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Python数据分析-基础技术篇

难度初级
时长 2小时42分
学习人数
综合评分8.40
77人评价 查看评价
9.0 内容实用
8.1 简洁易懂
8.1 逻辑清晰
ImportError: No module named 'theano'
@Uestc_L 这位老哥心态真差,嘿嘿
乱七八糟的
谢谢老师,讲的很好,只是自己的能力太low了。
print(np.max(lst))
print(lst.max())
http://www.cnblogs.com/xingbiaoblog/p/7977379.html
代码这里看下。
from sklearn.cross_validation import train_test_split
这句最好更新成from sklearn.model_selection import train_test_split
感觉老师讲的很好,对于基础入门的同学而言,听完这门课,对Python的在数据分析方面有一个全局的认识和系统的了解。这门课,更向一个课程表,为我们指明在数据分析中需要从哪方面入手。
学了线性代数,也有很多想不起了
numpy 解决原生数据借结构比较慢
老师可以用ipython或者jupyter notebook ,每次都输入print, 我 看着都心累
讲的很好,谢谢老师,希望多出些类似的课程。
感觉这老师有点水
讲的挺好的,给出明确的基础脉络,了解了python能实现的数据分析的具体功能,建议有具体需求可以去搜相关用法。感觉老师知识超丰富,就是内容太多,时间短,不方便展开讲吧。
透视表values默认数据的平均值,还可以设置求和、计数:
pd.pivot_table(df,index=[……],values=[……],aggfunc=np.sum)
aggfunc=[np.mean,len])……
课程须知
需要对python语法和基本数据结构有所了解,对数据分析感兴趣!
老师告诉你能学到什么?
1、数据分析的一般步骤 2、numpy简介与基本使用 3、matplotlib简介与基本使用 4、scipy简介与基本使用 5、pandas简介与基本使用 6、机器学习的一般概念 7、scikit-learn的简介、使用示例与学习方法 8、keras的简介与一般用法

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