前言：

初学Python的小伙伴肯定会遇到一些问题：

当面对Python基础、导入数据、Jupyter Notebook、Numpy基础、Matplotlib绘图、Pandas基础和进阶、Scikit-Learn、Keras等具体操作的知识时，经常很容易忘记。

在学习函数时，总是会有很多函数学得很快，遗忘得也很快。但其实在学习中，我们并不需要很深层次的理解，只需要知道相关参数，加以调整就够了。

而这份由DataCamp大佬整理的Python科学速查表，就可以帮你解决以上的问题。当你在练习的时候，能够让你迅速地找到对应的函数，很方便的掌握Python。

以下是学习的三个阶段，请大家参考~（中文版由“呆鸟的Python数据分析”翻译，感谢大佬）

一、python基础、数据的导入二、数据科学计算

Numpy是Python数据科学计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象及处理数组的工具。

Matplotlib是Python的二维绘图库

Pandas是基于Numpy创建的Python库

三、机器学习和深度学习方面

Scikit-learn通过统一的界面实现机器学习、预处理、交叉验证及可视化算法。

Keras是强大、易用的深度学习库，基于Theano和TensorFlow提供了高阶神经网络API，用于开发和评估深度学习模型。

文件列表：

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