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不管把是数据整理到模型训练你的模型，还是做漂亮的各种可视化图都需要整理好数据，要美地传数据，numpy是python数据处理的核心基础，几乎没有一个python数据分析工具不用numpy的。比如pandas， sickit，甚至各种深度学习框架比如tensorflow都离不开numpy。
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- 第一章：课程介绍和numpy学习引导
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- 1. 学习必读 2:36
- 2. numpy学习导引 2:18
- 第二章：NumPy构造数据
- 第三章：数据索切割及遍历
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- 1. 数据切糕slice 10:44
- 2. numpy逻辑掩码高效刷选数据 9:44
- 3. numpy数据广播及常用矩阵操作 14:42
- 4. numpy基于复杂数据类型构建与操作 17:28
- 第四章：数据可视化 Matplotlib和Pylot
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- 1. matplotlib第一幅数据可视化图-直方图 5:34
- 2. 多副图组合 figure和subplot 11:18
- 3. matplotlib多曲线图 7:04
- 4. Tick图以及Grid网格 5:06
- 5. Annotation添加方程及其他注释 4:26
- 6. 复杂函数曲图线及bbox 6:03
- 7. 饼状图和柱状图 4:51
- 8. 酷炫图形的欣赏与借鉴 7:07
- 第五章：玩转数据--深入理解numpy
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- 01. 数据浅拷贝 6:44
- 02. 数据视图及深拷贝 5:34
- 03. 数据属性详解 4:25
- 04. 数据添加之append 5:48
- 05. 数据添加之 horizontal及vertical stacking 6:24
- 06. 数据添加之 instert 3:53
- 07. 数据删除delete函数 4:34
- 08. 数据合并与分离 9:37
- 09. 玩转数据形状shape 7:47
- 10. 快速排序及旋转数据 5:27
- 11. 数据类转置操作 8:01
- 12. 覆瓦式数据拓展 8:35
- 第六章：实战中的那些问题-精选用例
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- 1. 自定义通用函数 5:46
- 2. 毕达哥拉斯定理 3:14
- 3. 线性代数的那些事 5:16
- 4. 数据模式发现 3:11
- 5. 统计学的那些事 4:36
- 第七章：扩张案例--销售数据小案例
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- 1. pandas操作网络csv销售数据 3:37
- 2. numpy小试销售数据分析 4:58
- 第八章：结束语及未来学习建议
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- 1. 结束语及未来学习建议 3:05
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