annotation标注
    6. Tick能见度
    7. 画图形
    (1)散点图
    (2)条形图
    (3)等高线图
    8. 3D数据
    9. 多图合一
    10. 次坐标轴
    11. 动画
  • 第六天 Python 之Sklearn 常规用法

    1. sklearn简介
    2. Sklearn常规使用模式
    3. 数据标准化
    4. 交叉验证
    5. 保存模型
  • 第七天 二分类比赛测试

    「二分类算法,提供银行精准营销解决方案」
    选自UCI机器学习库中的「银行营销数据集(Bank Marketing Data Set)」
  • 第八天 Python 基础小结

    小结


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