NumPy 初学者：使用 Python 进行实用数据分析

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语言：英语 |时长：37m

你将学到什么

• 创建一维和二维 NumPy 数组以进行数值数据分析
• 使用形状、大小、dtype、astype 和 tolist 检查 NumPy 数组
• 使用索引和切片选择值、行、列和数据范围
• 使用 NumPy 执行标量数学、向量数学和基本统计计算
• 使用布尔条件和多个逻辑运算符过滤数据
• 通过实际销售分析项目，使用 NumPy 加载和分析 CSV 数据

要求

• 建议具备基本的 Python 知识，例如变量、列表、函数和简单算术。
• 无需具备 NumPy、数据科学、Pandas 或机器学习经验。
• 学生应该能够使用 Google Colab、Jupyter Notebook 或 VS Code 运行 Python 代码。

描述

本课程包含人工智能的使用。

面向初学者的 NumPy：使用 Python 进行实用数据分析是一门适合初学者的课程，旨在帮助学习者为使用 Python 进行数值数据分析奠定实用基础。

本课程使用人工智能工具和数字资源来支持课程制作过程，包括脚本组织、幻灯片准备、视觉内容创建和旁白支持。所有课程材料在出版前均已经过讲师审核和批准。

NumPy 是 Python 数据生态系统中最重要的库之一。它广泛应用于数据分析、科学计算、自动化、机器学习和数值处理。如果您想超越基本的 Python 列表并开始使用结构化数字数据，NumPy 是您应该学习的第一个工具之一。

在本课程中，您将学习如何创建类似数组的数据结构、了解一维和二维数组、检查数据结构属性、使用索引和切片选择值、执行计算、计算基本统计指标以及使用条件过滤数据。

您还将练习现实世界的商业风格示例，例如收入、费用、利润、利润计算和销售分析。这些示例旨在帮助您了解如何在实际工作流程中处理数值数据。

该课程包括短期课程、实践练习、可下载的学习材料以及专注于销售数据分析的迷你顶点项目。

完成本课程后，您将了解继续学习 Pandas、数据可视化、数据分析、自动化和初级机器学习所需的核心 NumPy 概念。

本课程适合谁

• 想要开始使用 NumPy 学习数据分析的 Python 初学者
• 想要在学习 Pandas、数据可视化或机器学习之前打下基础的学生
• 任何喜欢实用、适合初学者的课程（包含示例、练习和迷你项目）的人
• 想要在 Python 中更高效地处理数值数据、数组和 CSV 文件的开发人员