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课程目录! Y9 i" V2 G& X0 P! B/ ?
章节1: NumPy基础知识
' ]0 r( b1 b& m 课时1NumPy简介14:057 G8 ]& n7 \" v& x* K) x
课时2搭建NumPy开发环境，验证NumPy开发环境17:080 u U E* @ l% H
课时3源代码和数据下载9 T5 D0 @% d4 b
5 k/ `% _9 U! [+ D- H+ z H' N+ _
章节2: NumPy数组
7 H& T& T0 T" P3 X1 X" a1 R 课时4创建多维数组09:20
A! P: N7 M5 h% S# D" D- K 课时5获取单个数组值和数组的分片+ X0 Q T% f- t( X1 s( R1 G
课时6自定义数据类型7 {$ H' R2 h$ J. p X4 ] X' V8 J
课时7改变数组的维度
( f4 J) P# |# C: s 课时8水平组合数组06:440 }' t! d! q( {5 [
课时9垂直数组组合04:04+ D: ^6 z8 _& f& n- w
课时10深度数组组合07:22
" N* T9 K8 Y' I- X( z( \- _) g8 d 课时11数组的列组合04:19
2 Q2 |6 Y0 Z6 o, b 课时12数组的行组合- f: e3 e7 d/ O2 y4 H/ W! s2 Q
课时13分割数组: e$ h# K2 D6 P7 z% q" `/ d
课时14数组中常用的属性09:025 B; w8 @* [$ Z7 q2 ?
课时15将NumPy数组转换为Python列表* E! r& K/ {1 T9 ]
5 S' X8 h3 M3 {# Q5 _5 G: h/ E: n 章节3: NumPy常用函数
0 L4 J/ G' [. V9 b- V ?8 w 课时16将NumPy数组保存成文本文件，并装载数组文件10:36, \, G A4 [, A+ ` E8 u0 M" n
课时17读写CSV文件11:36: _0 ?: a6 S3 A' _6 m) o* X! B7 }
课时18成交量加权平均价格07:02+ E$ n# j7 y8 m+ X9 y
课时19算数平均值
: Z2 r" g$ Y$ f6 | 课时20寻找最大值和最小值,以及计算数组的取值范围* Z7 j! g( G/ |& D, ?
课时21计算数组的中位数和方差12:07
7 _, n3 D9 ^& ~4 z 课时22计算股票收益率和波动率$ n, q7 e2 J! w: S1 Z! c# x
课时23根据日期分析股票涨幅20:17
+ b ~2 e0 v/ C/ G1 b 课时24用线性模型进行预测（最小二乘法、梯度）, X$ e k a) u1 ^/ e5 k$ ?$ p
课时25对数组进行修剪和压缩
7 b& ^8 i* O' ^' m ~# ] P 课时26计算阶乘03:04% o# j1 S2 B7 b1 |- ?
5 J) Y3 @: [' a e& B, ^) \/ n 章节4: NumPy高级函数+ n+ k" l9 w! K$ r+ W# V
课时27计算协方差矩阵
. o3 v! o. b, q8 t- b 课时28获取矩阵主对角线上元素以及计算矩阵的迹04:294 n% K6 D& T9 S2 [
课时29分析两只股票在一定时间段的相关性10:30
( u/ ~4 }% L0 I2 n6 V0 c% B- W3 t/ Y c6 C1 `
章节5: Pandas基础知识
~$ J+ W0 Y9 D 课时30Pandas简介04:40/ d- n+ G9 ]0 a* r
课时31数据集的装载与基础操作16:40
( C+ d' y: _3 P. A4 n# i( t. @ 课时32查看数据集中的列7 P. q0 s, r% a& O0 B
课时33查看数据集的行
: h& L6 S. G8 U" S2 O' l- F4 t 课时34查看数据集单元格中的数据5 `% q- n8 l2 M6 ^8 W* i
课时35对数据集进行分组统计
9 P: R: \/ M" T, M 课时36可视化统计数据（依赖Matplotlib）! R0 d' P; F1 @1 B% p" I% B0 n
2 w) N8 B7 Q( [8 d9 i, G6 M 章节6: Pandas中的数据类型- A. L1 o1 U3 s5 a
课时37创建Series06:46
8 w7 U8 o e7 r 课时38创建DataFrame11:05( u5 e, R' t* Y9 ^7 N/ X2 h# Q. K
课时39DataFrame的基本操作05:071 K- j: b1 C3 {. h' d
课时40Series的方法
L& f% l3 x2 s4 ?0 B" V 课时41Series的条件过滤07:06
! Z( J& K) F; x( ~ 课时42Series的向量操作08:06
# a6 s6 p. k' H5 S/ F0 I$ W 课时43DataFrame的条件过滤. I; j; `) n# R6 j4 n/ B0 L
课时44DataFrame的向量操作04:17: j( z* W$ \( C: k; t
课时45向DateFrame添加列05:41$ z* p$ S* n: K
课时46直接修改DataFrame中列的值02:05% W& j& {! W# u
课时47删除DataFrame中的列
) y L0 ?) x2 J! q 课时48读写Pickle格式的Series和DataFrame文件2 _) D) I6 K! R4 u# I0 ]
课时49读写CSV格式的Series和DataFrame文件4 d% `: A' k. \8 h( W8 R& d, R6 Y
课时50读写Excel格式的Series和DataFrame文件12:59 z, {. k$ H" E) o! V. {# d2 w9 b
课时51将Series和DataFrame导出为其他格式
n3 Q6 S/ r6 _" C/ F
6 f" x; a) W4 t1 l6 s 章节7:连接与合并数据集7 B0 K0 b7 c; p' c& T+ O
课时52行连接+ T5 x& a: R* |" y1 R
课时53列连接07:08
3 B6 N4 W# s/ G: k" ?' u( D8 d 课时54拥有不同列的DataFrame的行连接09:41
8 v j( E$ J s# S* Z1 T6 o1 G 课时55合并多个数据集
. R( g# w+ j. {: u* u( F; j" u$ S# q$ `+ ]: A4 a
章节8:非值数据5 [+ ~# k: z) {! I
课时56Pandas中有哪些非值数据04:43# }+ H n J7 V2 v, d: S
课时57为什么数据会遗失09:21
; L' F6 s( P L' X4 d$ g 课时58清除非值数据15:11
9 o( |7 s/ T4 W, H+ d5 ]
9 B) ~9 M6 e2 R! e9 [: _! L 章节9: Matplotlib基础知识) U+ H2 z0 ~ ~1 K2 A8 a4 s6 i
课时59Matplotlib简介（绘制第一个图形）15:42 |7 a! F) u7 }- |' y
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
2 Z- `) i0 e, ^. k& r" Y 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
8 {9 z/ T% ~, D# v+ S 课时62将文件作为数据源绘制曲线09:23
% O. y. _; K! m, l' g: I 课时63绘制随机点
# H3 v: l7 o7 o d 课时64绘制垂直和水平柱状图11:56* k3 ~6 r' d# {! q/ l
课时65绘制多组垂直和水平柱状图05:54
$ V+ K: m `. T4 @ 课时66绘制叠加的柱状图, ]# `4 L5 |( m9 X9 Z
课时67在同一个窗口绘制直方图和盒状图 T' `+ q' J6 G! a: P) P
课时68绘制饼状图
8 o7 x6 H% N s! U 课时69绘制三角剖分5 e6 e; o$ i8 y
: A1 m3 c5 `- j) I& e 章节10: Matplotlib定制颜色和样式
0 D: |2 r) O# W# I0 B2 G$ T% V 课时70定制曲线的颜色11:05
% d+ C0 B* d5 J: t 课时71定制离散点的颜色、边缘颜色、边缘宽度和尺寸
5 O' t T9 W8 t3 L4 k6 T9 S 课时72用列表定制柱状图的颜色05:12
* M/ o! M! M1 g" y6 z4 p9 h 课时73用颜色集合定制饼图颜色04:43
: s7 P; J+ f6 b, }5 @. @- a* @ 课时74定制盒状图每一部分的颜色
5 ^$ z1 r+ G( p0 D7 x' v# B5 u 课时75使用颜色地图（colormap）定制离散点的颜色
! p6 H3 T& L' A0 s5 T& W! c 课时76定制曲线的类型03:14: v- m. ^1 F: c2 M8 D& ^
课时77控制柱状图的填充模式
1 n% |& W) o: _8 @3 u7 Z& | 课时78控制离散点的标记样式* h1 H/ X7 C. K
课时79在曲线上建立步长标记
* X1 Y' v5 [* n r! v x4 M7 s3 P
7 b% j7 h3 \& s+ S9 J 章节11: Matplotlib注释、图表、存储等高级操作
* S, r) n0 Y E- d 课时80在坐标系上显示标题（英文和中文）03:536 m+ }; q5 j3 _
课时81使用LaTeX格式的标题
# w4 q9 K# I- V1 \( @% d: a" B. B" v 课时82为X轴和Y轴添加注释
. |1 x4 g1 a) [8 H5 i# l 课时83在坐标系的指定位置放置注释02:28
1 c/ V) h4 d' {( K4 a 课时84设置文本注释的水平和垂直对齐方式10:49
. s4 \2 I( Y/ `5 N& } 课时85为文本注释添加Box01:50
% }; z' C! a' o! |+ V. B, C 课时86带箭头的注释10:01; t3 w; p+ Q; q% z
课时87添加图例8 A$ A: D; J' h7 q% x
课时88为坐标系添加网格02:50
! |' K* d- g# Z0 `; Y# x) S 课时89在坐标系上绘制彩色线条07:244 J) P; x* b N+ ^9 f
课时90绘制不同形态的图形: c e! U5 B3 m; s0 O* F1 Z
课时91绘制多边形05:424 B7 N" M% N" t$ Z# N7 ?" V
课时92绘制tick线05:11" o/ S9 q0 y- ?: ?
课时93动态产生标签05:11/ |9 ^& R* X# R4 k1 M8 l# `3 t4 [
课时94动态产生带角度的标签04:51+ Q. f& @3 D& d* @9 N6 {
课时95在图表中绘制多条曲线
: J2 z" }5 ?6 w 课时96设置图表坐标范围
8 \8 i ?; s" h ?. e 课时97设置图表的长宽比
% N3 x- ` ?# {) G1 E 课时98在图表中插入子图表
& }. |" S3 l6 f" _ 课时99将图表保存为png格式的图像02:207 X; c+ e7 }6 F- {
课时100设置图像的透明和密度属性04:37/ Y. `. g2 B7 E# C( X; H) |$ _
课时101将图表保存为pdf文档
5 R: l) j$ E% D Q7 X9 S8 l 课时102将多个图表保存在一个pdf文档中04:28
8 U9 P2 ^( t+ W3 Y7 q4 K
3 U) D/ T9 b0 F, {& ~4 K 章节12: Seaborn基础
' A* B0 _* H; |8 Z, J+ ` 课时103Seaborn简介( {: ]* T$ E) Q) Y4 d
课时104绘制离散点与主题05:551 L$ X6 D9 ]6 v, Q9 u& p- y
课时105用set方法完成主题，调色板等设置工作06:20
' v: _& T) l+ L' ^. `$ ~/ V 课时106移除坐标轴04:46
4 ~7 o5 {( N$ t( f5 V# W0 Z/ p+ x2 z+ {3 Z4 I Z5 y6 N% @# z7 ]
章节13: Seaborn分布图8 w2 \ @9 n, ~7 q9 P- C
课时107绘制单变量分布图（直方图、密度图和毛毯图）
5 t/ L( ~1 ^; k0 _ ` 课时108绘制多变量分布图0 _6 p/ v7 r/ r }; f: n
0 H+ Z. q) Z* G& w3 n+ R) c" T
章节14: Seaborn分类图. y# Q- d7 q2 C. g$ Q2 Q" D: {
课时109绘制分类散点图07:06% Y1 Y' x5 w# n% _- b$ m+ z
课时110绘制分类箱线图03:01
) A- I0 d( g0 y! o* j/ b- { 课时111绘制分类琴形图11:536 [' J2 h' y, ^. s6 Q/ N7 P
课时112绘制柱状图05:51$ h" o, v+ ]# J/ [ a
$ X- |/ {5 ^* [& v, P! R+ D 章节15: pyecharts实战( p$ M/ ^, l8 s% E+ k
课时113pyecharts简介03:27. e- m* d+ P. H4 j& F7 _7 o. D
课时114散点图09:15' z+ _7 S# r2 t3 B. w
课时115折线图06:26
( Z0 H( ]/ w/ T3 m+ _ 课时116阶梯图和面积图04:221 V) I& [; b8 F- @# ^4 A
课时117绘制3D曲线07:498 z- X* l) u. T- v6 m
课时118绘制柱状图05:47
8 n; A: o0 H: q& Y: g5 w* h( E8 u, e+ B, I2 F
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