18张Python数据科学速查表,打包下载
数据科学已经发展成为一个庞大的系统,包含数学、统计学、概率论、计算机、数据库、编程等各种理论技术。
目前在主流的数据科学领域一般有三大生态,一是以sas、matlab、spss等为代表的商业软件生态,二是围绕R语言建立起来的开源生态,三是目前较为火热的Python数据科学生态。
为什么Python会脱颖而出,成为数据科学的第三极,而且越来越受欢迎呢?
这是因为数据科学编程需要非常灵活的语言,编写代码很简单,但可以处理高度复杂的数学处理。
Python可以说最适合这样的需求,所以大量的数据科学库如春笋般冒出来,有的已经发展成高度完善的企业级库。
比如说Pandas、Numpy、Matplotlib、Sklearn、NLTK等,还有深度学习领域的Keras、Tensorflow、Pytorch、Caffe等,都是顶尖的数据科学工具。
Github上有一个项目,专门汇总了Python数据科学的核心知识点,并以速查表的形式,浓缩在一张张图片里。
速查表清单:Github地址:
https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets
这里面有Python语法基础、Pandas入门及进阶、可视化、机器学习、Jupyter、SQL、Spark等,十分适合用来检索速查。
星球君已经下载汇总好高清图片,大家在公众号后台回复【4】,即可获得完整版本。
Python基础
![](https://filescdn.proginn.com/67444b73725c1038ea96c8b80ffbdc7a/be85a8b8cb804b81ab157864928d3486.webp)
Pandas基础
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Pandas进阶
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Numpy基础
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Matplotlib基础
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Seaborn基础
![](https://filescdn.proginn.com/5eb6ec24c271d1fc2067c32e6b40e8dd/8c1ec9d8aa2ce1f52c7803cb6911d617.webp)
Bokeh基础
![](https://filescdn.proginn.com/5baeb8c942a0498f35d961a54771dc6b/9dd19b0576e5c73fac100c948dec0d36.webp)
Scipy基础
![](https://filescdn.proginn.com/be8f4b93cfa3f88a18de6f2e8bbc81af/0fed9dac7a9103c893620d567add72b2.webp)
scikit-learn基础
![](https://filescdn.proginn.com/8e6febc4aff9a7222b137a2db531ffd8/b7724a4c2c0220f758b38431f8bddf8d.webp)
keras基础
![](https://filescdn.proginn.com/3755b845d2505f6a30197b1301530dd3/fc46b7f710e73ecbffd024c84fe9b878.webp)
Jupyter基础
![](https://filescdn.proginn.com/91057f46379e62814f0f193a0d21bec1/4f7ededb9d42c071b96cd87321b1f84e.webp)
数据IO
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SQL基础
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Dask基础
![](https://filescdn.proginn.com/6a168a39d661e5d33dc7210e955da13e/651b6dce2d4c97c7fc5423660685b1d1.webp)
Dask进阶
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PySpark基础
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PySpark进阶
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可视化基础
![](https://filescdn.proginn.com/014a41a096d92430c09c94fbc75cba4e/a2f60e9e300c91d2f98f6d0a76ba036d.webp)
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