属于 Machine Learning 学习旅程新学习旅程用 NumPy 和 pandas 做 Python 数据可视化
用 NumPy 处理数组，用 pandas 处理表格，用 matplotlib 画图表，这是每个机器学习项目的起点工具包。写好代码，你的图表就会出现在“图表”标签页中。
60 节课59 个挑战250 道测验题
- 适合初学者
AI 辅助编程帮助
动手实践的互动课程
检验所学的测验
免费结业证书
课程大纲
本单元属于 Machine Learning 学习旅程。完整大纲还有更多单元：点击下方任意预览，即可在学习旅程页面查看。
单元 1
数据与图表
开始本单元开始每个机器学习项目都会用到的工具包：NumPy 数组、matplotlib 图表和 pandas 表格。加载真实数据集，对数据进行汇总，并把发现绘制成图表。数据图表
5 节课520绘制 DataFrame 图表
5 节课520- 单元 2机器学习统计学64 节课
- 单元 3监督学习58 节课
- 单元 4无监督学习51 节课
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12 天连胜
明天再来，保持你的连胜！
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加倍或归零
第 5 天，共 7 天
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晋级区多种学习方式
阅读、收听、自我测验、问 AI，或者查阅学过的任何内容。每节课都配合你的节奏。
变量是一个有名字的容器，用来存储值，方便你在程序后面引用。
在 Python 中，创建变量只需写下名字、一个等号，再写上要存储的值。
值可以随时间变化。给这个名字重新赋值，它就会指向新的值。
获得证书
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结业证书Python 基础
添加到 LinkedIn为什么在 Coddy 学 NumPy、pandas 和 matplotlib
- 图表马上就有。输入
plt.plot(x, y)，点击“运行”，真正的 matplotlib 图形就会出现在代码旁边的“图表”标签页中。每节课都有一张图表或示意图，从画成编号格子的数组，到 groupby 把各行归成一堆一堆的过程。 - 按机器学习的用法学 NumPy：数组和形状、切片、对整个数组做运算、按轴统计、广播、布尔掩码，以及设定随机种子的随机数。
- 从第一行代码开始学 matplotlib：折线图和散点图、标签和图例、颜色和标记、柱状图、直方图、用
plt.subplots并排显示多张图，以及把数组显示成图像。 - 在真实表格上学 pandas：读取 CSV 文件、选择、筛选、排序、新建列、
value_counts、groupby、缺失值，以及直接从 DataFrame 画图。
关于 NumPy、pandas 和 matplotlib 的常见问题
NumPy、pandas 和 matplotlib 有什么区别？
NumPy 用高效的数组存放数字，并能一次对所有数字做运算。pandas 在 NumPy 之上构建表格，提供命名的列、CSV 文件读写、筛选和分组。matplotlib 负责画图表。几乎每个用 Python 写的数据科学或机器学习程序都会同时导入这三个库，所以这个单元把它们放在一起教。
应该先学 NumPy 还是 pandas？
先简单学一下 NumPy，再学 pandas。pandas 的一列就是一个带名字的 NumPy 数组，所以一旦你在数组上见过掩码、整列运算和按轴统计，这些就都说得通了。这个单元先用四章讲 NumPy，然后带着这些基础进入 pandas，全程都在画图表。
画图表需要安装什么吗？
不需要。你的代码在 Coddy 上用真正的 matplotlib 运行，画出的图形会传回浏览器中的“图表”标签页。不用配置 Jupyter notebook 或 Anaconda，所以用 Chromebook 或没有管理员权限的工作电脑也没问题。
我会学会画哪些图表？
折线图、散点图、带图例的多条折线、柱状图、直方图、一张图中的多个子图、由数组生成的图像、直接从 DataFrame 画的图表、每组一种颜色，以及对比两组数据的直方图。每张图都有标题和标签，可以直接放进报告里。
学 NumPy 和 pandas 之前需要先会 Python 吗？
import 以及这个单元需要的其他内容，都会在第一次出现时用一句话讲清楚。学 NumPy、pandas 和 matplotlib 需要多长时间？
这门 NumPy、pandas 和 matplotlib 课程免费吗？
免费。课程内容、图表、AI 提示和单元证书都免费。免费账号每天可以学几节课，Pro 会取消每日限制。
