Menu
CoddyTech
ZACZNIJ NAUKĘ
flag Pl iconPolskidown icon
machine Learning iconCzęść ścieżki Machine LearningNowośćŚcieżka

Wizualizacja danych w Pythonie z NumPy i pandas

Tablice w NumPy, tabele w pandas i wykresy w matplotlib: zestaw, od którego zaczyna się każdy projekt uczenia maszynowego. Napisz kod, a wykres pojawi się w zakładce Wykresy.

ZACZNIJ NAUKĘ(za darmo)
Zobacz programDane i wykresy online

1,000+ zapisanych osób

60 lekcje59 wyzwania250 pytania quizowe

  • Dla początkujących
  • sparkles iconPomoc AI przy programowaniu
  • hint iconPraktyczne, interaktywne lekcje
  • quiz iconQuizy sprawdzające wiedzę
  • certificate iconDarmowy certyfikat ukończenia

Program

1 sekcje60 lekcje59 wyzwania250 pytania quizowe

Ta sekcja jest częścią ścieżki Machine Learning. Pełny program ma więcej sekcji. Kliknij dowolny podgląd poniżej, aby zobaczyć go na stronie ścieżki.

  1. Sekcja 1

    Dane i wykresy

    Zacznij sekcjęZacznijRozwińZwiń    Zestaw narzędzi, od którego zaczyna się każdy projekt uczenia maszynowego: tablice NumPy, wykresy matplotlib i tabele pandas. Wczytuj rzeczywiste zbiory danych, podsumowuj je i przedstawiaj na wykresach to, co udało Ci się odkryć.60 lekcje59 wyzwania250 pytania

    Wprowadzenie

    4 lekcje320

    Tablice NumPy

    5 lekcje520

    Operacje matematyczne na tablicach

    6 lekcje625

    Przekształcanie danych

    4 lekcje415

    Wykresy liniowe i punktowe

    6 lekcje625

    Wykresy danych

    5 lekcje520

    Ramki danych w pandas

    6 lekcje625

    Filtrowanie i sortowanie

    5 lekcje520

    Grupowanie i czyszczenie

    5 lekcje520

    Wizualizacja DataFrame’ów

    5 lekcje520

    Zbiory danych dla ML

    5 lekcje520

    Wyzwania końcowe

    4 lekcje420
  2. Sekcja 2Statystyka w uczeniu maszynowym64 lekcje
  3. Sekcja 3Uczenie nadzorowane58 lekcje
  4. Sekcja 4Uczenie nienadzorowane51 lekcje
Zobacz pełny program ścieżki Machine Learning
Co dostajesz
Wszystko, czego potrzebujesz do nauki programowania

Ucz się w praktyce

Pisz prawdziwy kod, odpytuj bazy danych, twórz strony internetowe i opanuj prompty AI. Nasze interaktywne lekcje obejmują wszystkie umiejętności, których potrzebuje współczesny programista.

playground.js
Edytor kodu
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3    return greeting + " " + name
4}
5
bottombar Collapse icon
Test #1test Case Success icon
Test #2test Case Success icon
Test #3test Case Failure icon
Dane wejściowe
"Alex"
Wynik
"Hello, Coddy! Alex"

Buduj swoją serię

Ucz się regularnie i patrz, jak rosną twoje postępy! Śledź codzienny nawyk programowania, chroń serię dzięki zamrożeniom i zdobywaj nagrody za każdy dzień nauki.

12 dni serii

Wróć jutro, aby utrzymać serię!

fire Filled icon
left icon

January 2026

right icon

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

product Double Or Nothing icon

Podwójnie albo nic

Dzień 5 z 7

fire Freeze icon

Zamrożenie serii

2 left

Programuj wszędzie

Zabierz naukę programowania ze sobą! Bez konfiguracji i pobierania plików: po prostu otwórz i zacznij kodować. Dostępne na iOS, Androida i w przeglądarce, z oceną 4,9 gwiazdki.

Python
7Seria
250Wynik
5Energia
Zmienne
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Right Done icon
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Left Done icon
journey Hex Active Base iconjourney Hex Active Shadow iconjourney Hex Active Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
KONTYNUUJ
journey Path Right icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
journey Path Left icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson All icon
Ścieżka
Cele
Ranking
Profil
4.9
GwiazdkaGwiazdkaGwiazdkaGwiazdkaGwiazdka
Ocena

Nie uczysz się w pojedynkę

Rywalizuj w globalnych rankingach, zapraszaj znajomych po nagrody i świętujcie wspólnie swoje sukcesy. Z przyjaciółmi programuje się lepiej!

Liga Challenger
Liga ChallengerAwansuje 7 najlepszych
leaderboard First icon1
avatar 1 icon
fire Filled icon
Alex7+ Days
2840
leaderboard Second icon2
avatar 2 icon
fire Filled icon
Jordan7+ Days
2650
leaderboard Third icon3
avatar 3 icon
fire Filled icon
Sam7+ Days
2420
4
avatar 4 icon
Casey
2180
5
avatar placeholder icon
fire Filled icon
Morgan7+ Days
1950
leaderboard Arrow Up iconStrefa awansuleaderboard Arrow Up icon

Każdy sposób nauki

Czytaj, słuchaj, sprawdzaj się, pytaj AI albo wracaj do tego, co już znasz. Każda lekcja dopasowuje się do ciebie.

Wprowadzenie do zmiennych
Audio

Zmienna to nazwany pojemnik przechowujący wartość, do której możesz później odwołać się w programie.

W Pythonie tworzysz ją, pisząc nazwę, znak równości, a potem wartość, którą chcesz zapisać.

Wartość może się zmieniać: ponowne przypisanie po prostu wskazuje nazwą nową wartość.

1xZofia

Zdobądź certyfikat

Zdobywaj certyfikaty za każdy ukończony kurs. Dodaj je do profilu na LinkedIn i CV, aby pokazać pracodawcom swoje umiejętności programistyczne.

CoddyCertyfikat ukończenia
Certyfikat dlaJan Kowalskiza pomyślne ukończenie kursu
python iconPodstawy Pythona
Zweryfikowano
Datasty 2026
LinkedInDodaj do LinkedIn

Dlaczego warto uczyć się NumPy, pandas i matplotlib z Coddy

  • Twój wykres, od razu. Wpisz plt.plot(x, y), uruchom kod, a prawdziwa figura matplotlib pojawi się w zakładce Wykresy obok kodu. Każda lekcja ma wykres albo schemat, od tablicy narysowanej jako ponumerowane komórki po groupby, które układa wiersze w stosy.
  • NumPy tak, jak używa go ML: tablice i kształty, wycinanie, obliczenia na całych tablicach, statystyki po osiach, broadcasting, maski logiczne i liczby losowe z ziarnem.
  • matplotlib od pierwszej linijki: wykresy liniowe i punktowe, etykiety i legendy, kolory i znaczniki, wykresy słupkowe, histogramy, wykresy obok siebie z plt.subplots i tablice pokazane jako obrazy.
  • pandas na prawdziwych tabelach: wczytywanie plików CSV, wybieranie, filtrowanie, sortowanie, nowe kolumny, value_counts, groupby, brakujące wartości i rysowanie wykresów prosto z DataFrame'u.

Najczęstsze pytania o NumPy, pandas i matplotlib

Czym różnią się NumPy, pandas i matplotlib?

NumPy trzyma liczby w szybkich tablicach i liczy na wszystkich naraz. pandas buduje na NumPy tabele z nazwanymi kolumnami, plikami CSV, filtrowaniem i grupowaniem. matplotlib rysuje wykresy. Prawie każdy program do data science albo uczenia maszynowego w Pythonie importuje wszystkie trzy, dlatego ta sekcja uczy ich razem.

Czego uczyć się najpierw: NumPy czy pandas?

Krótko NumPy, potem pandas. Kolumna pandas to tablica NumPy z nazwą, więc maski, obliczenia na całych kolumnach i statystyki po osiach nabierają sensu, gdy zobaczysz je na tablicach. Sekcja poświęca NumPy cztery rozdziały, potem przechodzi do pandas z tą wiedzą w ręku i przez cały czas rysuje wykresy.

Czy muszę coś instalować, żeby robić wykresy?

Nie. Twój kod działa na Coddy z prawdziwym matplotlib, a narysowana figura wraca do zakładki Wykresy w przeglądarce. Nie trzeba konfigurować notebooka Jupyter ani Anacondy, więc wystarczy Chromebook albo służbowy laptop bez uprawnień administratora.

Jakie wykresy nauczę się tworzyć?

Wykresy liniowe, punktowe, kilka linii z legendą, wykresy słupkowe, histogramy, kilka wykresów na jednej figurze, obrazy z tablic, wykresy prosto z DataFrame'u, jeden kolor na grupę i porównanie histogramów dwóch grup. Każdy z tytułem i opisanymi osiami, gotowy do raportu.

Czy przed NumPy i pandas muszę znać Pythona?

Podstawy: zmienne, pętle, funkcje i listy, czyli sekcję Podstawy w kursie Python. Słowniki, import i wszystko inne, czego potrzebuje sekcja, wyjaśniamy jednym zdaniem tam, gdzie pojawia się po raz pierwszy.

Ile czasu zajmuje nauka NumPy, pandas i matplotlib?

Ta sekcja to 60 lekcji, około 10 godzin we własnym tempie: trzy tygodnie przy pół godzinie dziennie. To pierwsza sekcja kursu uczenia maszynowego, więc gdy ją skończysz, następnym krokiem są modele.

Czy ten kurs wizualizacji danych w Pythonie jest darmowy?

Tak. Lekcje, wykresy, podpowiedzi AI i certyfikat za sekcję są darmowe. Darmowe konto pozwala przerobić kilka lekcji dziennie, a Pro znosi dzienny limit.

Ścieżki nauki, które obejmują ten kurs

Ten kurs to jeden krok dłuższej ścieżki: kilku kursów w kolejności, w jakiej uczyłby mentor, każdy z własnym darmowym certyfikatem.

Ilustracja języków programowania w Coddy

Ucz się Dane i wykresy z Coddy

ZACZNIJ