Python 数据分析笔记0:前言

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2020年5月21日更新:

此份学习笔记今已全部上传完毕。说是学习笔记,也实在是有点厚脸皮。如果说前期的笔记还算是有自己的一点微不可见的个人见解的话,后期的笔记由于时间的限制几乎就是照搬原文。真诚希望能在往后的日子里慢慢补充完善吧。


去年(2019年4月)的这个时候还没有写过一句python,当时只会写面向过程的C++,和一点简单的java,还附带了一堆bug,可谓是“编程5分钟,调试2小时”。深知自己需要一门可熟练运用的语言,感觉C++太难,java太大,于是python就提上了日程。当初也不是没有考虑过Julia,只是考虑到Julia现在社区还不完善,可找到的教程也不多,甚至当时还没有发布1.0版本,就暂时不做考虑。至于R以后有机会再学习。

使用python的一年间,也算是写过一些奇奇怪怪的东西,比赛时也和matlab双管齐下,算得上得心应手,而且在VSCode上就可以用,甚慰朕心。但另一方面,许多函数或方法是用了就忘,再用再查,总是记不住。找一个方法往往还得从繁复的文件夹中找到一些“远古”代码抄来用,或是求助于互联网。深感系统学习和整理笔记的重要性。

近些天,在此网站上整理发布了Keras的学习笔记,仍待补充。又想到可以再整理一份数据分析的学习笔记,虽然基础,但是必要。现已提上日程,日后会持续更新。

这份学习笔记主要是参考《利用python进行数据分析》中文第二版,主要用于个人学习和索引,望读者(如果有的话)不要对原创性抱有期待。

在此附上中英文版GitHub网址,不再在每篇相关文章后分别添加:

中文:https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version

英文:https://github.com/wesm/pydata-book

作者: 公子小白

SOS团团员,非外星人、未来人、超能力者。。。

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