Python数据分析及可视化实例目录

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I am not a designer nor a coder. I'm just a guy with a point-of-view and a computer.


筑基<融合<元婴<分神<渡劫<大乘



一、安装

1.1Python安装

1.2Pycharm安装及虚拟环境配置

1.3Pip安装依赖库

yeayee:Python数据分析及可视化之python安装

1.4 Python基础

yeayee:Python数据分析及可视化实例之基本语法


二、初级篇

yeayee:一条土木狗撸python的跨界之路

yeayee:【2018.04.26土木.py】从三通一平开始进场Python

yeayee:【2018.04.27土木.py】Python对象类型之数字

yeayee:【2018.04.27土木.py】Python对象类型之数字

yeayee:【2018.04.28土木.py】Python对象类型之字符串

yeayee:【2018.05.02土木.py】Python对象类型之索引与切片

yeayee:【2018.05.03土木.py】Python对象类型之列表

yeayee:【2018.05.04土木.py】Python对象类型之元组

yeayee:【2018.05.05土木.py】Python对象类型之字典

yeayee:【2018.05.06土木.py】Python对象类型之集合

yeayee:【2018.05.07土木.py】Python对象类型之判断

yeayee:【2018.05.08土木.py】Python对象类型之循环

yeayee:【2018.05.09土木.py】Python对象类型之列表推导式

yeayee:【2018.05.10土木.py】Python必备之函数

yeayee:Python之时间格式处理

yeayee:Python之面向对象基础(01)

yeayee:Python之面向对象装饰器(02)

yeayee:Python之面向对象重载(03)

yeayee:Python之面向对象类的继承与多态(04)

基础语法和魔法是在实践中不断迭代的,

Talk is cheap, show me your code.

三、中级篇

第1章 安装(已前置)

第2章 数据采集

2.1数据采集简介

yeayee:Python数据分析之数据采集获取技能树(爬虫)

2.2 Re正则

yeayee:Python数据分析及可视化实例之正则Re

2.3 Request、BeautifulSoup

yeayee:Python数据分析及可视化实例之Request、BeautifulSoup

yeayee:Python数据分析及可视化实例之爬虫源码(01)

yeayee:Python数据分析及可视化实例之爬虫源码(02)

yeayee:Python数据分析及可视化实例之爬虫源码(03)

yeayee:Python数据分析及可视化实例之爬虫源码(04)

2.4 Selenium、PantomJS

yeayee:Python数据分析及可视化实例之Selenium、PantomJS

yeayee:Python数据分析及可视化实例之爬虫源码(05)

yeayee:利用python request Selenium cookies 交互DIY八爪鱼采集器

2.5 多线程,多进程

yeayee:Python数据分析及可视化实例之多线程、进程

2.6 Pyspider、Scrapy简介

yeayee:Python数据分析及可视化实例之Pyspider、Scrapy简介


第3章 数据存储与读取

3.1 存储方式简介

yeayee:Python数据分析及可视化实例之存储方式简介

yeayee:Python数据分析及可视化实例之CentOS7.2+MongoDB V3.4 安装

3.2 常规存储txt、csv、xls

yeayee:Python数据分析及可视化实例之常规存储txt、csv、xls

3.3 存储至数据库MongoDB

yeayee:Python数据分析及可视化实例之MongoDB增删改查

3.4 数据库备份及迁移

yeayee:Python数据分析及可视化实例之MongoDB备份迁移

yeayee:Python数据分析及可视化实例之期中考试源码(06)


第4章 Pandas数据分析

4.1 Anaconda、Jupyter简介

yeayee:Python数据分析及可视化实例之Anaconda、Jupyter简介

4.2 Numpy

yeayee:Python数据分析及可视化实例之Numpy

4.3 Scipy

yeayee:Python数据分析及可视化实例之Scipy

4.4 Pandas

yeayee:Python数据分析及可视化实例之Pandas函数速查表

yeayee:Python数据分析及可视化实例之Pandas十分钟入门

yeayee:Pandas Dataframe操作concat、join、merge


yeayee:Python数据分析及可视化实例之西安某小区房价初探源码(7)


第5章 数据可视化

5.1 可视化图表应用简介

yeayee:Python数据分析及可视化实例之可视化图表应用简介

5.2 Bokeh与Pycharm、Jupyter交互生成本地常规图表

yeayee:Python数据分析及可视化实例之Bokeh与Jupyter生成可视化图表(8)

在玩Bokeh和Flask、mongoDB交互的可以直接加微信nemoon

yeayee:Bokeh数据动态可视化(安装)

yeayee:Bokeh快速入门

yeayee:Bokeh用基本符号绘图(核心)

yeayee:Bokeh视觉属性(核心)

yeayee:Bokeh数据标签

yeayee:Bokeh图表布局

yeayee:Bokeh处理分类数据

5.3 文本类词频统计生成自定义词云

yeayee:Python数据分析及可视化实例之词云(9)

5.4 地理坐标显示生成热力云图

yeayee:Python数据分析及可视化实例之热力云图

5.5 数据在线动态可视化

5.5.1 Flask Web开发

yeayee:Python数据分析及可视化实例之Flask Web开发

yeayee:Flask之Bootstrap前端Grid布局小结

yeayee:Flask中路由参数传递、请求方式小结

5.5.2 Flask Web开发在线数据展示页面

同上,与Bokeh交互,还是有不少的小坑【2019年第四季度作业】


5.5.3 Restful API接口开发

5.5.4 微信小程序开发在线数据展示页面

即便是个人开发者,也有必要做一下小程序

5.6 CentOS中Flask标准化部署流程

yeayee:Python数据分析及可视化实例之CentOS7.2+Python3x+Flask部署标准化配置流程


四、高级篇

第6章 Sklearn数据挖掘

6.1机器学习简介

yeayee:Python数据分析及可视化实例之机器学习简介

yeayee:Python数据分析及可视化实例之Sklearn基础

yeayee:Python 数据分析与挖掘的学习路径


6.2数据探索

yeayee:一个有用的Python可视化库yellowbrick-quickstart

yeayee:一个有用的Python可视化库yellowbrick-tutorial

yeayee:一个有用的Python可视化库yellowbrick-Anscombe's Quartet

yeayee:一个有用的Python可视化库yellowbrick-Feature Analysis


6.3 基本理论

yeayee:Python计算协方差、相关系数

yeayee:数据挖掘之训练集、测试集

yeayee:数据挖掘之交叉验证

yeayee:数据挖掘之贝叶斯分类(垃圾邮件)

yeayee:数据挖掘之k-Means分类

yeayee:数据挖掘之决策树分类

yeayee:数据挖掘之SVM分类

yeayee:数据挖掘之协同过滤(1)

yeayee:数据挖掘之协同过滤(2)

yeayee:数据挖掘之KNN

yeayee:数据挖掘之PCA降维



6.4 其他示例

yeayee:Python数据分析及可视化实例之车辆MPG数据(21)

yeayee:Python数据分析及可视化实例之基础-交叉验证及预测(波士顿房价)(22)

yeayee:Python数据分析及可视化实例之疾病预测(分类)

yeayee:Python数据分析及可视化实例之泰坦尼克号存活预测(23)

yeayee:Python数据分析及可视化实例之银行信用卡违约预测(24)

yeayee:Python数据分析及可视化实例之披萨饼价格预测(25)

yeayee:Python数据分析及可视化实例之个股走势预测(26)

6.6 验证码识别

yeayee:Python 中文文本识别

6.6.1 验证码图片采集

6.6.2 验证码图片二值化、切割

6.6.3 聚类模型训练及测试

yeayee:Python数据分析及可视化实例之手写体数字识别

yeayee:Python数据分析及可视化实例之SKlearn训练结果持久化保存


6.7自然语言处理

6.7.1词频统计

yeayee:Python数据分析及可视化实例之文本处理词频统计(27)

6.7.2停用词处理形成词袋

yeayee:Python数据分析及可视化实例之词袋word2bow(28)

6.7.3文本相似度

yeayee:Python数据分析及可视化实例之文本处理文本相似度(29)

6.7.4抽取文本主题

yeayee:Python数据分析及可视化实例之抽取文本主题(30)

6.7.5情感分析

一整套的理论体系


五、参考资料

A. 视频教材:麦子学院+网易微课+慕课+其他

B. PDF教材:

  • B.1.机器学习实战(主要是用Python实现基本的算法,理解算法原理)
  • B.2.Python数据分析与挖掘实战-机械-张良均(系统化机器学习的框架)
  • B.3.Python机器学习及实践-清华-范淼(系统化Sklearn包)
  • B.4.机器学习Python实践(集成算法)
  • B.5.知乎文章(XGboost算法及实践)

C. 深度学习:

  • Pytorch或Tensorflow都是很好的库,前者更适合于Sklearn调包的用户。
  • 但,不是所有项目需要用GPU加速或更高的准确度。
  • 2019-09强力推荐:yeayee:Pytorch+动手学深度学习
yeayee:Win10环境下Pytorch的安装部署zhuanlan.zhihu.com图标


  • 2019-09强力推荐:
yeayee:简单粗暴A Concise Handbook of TensorFlow 2.0zhuanlan.zhihu.com图标



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编辑于 2019-10-09

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