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最全Python数据科学小抄,赶紧收藏吧!

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Python大数据分析
发布2022-04-02 19:37:15
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发布2022-04-02 19:37:15
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随着大数据的发展,数据驱动被更多人谈起,数据分析和挖掘越来越受企业界的重视。

python作为数据分析领域发展最快的编程语言,是入门数据科学的不二之选。

可以说,在21世纪每个人都应该掌握编程和数据分析能力,才能更好地在大数据时代生存。

Python做数据分析有着得天独厚的优势。

首先Python是一门高级编程语言,语法简单,可以编写复杂的分析代码;其次Python开发社区非常强大,开源了很多优秀的数据科学第三方库,比如:pandas、numpy、matplotlib、sklearn、keras等等。有了这些库,python才在数据科学领域独领风骚。

这几天意外地在Github上发现一份非常棒的数据科学备忘小抄,作者将python、pandas、matplotlib、sklearn、keras等工具的使用方法、函数都汇总在一张表上,简洁易懂。

下图是对python数据科学过程的一个概览:

python数据科学流程,图片来源github

以下图片均来自GitHub项目:

https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets

Python基础

Pandas基础

Pandas高级

数据导入

Numpy基础

Jupyter Notebook

Matplotlib可视化

Scipy-线性代数

Seaborn可视化

Bokeh可视化

Keras深度学习

Scikit-Learn机器学习

Python数据可视化案例

Pyspark-SQL基础

Pyspark-RDD基础

以上仅展示部分备忘小抄,更多还有R数据科学、Python机器学习、Python深度学习等。

以上图片资源内容全部来源于Github项目: https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets

END

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-08-24,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 Python大数据分析 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

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