之前,自己在学习数据分析过程中的学习方法和思路,将那些摸索与实践中的心得体会分享出来,能够得到大家的喜欢、点赞我非常高兴,谢谢大家的支持!这些正面的反馈对我来说,不仅是莫大的鼓励,更是持续前进的动力源泉。然而,程序员有一句名言:
Talk is cheap, Show me the code. (纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行)
多说无用,上代码!
(1)Numpy科学计算仓库介绍
- 入门教程:从零开始,学习Numpy基本数据结构、数组操作、数组切片与索引等基础知识。
- 进阶指南:深入学习Numpy的高级功能,包括广播机制、通用函数和线性代数运算等。
- 课后习题:提供众多课后练习题,帮助你将所学知识充分练习并记忆。
Numpy科学计算库从入门到滚瓜烂熟https://gitee.com/wx114/numpy-from-beginner-to-proficient
(2)Pandas数据分析仓库介绍
- 入门教程:从Pandas的基本数据结构(如Series和DataFrame)的介绍开始,带你逐步踏入数据分析的大门。
- 实战案例:通过多个实际数据分析项目,展示Pandas在数据清洗、转换、聚合和可视化等方面的强大功能。
- 进阶技巧:深入探索Pandas的高级功能,如自定义函数、数据合并与连接、时间序列分析等。
- 笔记与心得:分享学习Pandas过程中的笔记、心得和常见问题解决方案,帮助你少走弯路。
Pandas数据分析库从入门到滚瓜烂熟https://gitee.com/wx114/pandas-from-beginner-to-proficient
(2)Matplotlib可视化仓库介绍
- 基本绘图原理、图表元素详解:坐标轴、图例、标题等;
- 常用数据类型与格式的绘图方法
- 子图与网格布局的高级应用
- 三维绘图与地理空间数据可视化
Matplotlib可视化库从入门到滚瓜烂熟https://gitee.com/wx114/matplotlib-from-beginner-to-proficient
【注】学而时习之!故在敲代码的同时也不能陷入一行行代码中看不见方向,所以心中有个学习大纲依旧是重要的!我把之前我总结的学习思路跳转连接也列在这里吧:
- Numpy学习指南或复习手册
- Python数据分析的基本思路