数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么？ 1.Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现，运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年，Numeric，Python语言数值计算扩充。 2.2001年，Scipy->Numarray，多维数组运算。 3.2005年，Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年，Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心：多维数组 1.代码简洁：减少Python代码中的循环。 2.底层实现：厚内核(C)+薄接口(Python)，保证性能。 代码：vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据：数组中元素 元数据：描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放，一方面提高了内存空间

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内容概要：10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频，包括了Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例 适合人群：具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员 能学到什么：Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例 阅读建议：10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频，包括了Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例。

主要介绍了Python数据分析pandas模块用法,结合实例形式分析了pandas模块对象创建、数值运算等相关操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下

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1、数据结构基础 2、机器学习基础视频 -- 逻辑回归和朴素贝叶斯

1:linux下c++ 和 python的IDE 2：代码自动补全，无须按键盘才出 3:比较详尽的插件 4:vimrc中对使用有基本完整的中文注释 5:类似IDE界面 6:快捷键使用了 F3--F6和wm，具体使用查看vimrc 附件中有 vimrc 和 vim目录 ;将vim目录名改成.vim，然后放在 当前用户的home目录下即可

功能齐全，帮助校园疫情防控，进出管理。功能包括老师和学生角色权限，大数据图表展示，扫码进出校园，校园行程记录，生成二维码，学生管理，网站管理，学生签到打卡等功能。 运行环境： thinkphp6.0 mysql5.7 bootstrap4 本地测试集成环境软件：phpstudy 安装： 可参考thinkphp项目搭建 添加网站根目录/public 添加伪静态 导入数据库 修改数据库配置/app/config/database.php 若项目无法启动删除runtime再试