清华学霸尹成Python数据分析教程
课程目录
│
├─Python数据分析海量数据营销day1, h x% e$ C0 |! \+ n' ?
│ 10CSDN数据一步提取.mp4
│ 11数据提取.mp4, U0 C& F# G( j/ E( l
│ 12wxpython提取工具界面设计.mp4
│ 14QT作业简介.mp4
│ 15作业.wmv1 w3 ` P+ Z1 t) {- n
│ 1目标生成密码字典.mp4
│ 2排列与组合的计算.mp4) z9 w4 m% w8 M( J
│ 3密码字典生成.mp4% S! l3 H' I! n
│ 4密码生成器.mp4) w' d# r* i7 T- Y
│ 5密码提取.mp4
│ 6密码排序.mp42 a& B! U( X. s$ g2 Z- L
│ 7密码统计次数逻辑.mp41 b" w2 W1 E1 q
│ 8密码次数统计.mp45 h9 Y/ }7 ]3 u0 l5 B
│ 9密码提取成功.mp4. b: m$ L+ [5 y/ M# p9 q1 N
│ dataCompany.zip: d) k' Q0 v9 v6 R
│ password.zip; c9 l$ A) X x1 J& `) ^ }
│ 作业.png
│ 数据提取.png
│ 记录.txt
│ + n5 P( d/ H5 ^6 f) m
├─Python数据分析海量数据营销day10' |" X! v5 h; b4 n* B
│ 1numpy矩阵.mp4
│ 2numpy线性代数.mp40 [- Y3 }; w/ D7 Z) u2 J
│ 3numpy绘制函数曲线.mp45 h/ o+ b, ]$ u' q& @9 Y9 @8 L
│ 4numpy高级绘图.mp4 B- K* t2 J Z# `0 n- f6 [% v) L
│ 5numpy序列化.mp41 e: d4 N1 q( Q. P$ m/ i
│ 6未来岗位.mp4
│ 7numPy小结.mp4
│ code.zip
│ numpy实战.zip0 u; a3 p1 k) w# r! |7 q
│ 就业.txt2 B* E, ] I/ k0 o
│
├─Python数据分析海量数据营销day11 I1 s9 [, `4 U* [' n/ j3 l1 c- E
│ 1pandas用于分析数据.mp4% N2 _. V& U& E# e+ k, f6 \+ M
│ 2pandas操作数据行与列.mp4/ f4 f1 X! t3 ^5 a, d
│ 3pandas结合tushare选择行与列.mp47 @' w& W! O3 a; h+ U8 P* E% Z; S/ l
│ 4pandas选择多列与计次.mp4
│ 5pandas对比数据框架索引.mp4# c8 [" b) {% K
│ 6panda类型Series.mp4. R4 K' U8 I7 q( Y1 S& X/ p
│ 7pandas实战dataframe.mp4' v! a6 ^" m& Y& r
│ 8pandasDataFrame与Series计算.mp49 W, C( u$ H# }9 t% R0 c
│ 9上午小结.mp4
│ code.zip
│ nasa.txt
│ pandas-official-tut-zh-master.zip9 M- t( |. Y9 z4 y0 |5 Z
│ state-abbrevs.csv! A1 h- w8 d0 T3 D* w
│ 1 T. c" @$ |* h8 ?
├─Python数据分析海量数据营销day12
│ 10pandas多层索引.索引与切片.mp4 A; q( m) T3 M0 R' b/ j
│ 11pandas多层索引的聚合与统计.mp4# q$ l7 `8 K- L* b1 H: p: L
│ 12作业.mp4
│ 1pandas.DataFrame实战复习.mp4' N: y5 I: t0 z( k! W; u
│ 2pandas.Series实战复习.mp49 b( K2 ~- Y; K k2 S; e
│ 3pandas处理txt.csv.xls.json数据.mp4
│ 4pandas处理mysql数据库.mp46 G- D( t* F# T3 h* {
│ 5.None与np.nan用于数据缺失.mp4
│ 6pandas处理缺失数据.mp4
│ 7pandas_nasa数据实战1.mp4
│ 8pandas_nasa数据实战2.mp47 Z2 X0 T* C* M2 x/ v7 A
│ 9pandas处理数据的多层索引.mp4% D" h& Z y. e# L% Z
│ baidu.csv
│ baidu.xls/ j6 p: p) W J: T/ m6 K3 x- ]
│ code.zip* p/ m% l/ J& {
│ nasa.txt+ i; a; p" b8 L$ H7 q# j
│ nasa1.txt: n0 N3 w0 j; M! C6 S
│ pandas-official-tut-zh-master.zip
│ state-abbrevs.csv
│ 作业.txt
│ 嵌套索引.png
│ 数学极限.png* I' d" K* \$ J8 u# R5 i3 t
│
├─Python数据分析海量数据营销day13
│ 10美国数据计算分析密度.mp4
│ 11pandas与NumPy计算对比.mp44 @& L+ E1 g- U9 ~
│ 1pandas数据的拼接.mp47 G. }* z1 V, j+ y" C1 C( ?
│ 2pandas股票数据拼接.mp4' H h* A3 h2 b: O% k4 E
│ 3pandas不匹配数据的拼接.mp4% e) I$ u$ w2 U& P- |" h
│ 4pandas数据归并.mp4
│ 5pandas股票数据归并.mp4
│ 6pandas左右归并.mp46 ]8 e6 N5 P( M7 t6 `
│ 7pandas内归并与外归并.mp4
│ 8pandas列冲突.mp4( u: j/ E9 S4 V0 U( j
│ 9美国数据预处理清洗缺失.mp4
│ code.zip
│ pandas-official-tut-zh-master.zip+ h) L4 c. ?2 r) [
│ state-abbrevs.csv
│ state-areas.csv. }. _. k: Q1 c' [+ B9 L+ B* @
│ state-population.csv
│ 1 k# j, t+ x$ l2 {6 y
├─Python数据分析海量数据营销day14
│ 10作业.mp4) m; G2 {3 @% O3 _
│ 1pandas处理数据归并关系一对一一对多多对多.mp4
│ 2pandas替换index新建序列删除重复数据替换.mp48 _( w) q0 f. |
│ 3pandas与numpy协同处理数据.mp4
│ 4pandas_take随机抽样排序.mp4
│ 5pandas聚合操作.mp4. I4 W. {& J' B2 j: m- A
│ 6pandas自定义聚合计算.mp4 A4 D! I, i6 A+ c) Y
│ 7处理股票数据绘制股价走势图.mp4
│ 8金融数据简单绘图.mp4
│ 9统计方法.mp4
│ code.zip* z2 k; M0 T: P% ^
│ EM算法.png7 i5 B* c8 m0 E
│ numpy攻略：python科学计算与数据分析NumPy Cookbook.pdf
│ pandas开房.zip
│ Python数据分析与挖掘实战.pdf
│ Python科学计算(scipy).pdf
│ stock2015-2016.csv
│ 作业.txt
│ 决策树.png% G) X/ \: `7 g
│ 向量机.png
│ 常用数据挖掘算法总结及Python实现.pdf" `4 e' Q7 t4 C; u
│ 感知机.png9 X8 _3 \! @$ Y: o! ]$ b+ r/ W
│ 提升算法.png: u2 s* ~* j7 o4 i
│ 数据分析：1a0a8b6a0001460bce.zip
│ 数据挖掘：19a4ba7f0006e20bce.zip
│ 无向图.png
│ 统计学习方法课件.zip- H& Y6 o( G- K3 V c; i! Z
│ 贝叶斯.png- }1 V _1 D3 ~& r9 ]/ Q$ ^/ U
│ 近邻.png
│ 量化投资--程序化交易及高频交易.pdf2 P8 b# W$ u! m( X( J# J
│ 量化投资.pptx# F; i, d5 b6 A" g2 s1 p2 i' F1 h
│ 隐马尔科夫算法.png
│ 高频交易、算法交易、量化交易的服务器硬件完美配置方案.pdf
│ 4 I% y" W. I* [) H4 f
├─Python数据分析海量数据营销day15" W& |. n7 y, w' U2 `# w6 _; b
│ 10matplotlib子图.mp4
│ 11matplotlib收尾.mp43 L8 [- v4 w( o5 e, G( x8 O
│ 12作业.mp43 T( C" A' E1 d: f: O9 c8 C4 p/ W
│ 1pandas回顾.mp49 b+ j/ u# \. t. j9 V( Q
│ 2matplotlib简单绘图.mp4
│ 3numpy整合matplotlib绘图.mp46 g" A' ?% _+ F; c: a
│ 4.dangdang.ipynb
│ 4numy.pandas.matplotlib绘图.mp4
│ 5数据工程师必备DataView.mp42 B6 e7 B$ ?0 b8 I7 s0 ]! j( f$ R
│ 6解决中文乱码.mp4
│ 7pandasSeries与DataFrame绘图详解.mp4
│ 8matplotlib简单绘图载入数据.mp4
│ 9matplot样式简介.mp4 O( B& `! m7 }) S8 H8 `9 v) r3 }
│ data1stock.zip5 F1 r. L/ T |: s
│ data2user.zip
│ DataView.zip
│ DataViewProject.zip% I( O2 `/ i9 h* T" d. l$ v; x
│ pandas.zip: V/ o+ j0 w, N9 a% { L
│ py-ds-intro-tut-zh-master.zip7 x! O% A% ^* S1 L0 R+ _
│ 作业.txt2 |/ ] P# D! E |, T$ r. m ^* s
│ 股票.ipynb
│
├─Python数据分析海量数据营销day25 A- L. j M) t9 `! c$ P7 N( e
│ 10二分查找提高速度.mp4
│ 11拉格狼日查找.mp4
│ 12文件排序.mp4
│ 13内存索引随机访问.mp4
│ 14内存索引二分查找数据.mp47 e% E% \+ K T7 w
│ 1时间装饰器.mp4
│ 2类装饰器.mp4
│ 3硬盘检索时间装饰器.mp4
│ 4内存检索装饰器.mp4
│ 5装饰器.mp45 X, { B( Q7 \: D9 ]
│ 6装饰器的调用版.mp44 m% S1 h+ D" u
│ 7装饰器的参数.mp4
│ 8搜索计时装饰器.mp4* J0 P k* C* W
│ 9常规搜索以及二分查找法原理.mp4% f" N4 \( w1 H) Y
│ Search.zip
│ 二分查找.png
│ 拉格狼日.png
│ 索引.png
│ 1 u/ W J8 t9 J& J& L: v
├─Python数据分析海量数据营销day3
│ │ 10数据网页查看服务.mp4
│ │ 11作业.mp4
│ │ 1索引保存到硬盘.mp43 c9 F- f3 y8 G" I( t
│ │ 2硬盘索引的随机访问.mp4
│ │ 3硬盘索引的二分查找法.mp4
│ │ 4倒排索引的概念.mp4
│ │ 5倒排索引随机查找.mp4
│ │ 6倒排索引保存.mp4& b5 j1 m' G& R; S; T& N" k9 Q
│ │ 7倒排索引的内存二分查找.mp43 ?0 W4 |% F" Z- ]$ z& J+ U9 ~& w
│ │ 8倒排索引的硬盘二分查找.mp4
│ │ 9数据类的封装与测试.mp41 h! N1 U6 S7 E9 p1 u$ s
│ │ flaskdatafind.zip. R3 h, w) K6 b/ C* N8 s2 C
│ │ Search.zip
│ │ UI.png* N8 u+ s3 I# L2 h
│ │ 作业.txt( e: f, E y7 M3 a: k
│ │ 硬盘索引二分查找.png
│ │ 索引在硬盘.png
│ │ 索引排序.png
│ │ $ E! Z# i5 H1 ?/ \ Y% h
│ └─all
│ 178_1000w_3087.rar7 P9 z; N! h* k! F9 P7 \4 C
│ 7k7k_2000w_2047.rar
│ cdns-chinait-600w.rar/ _- S% _8 @0 J' ]
│ duduniu_66277.rar# S1 {; q- [6 V! ~" Z4 R$ g3 L
│ duoduo_800w.rar O& _8 b r& _5 M9 I
│ hostlocw.zip
│ renren500w_16610.rar
│ ) x" E( P1 s" c3 p5 z: X) C, n8 @: o
├─Python数据分析海量数据营销day4
│ 10验证文件归并-数据切割.mp48 I8 `9 z& ?8 D7 D( L* ^
│ 11验证文件归并每个文件单独排序.mp4
│ 12文件归并排序法.mp4
│ 13作业.mp4& ~6 }6 M1 r: T1 }! {6 }
│ 14递归归并算法.mp4$ J: h! ^! T, q- i! w
│ 1读取数据的行数.mp45 T2 _/ a' G: ?- P8 e5 x" c
│ 2读取数据的内存极限测试.mp49 I/ [# Y& {1 A5 ]# ?
│ 3索引排序测试.mp4; h) O! H( N5 U. T* b$ r
│ 4数据切割算法.mp43 Z) a( w6 X4 J, D" m% P
│ 5数据切割实现.mp4+ m" y: C5 |( z3 t# N9 X: o
│ 6数据的归并.mp4) {& A% K: Q3 I6 v: `; z; D
│ 7数据归并排序根据头索引.mp4# l% ]& z4 {! g, a. d( }6 u) V
│ 8数据归并排序下标.mp4( p% d9 p- u0 T5 f# X0 ^" _
│ 9验证文件归并-文件单独排序.mp4. N1 C- m# E X/ L" e( W; w' S
│ QQfile.zip- K/ p" ?4 V, \1 K! k% W2 s
│ 作业.txt
│ 归并排序法.png. O3 Y8 ]3 y! ]; Z
│ 文件.png8 V4 Q4 r9 M0 O4 `* i
│ $ u9 Y; G L7 ~( h
├─Python数据分析海量数据营销day5& U% w2 g5 s9 p7 N
│ 10合并QQ数据.mp4
│ 11QQ数据索引.mp47 Y4 @) l+ W6 @6 i
│ 12QQ群数据的随机访问.mp4
│ 13根据QQ群查找QQ号.mp4
│ 14根据QQ找QQ群.mp44 [$ @( B3 f$ ^: X" t; ^
│ 15作业.wmv- Q/ i8 C7 q7 i% M/ S: G
│ 1QQ数据简介.mp41 A+ ]- e8 R# n4 |! f6 Q4 F
│ 2分词处理.mp4/ H0 c6 C3 j7 r4 T$ v* |! s' K
│ 3分词搜索.mp4
│ 4QQ群数据合并.mp4+ S# {% _. j3 n% h6 W) z5 H
│ 5QQ群数据抽取.mp4$ G2 Q# b, Z2 B6 Q: u
│ 6QQ群数据归并.mp4
│ 7QQ群数据的模糊检索.mp42 f5 Q6 ]5 v) n5 p# B
│ 8制作索引的三种模式.mp4 E' o0 O' u2 J @% F9 U1 T/ h
│ 9QQ群数据随机访问以及硬盘二分查找.mp4
│ TenCentQQqun.zip. ^+ o6 W/ p" k, I0 F) H! a- X
│ 未来展望.txt
│ 目标.txt
│ 硬盘索引.png( `$ T8 E8 F: T2 p8 i& M
│
├─Python数据分析海量数据营销day69 n7 @& C) J8 I6 d9 ]% d, R
│ 10numpy根据已有序列创建数组.mp4
│ 1部署tushare环境.mp4
│ 2Tushare简单使用.mp4
│ 3tushare保存数据..mp4 L" ^# F8 w2 K! K v4 Z
│ 4为啥使用Numpy.mp47 V" p5 A, a# b8 A- i4 U4 e! ~
│ 5numpy创建数组.mp48 S6 q! P, V! D/ j* G( g
│ 6numpy数据类型.mp45 [3 B1 }4 |, @. D3 \- s
│ 7numpy数组常见属性.mp4" V" i4 L2 U* h) D# |% f. X
│ 8创建数组并对数组初始化.mp4* l, P5 I! o# }. |% Z. v6 n. @2 A& E
│ 9numpy根据已有数组创建数组.mp4
│ code.zip
│ python2.zip
│ tables-3.4.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl% I3 B& g, M0 g$ e
│ ts-numpy-tut-zh-master.zip
│ tushare.txt8 I5 A. V" }/ {7 x4 S
│ * }- U' o( p9 H6 J7 \+ F
├─Python数据分析海量数据营销day7
│ 10numpy数组轴操作.mp4/ u2 p& Z% d7 W. `3 H3 X
│ 11numpy数组维度操作.mp4
│ 12numpy数组组合与切割.mp4: T2 i4 s% ^0 Y
│ 13数组元素内部操作.mp4
│ 14numpy位操作与补码.mp48 l+ _( e. d9 D5 B* H; R8 |
│ 15numpy字符串.mp4: w, O/ j( W. |/ D
│ 1一维数组切片.mp4) Q U4 b+ Y5 ~/ `/ Q$ ~" R; t. A! A
│ 2多维数组的切片.mp4
│ 3数据的高级索引.mp4
│ 4bool表达式索引.mp4
│ 5numPy广播.mp4
│ 6numpy迭代器.mp4
│ 7numpy迭代器的循环顺序.mp4
│ 8numy高级迭代.mp4
│ 9numpy数组变形折叠.mp4
│ code.zip
│ python2.zip
│ 坐标轴.png
│ 数学丛书.-.[概率论].[概率论和数理统计].pdf/ y- m9 s- r, T; ]% z9 O" l" {4 F. O
│ 数学丛书.-.[概率论].[概率论基础和随机过程].pdf M4 E, z2 O! C$ g. ?# P% C
│ 补码.png' }3 v+ g' Y/ J
│
├─Python数据分析海量数据营销day8
│ 1内容回顾简介.mp47 D, t- a9 y) ~& T$ T9 Z, H) T; v: l
│ 2图论与环境搭建.mp4$ k7 b# Q. ~. F" V# @) V# p
│ 3python3.5配置igraph.mp4& {0 n# a0 p$ a
│ 4编程实现最简单的图.mp4
│ 5编程实现边长图.mp4
│ 6读取文件数据创建一个图对象显示度数.mp48 A: E( p0 s5 A7 Q- ?
│ 7图论紧密中心程度计算.mp4/ K* U0 B! Y/ u: e# q& A
│ 8图论每个节点紧密中心成都.mp46 Z% F5 H3 c B+ S
│ 9介数中心性.mp48 _ O2 p0 B" P3 b( G6 r
│ codeGrapha.zip
│ MoreDataView.zip) _8 v' {5 D+ {2 n
│ numpy复习.zip
│ pandas数据复习.zip* j4 W3 g" E/ V R0 g
│ python 金融大数据分析.zip+ F& m! O' ]! d* ?
│ Python社交网络分析igraph.zip! A3 k& f' f* c( y/ j" z
│ snownlp-0.11.1.tar.gz x6 c* g7 b8 ^( H$ J% h1 k2 @1 b
│ 图数据绘图.png7 G3 {; \% A. J6 k* D9 a3 u
│ 图论.png
│ 图论的常见问题.png; c+ x1 B; I: v1 x1 W/ V1 q6 k W
│ 数据类型.png
│ 机器学习实战思维导图.zip
│ 紧密中心程度.png, S* t: k1 R& \4 ^, v4 K7 S9 R
│ 紧密中心程度算术.png0 F+ l9 b! I1 _3 Y) ^
│ 边长.png1 B. Y7 P6 ?9 K
│ 8 E$ M& Q: B$ p: ~- K9 M3 J9 c' \4 }
└─Python数据分析海量数据营销day9' v+ f& n! N3 d# N) T- P
1numpy全局预览.mp4
2numpy常见数据函数.mp4# a# \6 C- w( R8 F. N1 b4 A; n7 q S
3numy常见数组计算.mp4
4numpy统计计算.mp44 J" L3 J# ?, f6 Q
5numpy数组排序计数搜索.mp4# L G. q8 f# O- H- }3 f; ], c
6大端与小端.mp4
7视图与副本.mp4
code.zip6 L# d8 X3 s8 K4 V. {/ A
ts-numpy-tut-zh-master.zip8 S3 U5 l& N: O
大端小端.png
排序算法.png
正态分布.png
视图与副本.png
下载地址：
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