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Python数据科学：用 Pandas 快速处理数据

在数据科学工作中，Python 是最常用的语言之一，尤其在数据处理、分析和建模方面表现出色。

1. 数据读取与处理

我们通常用 Pandas 读取 CSV、Excel 或数据库：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.head())

2. 数据可视化

使用 Matplotlib 快速绘制图形： ``\python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(df[“日期”], df[“销量”]) plt.show()


## 3. 数据建模
用 **Scikit-learn** 进行简单线性回归：
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
print(model.coef_, model.intercept_)

总结

掌握 Python 数据科学工具链（Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn 等），能让你在数据分析、可视化和机器学习任务中更加高效。

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Python数据科学：Jupyter Notebook 高效使用

在数据科学工作中，Python 是最常用的语言之一，尤其在数据处理、分析和建模方面表现出色。

1. 数据读取与处理

我们通常用 Pandas 读取 CSV、Excel 或数据库：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.head())

2. 数据可视化

使用 Matplotlib 快速绘制图形： ``\python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(df[“日期”], df[“销量”]) plt.show()


## 3. 数据建模
用 **Scikit-learn** 进行简单线性回归：
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
print(model.coef_, model.intercept_)

总结

掌握 Python 数据科学工具链（Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn 等），能让你在数据分析、可视化和机器学习任务中更加高效。

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Python数据科学：用 NumPy 提升计算效率

在数据科学工作中，Python 是最常用的语言之一，尤其在数据处理、分析和建模方面表现出色。

1. 数据读取与处理

我们通常用 Pandas 读取 CSV、Excel 或数据库：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.head())

2. 数据可视化

使用 Matplotlib 快速绘制图形： ``\python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(df[“日期”], df[“销量”]) plt.show()


## 3. 数据建模
用 **Scikit-learn** 进行简单线性回归：
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
print(model.coef_, model.intercept_)

总结

掌握 Python 数据科学工具链（Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn 等），能让你在数据分析、可视化和机器学习任务中更加高效。

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Python数据科学：Matplotlib 可视化入门

在数据科学工作中，Python 是最常用的语言之一，尤其在数据处理、分析和建模方面表现出色。

1. 数据读取与处理

我们通常用 Pandas 读取 CSV、Excel 或数据库：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.head())

2. 数据可视化

使用 Matplotlib 快速绘制图形： ``\python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(df[“日期”], df[“销量”]) plt.show()


## 3. 数据建模
用 **Scikit-learn** 进行简单线性回归：
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
print(model.coef_, model.intercept_)

总结

掌握 Python 数据科学工具链（Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn 等），能让你在数据分析、可视化和机器学习任务中更加高效。

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