前言:
眼前各位老铁们对“python多维表”大体比较关心,我们都想要剖析一些“python多维表”的相关知识。那么小编在网摘上搜集了一些对于“python多维表””的相关知识,希望兄弟们能喜欢,同学们快快来学习一下吧!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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