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RSS订阅原创 Pandas 零基础入门
熟练掌握 Series 和 DataFrame 的基本结构；精通数据读写操作，确保能获取各类数据源；掌握数据的查改增删和描述性统计，打好基础；逐步学习时间序列处理和数据预处理，提升数据质量；重点突破分组聚合，实现多维度数据分析。实践建议：结合实际数据集（如销售数据、用户行为数据）进行实操，通过解决具体问题巩固知识点。Pandas 的函数参数较多，无需死记硬背，重点理解核心逻辑，通过官方文档和案例灵活运用。
2025-12-21 22:08:12
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原创 Matplotlib（基础用法）
Matplotlib 的绘图流程主要分为三个核心部分：创建画布与子图、添加画布内容、保存与显示图形。在任何绘图之前，我们需要一个Figure对象，可以理解成我们需要一张画板才能开始绘图。：在画布中创建子图，通过指定子图的行数、列数和选中图片的编号来确定子图位置。通过的方式生成Axes，前面两个参数确定了面板的划分，例如 2， 2会将整个面板划分成 2 * 2 的方格，第三个参数取值范围是 [1, 2*2] 表示第几个Axes。如下面的例子在这一步，我们可以添加标题、坐标轴标签、绘制图形、设置刻度
2025-11-22 17:18:25
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原创 Numpy核心知识点总结：从入门到实战必备
在Python数据分析生态中，Numpy（Numerical Python）是当之无愧的基石。它提供了高效的多维数组对象、丰富的数学函数库以及便捷的矩阵运算能力，为Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等高阶库提供了底层支撑。无论是数据预处理、数值计算还是机器学习，熟练掌握Numpy都是提升效率的关键。本文将系统梳理Numpy的核心知识点，结合代码示例帮你快速夯实基础。
2025-11-05 21:40:36
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