宁哥Python科学计算与图形渲染库课程 视频教程

天亮说晚安

课程目录
/ d, E9 t$ L! W* e4 _$ ^1 y    章节1: NumPy基础知识
    课时1NumPy简介14:05
    课时2搭建NumPy开发环境，验证NumPy开发环境17:08
    课时3源代码和数据下载

* n( s2 _9 }# {$ T    章节2: NumPy数组
    课时4创建多维数组09:20
) Q& k  V8 w' m: q    课时5获取单个数组值和数组的分片
    课时6自定义数据类型
, [* r6 o7 j- m' u$ j    课时7改变数组的维度
1 _, D0 X* j1 C* r2 v- u& \    课时8水平组合数组06:44
: y6 h" Y- q( x. c0 I# A' e    课时9垂直数组组合04:04
    课时10深度数组组合07:22
    课时11数组的列组合04:19
    课时12数组的行组合
0 {2 P& A0 g9 z' i) A% m    课时13分割数组
    课时14数组中常用的属性09:02
    课时15将NumPy数组转换为Python列表

3 h# }) u4 j* h+ y    章节3: NumPy常用函数
    课时16将NumPy数组保存成文本文件，并装载数组文件10:36
: ?7 \# w2 q, G+ A( y    课时17读写CSV文件11:36
    课时18成交量加权平均价格07:02
    课时19算数平均值
    课时20寻找最大值和最小值,以及计算数组的取值范围
% _- M/ v7 m" B9 o7 |5 }; y4 t2 {$ M    课时21计算数组的中位数和方差12:07
- y+ A1 k: t: v$ }# O    课时22计算股票收益率和波动率
5 Y; L) F) R2 h2 S/ f    课时23根据日期分析股票涨幅20:17
    课时24用线性模型进行预测（最小二乘法、梯度）
; X! V, v# `6 v, L6 j/ G' i    课时25对数组进行修剪和压缩
    课时26计算阶乘03:04

    章节4: NumPy高级函数
    课时27计算协方差矩阵
    课时28获取矩阵主对角线上元素以及计算矩阵的迹04:29
    课时29分析两只股票在一定时间段的相关性10:30

    章节5: Pandas基础知识
    课时30Pandas简介04:40
    课时31数据集的装载与基础操作16:40
    课时32查看数据集中的列
    课时33查看数据集的行
    课时34查看数据集单元格中的数据
    课时35对数据集进行分组统计
! I( G7 V2 H" Y6 B    课时36可视化统计数据（依赖Matplotlib）
$ u: `) V4 x8 B% @: d, y; r
6 u  r/ a; E# l8 T, u  o5 w    章节6: Pandas中的数据类型
    课时37创建Series06:46
$ ]8 u/ G' `5 c    课时38创建DataFrame11:05
2 S! T, C- U- ?, U# V    课时39DataFrame的基本操作05:07
+ G. B. S! |. C    课时40Series的方法
% V3 _! X, [$ x; h) h6 o    课时41Series的条件过滤07:06
    课时42Series的向量操作08:06
    课时43DataFrame的条件过滤
; ^) T: W2 P' t" {  o* c0 T; l    课时44DataFrame的向量操作04:17
: j  X0 ]( Z' l$ O# J    课时45向DateFrame添加列05:41
    课时46直接修改DataFrame中列的值02:05
    课时47删除DataFrame中的列
) e* r+ ]) `# q, j. |    课时48读写Pickle格式的Series和DataFrame文件
    课时49读写CSV格式的Series和DataFrame文件
    课时50读写Excel格式的Series和DataFrame文件12:59
* Y/ S0 ~$ Z' t% u2 D- \$ c    课时51将Series和DataFrame导出为其他格式
& D+ \1 Q. L. H
    章节7:连接与合并数据集
' ?1 J: t. n6 W' `6 ~    课时52行连接
$ T- [5 Z% n* t" X    课时53列连接07:08
    课时54拥有不同列的DataFrame的行连接09:41
4 Q/ ]# P  w8 x4 g    课时55合并多个数据集
& p  h- ?  b, W$ a: F: X2 F7 m
8 \  y4 ^. {* I6 J9 c. N    章节8:非值数据
9 H: W. n* {) l1 f& w& n0 a+ |    课时56Pandas中有哪些非值数据04:43
    课时57为什么数据会遗失09:21
    课时58清除非值数据15:11
  W7 Y8 [, k0 C
    章节9: Matplotlib基础知识
    课时59Matplotlib简介（绘制第一个图形）15:42
    课时60在数据可视化的过程中使用NumPy（绘制正弦和余弦曲线）11:01
    课时61在同一个二维坐标系绘制出一元二次曲线和正弦、余弦曲线
    课时62将文件作为数据源绘制曲线09:23
    课时63绘制随机点
9 `, I  F4 e6 v    课时64绘制垂直和水平柱状图11:56
  |. B! r) X0 ]! E+ n    课时65绘制多组垂直和水平柱状图05:54
3 C* y2 N' A9 [' v- i% ~4 i    课时66绘制叠加的柱状图
* C' E+ r3 @4 W7 M    课时67在同一个窗口绘制直方图和盒状图
6 s0 \- A2 u/ V    课时68绘制饼状图
    课时69绘制三角剖分
6 Q+ o" W1 f% g, l  a
    章节10: Matplotlib定制颜色和样式
    课时70定制曲线的颜色11:05
    课时71定制离散点的颜色、边缘颜色、边缘宽度和尺寸
    课时72用列表定制柱状图的颜色05:12
. s& b2 y/ ?5 n5 s    课时73用颜色集合定制饼图颜色04:43
" p+ n/ y! \8 _    课时74定制盒状图每一部分的颜色
    课时75使用颜色地图（colormap）定制离散点的颜色
    课时76定制曲线的类型03:14
' G8 d8 p  a1 m2 V. o    课时77控制柱状图的填充模式
    课时78控制离散点的标记样式
2 }" V" p" n" u% w' r    课时79在曲线上建立步长标记
2 z" |: b  k9 w1 l
9 y. x5 h0 e+ b8 r: h% @+ u- V    章节11: Matplotlib注释、图表、存储等高级操作
5 U( @6 F6 g3 F5 R$ F3 G' J    课时80在坐标系上显示标题（英文和中文）03:53
, `0 o2 r: k  ~% p- g* M: t; g+ @) n    课时81使用LaTeX格式的标题
, ?' q* R( G- _( n    课时82为X轴和Y轴添加注释
/ ]* j' Z4 I) Y+ u    课时83在坐标系的指定位置放置注释02:28
    课时84设置文本注释的水平和垂直对齐方式10:49
    课时85为文本注释添加Box01:50
. z" N8 S3 ^. k! m: [* f    课时86带箭头的注释10:01
! k, e6 x8 |( {# y# r& R/ ~' X    课时87添加图例
    课时88为坐标系添加网格02:50
, {2 {0 t5 N3 B! O    课时89在坐标系上绘制彩色线条07:24
0 E' o) x/ D# L& O    课时90绘制不同形态的图形
- J/ }( T" f; ?7 l9 i$ z5 u    课时91绘制多边形05:42
    课时92绘制tick线05:11
    课时93动态产生标签05:11
" f3 `: Y3 M" e: v4 D    课时94动态产生带角度的标签04:51
    课时95在图表中绘制多条曲线
    课时96设置图表坐标范围
, U3 A: H6 `& y+ P! M2 `8 Z  b    课时97设置图表的长宽比
    课时98在图表中插入子图表
, R: i3 K4 O/ D0 G; G+ l& s    课时99将图表保存为png格式的图像02:20
& g7 d! x7 Z4 _4 ^3 I    课时100设置图像的透明和密度属性04:37
1 b. _3 _# d$ V8 l+ ]! ?    课时101将图表保存为pdf文档
    课时102将多个图表保存在一个pdf文档中04:28

    章节12: Seaborn基础
6 h/ ^2 v- s% k    课时103Seaborn简介
    课时104绘制离散点与主题05:55
    课时105用set方法完成主题，调色板等设置工作06:20
    课时106移除坐标轴04:46
/ L: ]/ e. z5 ]; V. P$ l
; M& M( r$ ^4 @) F    章节13: Seaborn分布图
    课时107绘制单变量分布图（直方图、密度图和毛毯图）
    课时108绘制多变量分布图
0 T- M- |$ }, r
    章节14: Seaborn分类图
    课时109绘制分类散点图07:06
    课时110绘制分类箱线图03:01
3 r7 n+ p, q3 k& p& c3 ^$ [    课时111绘制分类琴形图11:53
0 v$ Y7 _/ j. W4 i" `4 v$ E8 O: b$ e    课时112绘制柱状图05:51
! Y5 L4 j2 B8 L1 T1 j
    章节15: pyecharts实战
: p4 F# Q# ~! H# Y0 F. {6 l    课时113pyecharts简介03:27
6 x$ b1 T  A0 f. l    课时114散点图09:15
0 y, [' @7 z# Y- N% a    课时115折线图06:26
5 v; Q4 f: |$ G+ O9 N5 Y. d    课时116阶梯图和面积图04:22
    课时117绘制3D曲线07:49
; p6 a0 M% }" t" l$ g* ]    课时118绘制柱状图05:47

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都是有价值的东西，好好学学