课程目录
章节1: NumPy基础知识
课时1NumPy简介14:05
课时2搭建NumPy开发环境，验证NumPy开发环境17:08
课时3源代码和数据下载
章节2: NumPy数组
课时4创建多维数组09:20
课时5获取单个数组值和数组的分片19:00
课时6自定义数据类型08:10
课时7改变数组的维度12:57& d3 `. K6 D, ~. C9 j
课时8水平组合数组06:447 \8 s% Y. E- y
课时9垂直数组组合04:04
课时10深度数组组合07:22
课时11数组的列组合04:190 a _# R0 n4 u7 [- P: a3 T
课时12数组的行组合02:20
课时13分割数组09:01" f: ]/ V% z& G3 r p
课时14数组中常用的属性09:02$ y7 p/ D' C) E
课时15将NumPy数组转换为Python列表03:49
章节3: NumPy常用函数' Z7 R4 k- z1 L# f
课时16将NumPy数组保存成文本文件，并装载数组文件10:36$ ^& e5 b0 C, k: N
课时17读写CSV文件11:36/ X+ e; q/ A3 y
课时18成交量加权平均价格07:02
课时19算数平均值02:43
课时20寻找最大值和最小值,以及计算数组的取值范围04:45# g5 ?8 h$ X$ x
课时21计算数组的中位数和方差12:07
课时22计算股票收益率和波动率24:49
课时23根据日期分析股票涨幅20:17
课时24用线性模型进行预测（最小二乘法、梯度）43:278 G/ j; ^8 t0 J4 M1 J
课时25对数组进行修剪和压缩05:302 p3 n0 r/ ?7 }! P+ M1 x
课时26计算阶乘03:04; A3 A- U2 Y4 J, ~' j4 h- k
章节4: NumPy高级函数* m% U( z. z9 J6 H+ }4 Y* s
课时27计算协方差矩阵10:14
课时28获取矩阵主对角线上元素以及计算矩阵的迹04:29" N8 X. m9 s" K# v$ {% w% c
课时29分析两只股票在一定时间段的相关性10:30* e G9 T: H. D, V( r/ u' o
章节5: Pandas基础知识
课时30Pandas简介04:40
课时31数据集的装载与基础操作16:40
课时32查看数据集中的列04:55
课时33查看数据集的行07:25
课时34查看数据集单元格中的数据11:09
课时35对数据集进行分组统计09:45; c! K: f, @2 P5 I
课时36可视化统计数据（依赖Matplotlib）10:22
章节6: Pandas中的数据类型: |' T; k6 e+ Q$ \! a
课时37创建Series06:46
课时38创建DataFrame11:05; w2 i# W( G \& L7 `5 @1 ^5 y
课时39DataFrame的基本操作05:07/ J% e- l E N- O4 T* `6 n
课时40Series的方法04:13" f- e, I! y( M; u
课时41Series的条件过滤07:06
课时42Series的向量操作08:065 c5 k; \" f4 L+ `0 k O
课时43DataFrame的条件过滤07:31
课时44DataFrame的向量操作04:173 a( v1 ^3 x$ S" @
课时45向DateFrame添加列05:416 r6 y4 S$ Z- B6 \! ^
课时46直接修改DataFrame中列的值02:05% l$ ]+ L$ I( l; i
课时47删除DataFrame中的列03:53' ^7 V4 N+ B G
课时48读写Pickle格式的Series和DataFrame文件09:12
课时49读写CSV格式的Series和DataFrame文件05:54
课时50读写Excel格式的Series和DataFrame文件12:59' t( \3 j* n# {+ Q1 n
课时51将Series和DataFrame导出为其他格式08:160 ^% R- ^8 n) L5 Z
章节7:连接与合并数据集8 K4 {# w& N) I) _- Q
课时52行连接11:09+ X! p2 z/ o! J
课时53列连接07:088 O- V1 {$ g4 V2 f2 s
课时54拥有不同列的DataFrame的行连接09:41- H( {" i; _8 Q0 W( t$ Y* f1 b* T O
课时55合并多个数据集14:56 u# W/ s w/ } Z9 c. p
章节8:非值数据
课时56Pandas中有哪些非值数据04:43
课时57为什么数据会遗失09:21+ f: z. y$ i6 B5 E9 }/ x: e. R
课时58清除非值数据15:11
章节9: Matplotlib基础知识
课时59Matplotlib简介（绘制第一个图形）15:42& X& M$ v) P3 i; r" ^9 B% E4 w
课时60在数据可视化的过程中使用NumPy（绘制正弦和余弦曲线）11:01
课时61在同一个二维坐标系绘制出一元二次曲线和正弦、余弦曲线05:40
课时62将文件作为数据源绘制曲线09:23
课时63绘制随机点04:149 V& |% Y8 B) Y- S' z' K
课时64绘制垂直和水平柱状图11:56. \7 l4 L, g- R# h# z T
课时65绘制多组垂直和水平柱状图05:54
课时66绘制叠加的柱状图10:36
课时67在同一个窗口绘制直方图和盒状图14:45' [$ e" ]/ {& F( C9 W7 w
课时68绘制饼状图01:227 q- s, V9 e2 ^/ G; z; W6 N# P
课时69绘制三角剖分05:07; a9 V3 D2 f$ e5 l$ F
章节10: Matplotlib定制颜色和样式
课时70定制曲线的颜色11:05
课时71定制离散点的颜色、边缘颜色、边缘宽度和尺寸09:14
课时72用列表定制柱状图的颜色05:12
课时73用颜色集合定制饼图颜色04:437 L0 E; I Q( i
课时74定制盒状图每一部分的颜色07:08
课时75使用颜色地图（colormap）定制离散点的颜色05:48
课时76定制曲线的类型03:14
课时77控制柱状图的填充模式04:21% \7 D$ w2 x$ s& e, ], C' L
课时78控制离散点的标记样式03:16
课时79在曲线上建立步长标记05:33
章节11: Matplotlib注释、图表、存储等高级操作
课时80在坐标系上显示标题（英文和中文）03:53
课时81使用LaTeX格式的标题06:04% ]4 W0 Q* s& x+ D* r' Q
课时82为X轴和Y轴添加注释02:33
课时83在坐标系的指定位置放置注释02:28
课时84设置文本注释的水平和垂直对齐方式10:49& d1 \/ [- U5 U* f% q& F% ~' ~
课时85为文本注释添加Box01:500 Q: T$ J, Y% p& D
课时86带箭头的注释10:01
课时87添加图例06:15
课时88为坐标系添加网格02:50
课时89在坐标系上绘制彩色线条07:24
课时90绘制不同形态的图形07:00
课时91绘制多边形05:42! H L. J7 W" r8 t, d
课时92绘制tick线05:11, F8 C( N% t4 G* f H+ z. o
课时93动态产生标签05:11
课时94动态产生带角度的标签04:51& ^; X# u* h7 f' f& b8 q
课时95在图表中绘制多条曲线06:03+ F N8 s4 I% O3 Z! |, M
课时96设置图表坐标范围03:15) I; N& l4 @% p
课时97设置图表的长宽比03:13
课时98在图表中插入子图表06:51
课时99将图表保存为png格式的图像02:20) r! I8 ]* r9 n
课时100设置图像的透明和密度属性04:37# S% i( N8 C, P" T- m8 q
课时101将图表保存为pdf文档01:40' g, P% e3 A X/ s4 D
课时102将多个图表保存在一个pdf文档中04:28+ V, \! R8 W7 K5 F
章节12: Seaborn基础
课时103Seaborn简介00:595 o2 Z0 [/ J4 _0 c0 x& }
课时104绘制离散点与主题05:553 R0 z% z* g& p, K
课时105用set方法完成主题，调色板等设置工作06:20
课时106移除坐标轴04:46
章节13: Seaborn分布图
课时107绘制单变量分布图（直方图、密度图和毛毯图）12:38# G, J! ` v5 S' z5 M' j2 l
课时108绘制多变量分布图08:38
章节14: Seaborn分类图
课时109绘制分类散点图07:06) f& t0 r" i8 G
课时110绘制分类箱线图03:01' Q# c3 x6 S2 [) l
课时111绘制分类琴形图11:53! ?" s; a w/ S
课时112绘制柱状图05:51
章节15: pyecharts实战
课时113pyecharts简介03:27" @/ B5 M+ I. e/ A
课时114散点图09:15: {; h# ^' Z U" t
课时115折线图06:26
课时116阶梯图和面积图04:22
课时117绘制3D曲线07:49
课时118绘制柱状图05:47
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