斯坦福python
Ⅰ python數據分析需要哪些庫
1、Numpy
Numpy是Python科學計算的基礎包，它提供了很多功能：快速高效的多維數組對象ndarray、用於對數組執行元素級計算以及直接對數組執行數學運算的函數、用於讀寫硬碟上基於數組的數據集的工具、線性代數運算、傅里葉變換以及隨機數生成等。NumPy在數據分析方面還有另外一個主要作用，即作為在演算法和庫之間傳遞數據的容器。
2、Pandas
Pandas提供了快速便捷處理結構化數據的大量數據結構和函數。自從2010年出現以來，它助使Python成為強大而高效的數據分析環境。其中用得最多的Pandas對象是DataFrame，它是一個面向列的二維表結構，另一個是Series，一個一維的標簽化數組對象。Pandas兼具Numpy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型資料庫靈活的數據處理功能。還提供了復雜精細的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。
3、matplotlib
matplotlib是最流行的用於繪制圖表和其他二維數據可視化的Python庫。它最初由John
D.Hunter(JDH)創建，目前由一個龐大的開發團隊維護。它非常適合創建出版物上用的圖表。雖然還有其他的Python可視化庫，但matplotlib應用最為廣泛。
4、SciPy
SciPy是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，它與Numpy結合使用，便形成了一個相當完備和成熟的計算平台，可以處理多種傳統的科學計算問題。
5、scikit-learn
2010年誕生以來，scikit-learn成為了Python通用機器學習工具包。它的子模塊包括：分類、回歸、聚類、降維、選型、預處理等。與pandas、statsmodels和IPython一起，scikit-learn對於Python成為高效數據科學編程語言起到了關鍵作用。
6、statsmodels
statsmodels是一個統計分析包，起源於斯坦福大學統計學教授，他設計了多種流行於R語言的回歸分析模型。Skipper Seabold和Josef
Perktold在2010年正式創建了statsmodels項目，隨後匯聚了大量的使用者和貢獻者。與scikit-learn比較，statsmodels包含經典統計學和經濟計量學的演算法。
Ⅱ 求推薦一本大學Python教材
《Python編程：從入門到實踐》
2016年出版的書，基於 Python3.5 同時也兼顧 Python2.7，書中涵蓋的內容是比較精簡的，沒有艱深晦澀的概念。
每個小結都附帶練習題，它可以幫助你更快的上手編寫程序，解決實際編程問題。
上到有編程基礎的程序員，下到10歲少年，想入門Python並達到可以開發實際項目的水平，這本書都是不錯的選擇。
Ⅲ python數據分析方向的第三方庫是什麼
Python除了有200個標准庫以外，還有10萬個第三方擴展庫，囊括了方方面面。其中做數據分析最常用到的庫有4個：
Numpy
Numpy是Python科學計算的基礎包。它除了為Python提供快速的數組處理能力，還是在演算法和庫之間傳遞數據的容器。對於數值型數據，NumPy數組在存儲和處理數據時要比內置的 Python數據結構高效得多。此外，由低級語言（比如C和Fortran）編寫的庫可以直接操作NumPy 數組中的數據，無需進行任何數據復制工作。因此，許多Python的數值計算工具要麼使用NumPy 數組作為主要的數據結構，要麼可以與NumPy進行無縫交互操作。
Pandas
Pandas提供了快速便捷處理結構化數據的大量數據結構和函數，兼具NumPy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型資料庫（如SQL）靈活的數據處理功能。它提供了復雜精細的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。因為數據操作、准備、清洗是數據分析最重要的技能，所以Pandas也是學習的重點。
Matplotlib
Matplotlib是最流行的用於繪制圖表和其它二維數據可視化的Python庫，它非常適合創建出版物上用的圖表。雖然還有其它的Python可視化庫，但Matplotlib卻是使用最廣泛的，並且它和其它生態工具配合也非常完美。
Scikit-learn
Scikit-learn是Python的通用機器學習工具包。它的子模塊包括分類、回歸、聚類、降維、選型、預處理，對於Python成為高效數據科學編程語言起到了關鍵作用。
Ⅳ 緙栫▼瀛︽牎鎺掑悕
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Ⅳ Python人工智慧具體學什麼後面好就業嗎
python培訓的具體學習內容一般培訓培訓都是分五個階段：
第一階段學習Python核心編程，主要是Python語言基礎、Linux、MySQL，前期學習Python編程語言基礎內容;中期主要涉及OOP基礎知識，學習後應該能自己處理OOP問題，具有初步軟體工程知識並樹立模塊化編程思想，以及了解什麼是資料庫以及相關知識。
第二個階段主要是學習全棧開發，主要是Web編程基礎、Flask框架、Django框架、Tornado框架，這一部分主要是前端網站開發流程，培養方向是前端開發工程師或者是Web全棧開發工程師、Python開發工程師。
第三階段是網路爬蟲，主要包括數據爬取、Scrapy框架項目、分布式爬蟲框架等，培養方向是Python爬蟲工程師。
第四階段培訓的是人工智慧，主要是數據分析、機器學習、深度學習，能夠學到人工智慧領域中的圖像識別技術，對行業中流行的數據模型和演算法有所了解，使用主流人工智慧框架進行項目開發，深入理解演算法原理與實現步驟。培養方向是數據分析師、演算法工程師、數據挖掘工程師以及人工智慧工程師。
在國家大力推行人工智慧的趨勢下，Python語言也在各大企業應用的越來越廣泛，雖然Python是在近幾年才被大家所了解，但憑借其自身的功能強大、語法簡單、容易上手的特性發展勢頭強勁，越來越多的人想要去學習Python。
那麼Python培訓完前景如何：
由於現在大學院校還沒有和Python開發相符合的專業，所以大部分想要從事Python開發的小夥伴都會選擇去參加培訓來學習專業的技能，Python培訓主要的優勢也是能夠接觸到企業的實戰項目去實踐，培養項目實戰開發能力，現在企業招聘員工的時候都想要有相關項目經驗的人，所以Python培訓會在教授大家理論知識的基礎上著重培養開發能力。
比如說優就業的Python課程是聯合網路飛漿共用研發的，課程每個階段都會設置對應的開發項目，講師也都是來自於企業一線，擁有多年的實戰開發經驗和授課經驗。課程內容主流前沿，學習完成之後在Python開發、數據分析、爬蟲開發、人工智慧等方向都是大家的求職方向，就業路徑寬廣。
Python培訓完薪資待遇：
Python開發人才近幾年一直呈現出供不應求的趨勢，開發人員的薪資也是非常不錯的，從職友集統計數據可以看到，北京Python開發工程師平均月薪高達19800元/月，並且隨著工作經驗的不斷積累，職業路徑發展和晉升都是呈現不斷上升的，所以只要大家學好專業技能，將來的就業前景還是十分可觀的。
拓展資料：
可能在很多人的認知中，編程開發工程師基本都是男生，確實在現在的編程行業里是男生偏多的現狀，但是這並不能說明女生就不適合學習編程開發，不適合學Python。近幾年學習KIT技術以及從事IT工作的女生都在不斷增加，並且在企業中每個開發團隊都會有一定比例的女生，女生同樣也是適合從事IT開發工作的。