[Python] 高端实战 Python数据分析与机器学习实战 Numpy/Pandas/Matplotlib等常用...

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admin 发表于 2021-6-12 21:12:10
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                      [Python] 高端实战 Python数据分析与机器学习实战 Numpy/Pandas/Matplotlib等常用库精讲
, ~' }% k- B! r3 M- E# U===============课程目录===============0 _- z6 i+ {# Q4 L' I9 _& V- I8 O
* p- w1 F4 m0 r1 v3 q8 P' A

/ v6 [8 X. j- f
3 `  F8 V/ r* T, _; F9 U- b9 Q  Y* C) o. o  L1 @9 x

* k9 ~0 p! b+ H% Z│  ├<01-Python科学计算库-Numpy>' g  c; l' H7 h4 C7 Q) V
* M$ ]% k# ~) `
│  │  ├课时01.课程介绍(主题与大纲).flv
1 J8 w1 h# B) E, b% m1 z5 P# x5 s: z
: c( c6 K' q2 ]5 t│  │  ├课时02.机器学习概述.flv
$ ^# U- V$ z  P8 o' B, ~% m% R7 ]+ B% U- C
│  │  ├课时03.使用Anaconda安装python环境.flv- A4 a* n  s' H- q- Y% G7 ~
2 ?, x( F) K) f' c# o
│  │  ├课时04.课程数据,代码,PPT(在参考资料界面).swf9 K1 k% {" j! e9 z* d

5 l) I& P* `& i, O3 Y│  │  ├课时05.科学计算库Numpy.flv
/ ?, {* p: f6 _% \2 g9 J$ J( B- {( r
│  │  ├课时06.Numpy基础结构.flv7 V. |! D# X- X8 q5 v; K

4 |! t* [, I* {3 m' I3 J1 r% V) }3 A│  │  ├课时07.Numpy矩阵基础.flv_d.flv
% i$ a  p9 @: Z2 l8 s  U1 l
# `" a. u" l) @6 u5 q& J│  │  ├课时08.Numpy常用函数.flv_d.flv
+ E* O3 _3 V5 e2 O5 @8 q
6 s( }% X2 |5 z, H8 i4 X│  │  ├课时09.矩阵常用操作.flv_d.flv
9 u! d) G) O/ y7 R! n! C, B1 o
; v# M$ d( I' P/ D$ G│  │  └课时10.不同复制操作对比.flv_d.flv# f+ a8 @( d0 R" N; m+ v( x
- \% i' T2 Q( r" U
│  ├<02-python数据分析处理库-Pandas>9 O" f" [7 ~1 d8 c1 c3 c7 v' Y
; c( u- t" L& [: O
│  │  ├课时11.Pandas数据读取.flv9 N* d7 K3 Z! Y* t9 K$ _6 `7 X; p, u

; h" J; }2 }! o) ~' r│  │  ├课时12.Pandas索引与计算.flv_d.flv$ ]  ^( F4 u* ^$ u

4 W( f, S! Y# }) R- O$ e│  │  ├课时13.Pandas数据预处理实例.flv_d.flv/ s4 _8 @. z* O; P+ D8 U) N
6 B, |1 X$ B$ T* Q& {2 M
│  │  ├课时14.Pandas常用预处理方法.flv_d.flv' H; s$ L. i  ~7 o/ w& P

: a- O9 B5 Z3 }) E. `9 Z* O1 C│  │  ├课时15.Pandas自定义函数.flv_d.flv/ c3 t) N6 u: [" q

7 l' M$ P' k+ C5 ]2 U! ]0 e$ e│  │  └课时16.Series结构.flv_d.flv) M1 k1 X1 g% F/ G) E5 _' r& S* G% [, \
3 z# N  N1 l+ |9 L2 i. V$ D0 H
│  ├<03-Python数据可视化库-Matplotlib>2 K; M* ?( {) o7 d- F
  g3 r1 a* {2 V6 ^
│  │  ├课时17.折线图绘制.flv
& y4 Y! O! a- q5 X1 E4 m) g
' e3 ?0 ~) b8 ]4 p0 ~* L  J7 x' P│  │  ├课时18.子图操作.flv_d.flv8 Y$ ^& T% i$ @% D* M0 e
. |9 C5 R* V9 }. Y3 \7 M* b4 v) Z
│  │  ├课时19.条形图与散点图.flv_d.flv6 X; \8 ?# ]( ~. m6 E

0 q- `# D$ f8 P/ `│  │  ├课时20.柱形图与盒图.flv_d.flv* l1 {$ b# {5 l
5 N/ [8 `  O% n; Z
│  │  └课时21.细节设置.flv_d.flv
/ v2 q# _6 h/ v* r: q; {
# L/ l- k7 ~+ a- j│  ├<04-Python可视化库Seaborn>6 X1 L7 @+ F5 ?3 Y
7 I' A4 F9 B# n, P+ D% D
│  │  ├课时22.Seaborn简介.flv
  ]3 I4 w; p% U1 L
/ E( m$ z# q  s- I" c│  │  ├课时23.整体布局风格设置.flv_d.flv4 G. O' K4 d" w0 ?" z5 a

+ Y) l; S' O1 c; z│  │  ├课时24.风格细节设置.flv_d.flv& s, \/ Y- ]5 |1 _& c# ^
8 V1 Y1 W' C( Z
│  │  ├课时25.调色板.flv_d.flv
# Z" i. Q$ l8 l% p# t$ ~3 G; Z6 l' [$ b3 `* d! t, U# M5 c: }0 j2 @5 v
│  │  ├课时26.调色板.flv_d.flv
; \7 o  l- m! I% Q  ~7 ]4 `6 j' Z
! _* L! I% x- H7 B* Z- M6 q+ N│  │  ├课时27.调色板颜色设置.flv_d.flv
8 c. g4 M- F' [5 s/ O+ x% p: X. _# q7 z
│  │  ├课时28.单变量分析绘图.flv_d.flv, n* `6 ^0 [) C7 ]! W  U& t
- F4 ?6 g' o( h; `' B6 ]2 [6 P
│  │  ├课时29.回归分析绘图.flv_d.flv
) [; `6 j5 S: m6 M# U
" S% O! o4 p# N8 }│  │  ├课时30.多变量分析绘图.flv_d.flv: ~- q. X9 K2 R% ^- B
3 K3 n+ O/ U2 y8 h' `
│  │  ├课时31.分类属忄生绘图.flv_d.flv
* Q8 j. A& D+ _+ X8 D
, A/ w6 T& c5 X2 ^│  │  ├课时32.Facetgrid使用方法.flv_d.flv, T% X, e% v# I3 u+ B% B8 `8 H

  W, K5 U6 n% U0 g: d/ g│  │  └课时33.Facetgrid绘制多变量.flv_d.flv, B* K6 T5 U: k+ Y# q8 v$ f* y) ]
7 E# V' K3 l% L" M
│  ├<05-回归算法>+ w# Z6 O$ b/ c) x" A+ J4 f0 A
* @8 Y$ S5 W8 J, f) v! \
│  │  ├课时34.热度图绘制.flv_d.flv- V3 n: S8 B2 L/ V+ ~' Y" S& j
3 l/ I" E# h; j* a7 i. U
│  │  ├课时35.回归算法综述.flv_d.flv) j  g/ P! Z7 l: Z) o9 y8 L
% G( J; W1 K2 ^; U1 L3 y8 {
│  │  ├课时36.回归误差原理推导.flv_d.flv% E' z$ b( E7 b9 r3 i% O
7 [1 @. i( d5 h; s" C4 P. ]; _
│  │  ├课时37.回归算法如何得出最优解.flv_d.flv
% d% f4 n: ?& b, b! n  A/ j1 e0 Y# X( A
│  │  ├课时38.基于公式推导完成简易线忄生回归.flv_d.flv/ j9 k  C2 N/ X" Z/ K/ W
/ C) Y* [0 o7 p' g
│  │  └课时39.逻辑回归与梯度下降.flv_d.flv* Q7 {6 o& Z6 X2 t

1 k/ O: Q# }$ _4 H' y│  ├<06-决策树>
4 `: l& m: \8 n7 I& ~" O7 T$ E, l% D
│  │  ├课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv_d.flv
# k% {  D* e! B0 T
7 H0 I0 ~& p3 F4 O/ ^: n% X$ n│  │  ├课时41.决策树算法综述.flv_d.flv
! @% o# Z+ r+ f! K' H2 O/ Z5 @! S4 D- ~7 s. K
│  │  ├课时42.决策树熵原理.flv_d.flv
9 u+ K$ M% C0 ]8 g6 [
; \: w* ^0 C* ~' a4 I$ I│  │  ├课时43.决策树构造实例.flv_d.flv
7 b2 t- D/ |5 W' r& Z) u3 [5 t7 _+ i2 O: a2 C& q! D
│  │  ├课时44.信息增益原理.flv_d.flv1 u6 T. p  }8 J! D. N5 Z

) [9 L9 C5 G# r# w8 q3 J) W│  │  ├课时45.信息增益率的作用.flv_d.flv' ]3 I/ z8 m" T, w- l
9 [9 q' a- h, }, m6 ?0 d! }4 }
│  │  ├课时46.决策树剪枝策略.flv_d.flv
6 @2 m# ~% R5 J; G  X! S5 \) G' G2 g/ q& f) r2 E! x( g7 P& F
│  │  └课时47.随机森林模型.flv_d.flv4 v$ G2 ]9 f! A+ |5 Y3 Y5 p0 A

  C5 D0 q) V$ [! ]- v3 s│  ├<07-贝叶斯算法>
! i, k1 F+ k" S* {' |. U6 _8 l8 o2 r! u8 V1 q( G
│  │  ├课时48.决策树参数详解.flv_d.flv5 M" G6 y$ Y( l) Z! |& T" P& j
5 [3 ~# m+ N9 X$ `1 L  c4 l7 a
│  │  ├课时49.贝叶斯算法概述.flv_d.flv( e- B" z, R8 O, |/ C; P6 q

) b; o0 u' n% }: x$ \( d│  │  ├课时50.贝叶斯推导实例.flv_d.flv
; K3 ~( a) D* B' P! L2 c, ]2 z( d  M1 e4 A1 ^+ w/ o8 g+ X
│  │  ├课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv_d.flv4 F+ l6 h. h5 I
; ]6 L, k! i9 ?9 z) U# o$ k
│  │  └课时52.垃圾邮件过滤实例.flv_d.flv
+ x6 v0 t" P3 e  `  U' k4 r7 j: ]; C& b9 l5 L
│  ├<08-支持向量机>, Q( g1 @' c; ?) g

/ i4 J0 x' ~) L; [8 H) }; W│  │  ├课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d.flv7 _6 t, C% f3 C2 X; v
/ w' `9 D) D/ H- g1 ?* q5 [2 e
│  │  ├课时54.支持向量机要解决的问题.flv_d.flv
& P& P5 Y, M9 Q& `5 C, g4 q6 G( Y% g6 l3 _, Y) h  w3 ~) M8 a
│  │  ├课时55.支持向量机目标函数.flv_d.flv
9 b0 S! k8 }& b8 h( Q% z$ l2 `! v, a
│  │  ├课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d.flv# q, C# o4 @8 e8 W2 }  Z

4 l' W  u& f" L3 f$ F! h. a│  │  ├课时57.支持向量机求解实例.flv_d.flv
& S! m$ [  l1 t5 _4 y% Q5 z
" c# S' ^; J: t: C/ F( r│  │  ├课时58.支持向量机软间隔问题.flv_d.flv' ]; A1 a7 n, ]8 V

+ v1 M: [2 _/ I; o$ y( o# f+ B│  │  └课时59.支持向量核变换.flv_d.flv0 ?9 h: h6 v* i4 G1 m  B/ ^
' k' p7 p3 K8 I3 k/ T$ _# o
│  ├<09-神经网络>- l9 |4 I8 w% `. k8 ~
6 d2 j- n6 @" {3 z% ~/ \2 c* L
│  │  ├课时60.s*O算法求解支持向量机.flv_d.flv
3 ]. P9 E% g, o+ {" ~7 y9 p. l: F& G  _
│  │  ├课时61.初识神经网络.flv_d.flv/ V$ ^/ V7 k+ G, ]

1 u; |' i& p8 m3 i, T9 W│  │  ├课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv_d.flv* W; P2 Z, K( c" J

# B7 U/ A% }, ]9 O+ I  U' V- m│  │  ├课时63.K近邻尝试图像分类.flv_d.flv) i" D( M6 y/ c; i5 n- \1 y
% m( G& X. k- _6 A5 v
│  │  ├课时64.超参数的作用.flv_d.flv& w$ A* [# H" ~2 c, U# Y# x

% n) x" |$ F5 z7 B│  │  ├课时65.线忄生分类原理.flv_d.flv* [9 r1 K8 g' z1 z0 \( g

- k8 b. a. k; M│  │  ├课时66.神经网络-损失函数.flv_d.flv. A3 }. p9 p9 G5 G0 y

* W" X2 L( w4 Z8 D  u$ s5 U6 N; ?│  │  ├课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d.flv
. z# e. k, `* I% K7 a) _; T7 b0 Q3 B3 T
│  │  ├课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d.flv3 ~$ C  Q8 l" }

; z( u$ ^9 W+ ]4 P. S# [+ ]│  │  ├课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d.flv
# J9 \. S; u) p" I+ D" K) \% l+ S( T3 b4 Q
│  │  ├课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv_d.flv0 k, Z8 M/ W, I' f. I1 d$ g# s
" T  m, I- A+ d1 ]0 f9 V4 }, l
│  │  ├课时71.神经网络-反向传播.flv_d.flv
# }8 o9 o8 m0 u* n9 \
4 z6 {, C1 |) o2 P% y/ c" l│  │  ├课时72.神经网络架构.flv_d.flv$ f* d3 A' E9 D6 y3 s
9 u2 x) T& o& R  K) r
│  │  ├课时73.神经网络实例演示.flv_d.flv' m1 l& n+ I" x$ O
0 b1 ?& t- b9 G
│  │  └课时74.神经网络过拟合解决方案.flv_d.flv: @! x0 N3 S* e" b7 K  I

# m4 Y% d) j7 B9 e│  ├<10-Xgboost集成算法>) \& |8 X1 k0 e. Z5 V6 m  L

% P$ ^1 J+ M5 D│  │  ├课时75.感受神经网络的强大.flv_d.flv
" [( O3 d! q+ ^2 X2 m% i. O9 L6 }9 c* m( c9 o1 X3 c) G7 I' z8 c5 R
│  │  ├课时76.集成算法思想.flv_d.flv
  k3 c; C" s; _2 j* s0 }% U, a+ l
│  │  ├课时77.xgboost基本原理.flv_d.flv
5 c. b$ L7 l3 x' X0 a# V) S& I' d
1 I; b, K4 f" P' p│  │  ├课时78.xgboost目标函数推导.flv_d.flv+ s4 w/ u4 k% ^
+ n, o: Z4 X" a2 [1 R: T
│  │  ├课时79.xgboost求解实例.flv_d.flv
( L: T( Z$ h# ]' Y) d+ u3 K6 y4 Z' `3 c* q3 E
│  │  ├课时80.xgboost安装.flv_d.flv
# U+ }1 p- f6 b( O" @9 b! w0 ?4 E8 r- q' ?% H
│  │  └课时81.xgboost实战演示.flv_d.flv1 R. L! F$ K5 k  ]) t
  M) T6 H, @) p, {
│  ├<11-自然语言处理词向量模型-Word2Vec>( ]" e3 ]& O- x$ S4 `3 C$ p

* B! p7 u" {3 q* Q8 Y$ \│  │  ├课时82.Adaboost算法概述.flv_d.flv
$ W4 s. \5 u: D) n$ C( e2 H
  V/ b2 p$ L! S│  │  ├课时83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860.flv_d.flv2 Y. U' o3 j: C+ W

* _5 _8 M0 l8 ?) z$ w! ^- m, @/ K│  │  ├课时84.语言模型.flv_d.flv
; {0 M' R8 ^7 k/ b" u+ H2 N. B* c
5 m& ?# V) Z! \' Q  b- m│  │  ├课时85.-N-gram模型.flv_d.flv
! b: C( X9 n9 O; R% l- a$ \% a4 k- C! v8 C! k
│  │  ├课时86.词向量.flv_d.flv
6 c2 Z( i& a' V" v' Q% f* z, X9 c6 X# k
│  │  ├课时87.神经网络模型.flv_d.flv
& c, Z1 f4 \5 ]' o. u4 ~4 a7 B" q$ F' [; S$ L$ o& R4 V* }# E
│  │  ├课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv
6 {  b* |( L7 m4 {% K7 x- C- H. ~7 _* k0 g" p9 C6 v! m' ]0 T$ l
│  │  ├课时89.CBOW模型实例.flv_d.flv
8 \" L, U0 a! W  Y& P  s( I9 E+ _9 v7 h  D) [$ J
│  │  ├课时90.CBOW求解目标.flv_d.flv
  d5 S+ w! v( W5 U0 W0 k) n  n  k' o) i) W( W/ r
│  │  └课时91.梯度上升求解.flv_d.flv
" g6 ^6 N4 f2 G" h, E) r9 a
4 `8 }4 K2 R& a. L4 a; ~│  ├<12-K近邻与聚类>
2 j/ S$ I5 m  h( @: }: Z/ \, ?
. f2 ?$ W5 c9 L: ?' Y/ y/ L& p│  │  ├课时92.负采样模型.flv_d.flv
1 q8 u5 X( Q# U
+ p- H5 l) T, y- }│  │  ├课时93.无监督聚类问题.flv_d.flv
" o5 J' F# L0 P, m9 o9 n
" B8 A1 z, B2 x0 h% x/ n- [0 r│  │  ├课时94.聚类结果与离群点分析.flv_d.flv
. N# M2 r& t$ H) T8 z& G. \6 B; |. M% Y& X
│  │  ├课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv_d.flv
4 x9 c) t! L# k2 h, Z) Z7 g" l- N
│  │  ├课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv_d.flv. _# f2 A; t/ g& E

3 J& ]( `2 t0 a2 u- q3 a* H│  │  └课时97.K近邻算法原理.flv_d.flv
6 A# U: Q" y% }  l9 O$ j& w
. Q5 J; x" {( C) P3 b│  ├<13-PCA降维与SVD矩阵分解>) r7 O. ^3 j1 w) q0 u$ P9 o6 N

# Z* p0 L7 ?) ]' F& i2 l│  │  ├课时100.PCA实例.flv_d.flv6 i, A1 g4 _0 a4 F! X

; h1 M, S( I2 d1 s% [8 ]│  │  ├课时101.SVD奇异值分解原理.flv_d.flv
' S% L" ]- q! O; R; i' c* z' H6 J2 D% O' e
│  │  ├课时98.K近邻算法代码实现.flv_d.flv
$ C: T# U9 H. w5 o. \& f3 b  w. ?' X; h7 t& T: ~: ?! l* `# {
│  │  └课时99.PCA基本原理.flv_d.flv
6 `, R3 [2 F# A) x% \  w# H4 h! R8 b+ s) G+ g+ U
│  ├<14-scikit-learn模型建立与评估># r  z$ R5 u& d  @( N/ j4 s) z

/ R# G! I1 R( h+ o8 V( g, S│  │  ├课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d.flv
. b+ u6 m; H( A5 d! N. P! h0 \% t6 _
' `% Y3 y1 P1 s% z. b│  │  ├课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv
  K  J" V. }9 p% h
4 @5 I; ^5 [0 f% {+ C7 Q) O# {│  │  ├课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv_d.flv
& q9 b5 e6 J6 Z" |6 f0 o+ B+ K' F! t; t) z+ Z$ g% ~+ W
│  │  ├课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv_d.flv
( l3 K" |) M1 W( Y! Q# M$ j. v3 j" t- N# Y8 a$ M
│  │  ├课时106..模型效果衡量标准.flv_d.flv5 Q5 v4 \' Q9 H

8 D, g* Q9 ?# i2 Y; @│  │  ├课时107.ROC指标与测试集的价值.flv_d.flv
5 H6 o- r/ P8 N: [3 j* x
) u3 D' i# D/ p. x; `│  │  └课时108.交叉验证.flv_d.flv! Y4 j) s- J" K1 {0 m! {

+ Z' d2 P" r3 o  F' n' N│  ├<15-Python库分析科比生涯数据>
6 P) N' L# L) [9 h9 c
3 J6 a) B# T$ K/ s- [8 y! Y│  │  ├课时109.多类别问题.flv_d.flv5 w0 ]! {) N: P+ h

! a* U) o6 p; Y│  │  ├课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
4 Y# B+ S& z& U! N& V4 Y( ~$ y6 d7 C" C
│  │  ├课时111.特征数据可视化展示.flv_d.flv3 w# ~, o4 ~, I- X

8 S3 k' ^% [5 H1 \6 Z8 I│  │  └课时112.数据预处理.flv_d.flv3 m5 o7 S* |: c: D0 ^0 Z, Z
; o2 f5 }7 [+ l: k* b: h4 M
│  ├<16-机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测>
! G/ a4 ?' [' H! y
2 M9 o; G; L3 p- b│  │  ├课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d.flv
) \( ^: O, S+ ~) @& g# d* `; m2 ^
# `5 o* j+ q; E: N7 }1 @│  │  ├课时114.船员数据分析.flv+ h( x4 ~; d4 v6 F

0 s( \1 Z' H5 J1 ]  b( x" P│  │  ├课时115.数据预处理.flv_d.flv
7 j6 D6 p* f& ?3 ~! A+ Y0 L6 @5 g+ ?
│  │  ├课时116.使用回归算法进行预测.flv_d.flv
5 _4 _1 P4 H" M  |- P7 u, u" C1 T6 c) z/ x1 e, F" L* x  g; t
│  │  └课时117.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
7 ]) W7 G" m& |# v  q8 `. a! t; N& _2 Q9 j3 `8 f( c
│  ├<17-机器学习项目实战-交易数据异常检测>+ ]; H. l3 V+ a- L7 y
7 r: M# ?/ R% N
│  │  ├课时118.随机森林特征重要忄生分析.flv_d.flv
5 ~0 Q: i  d( K3 P( m4 a. R8 u" O+ A, U
│  │  ├课时119.案例背景和目标.flv_d.flv
+ k; H# F1 F0 S4 J2 l  h; k) j$ X! @, Y+ d) d
│  │  ├课时120.样本不均衡解决方案.flv_d.flv9 b4 }: V" \2 n" {3 \
5 r, y! e6 j$ V- E, G$ E, K8 e2 \2 J
│  │  ├课时121.下采样策略.flv_d.flv
) \- b! F. O; Y3 D* h5 P( S: j( c- k  v$ k, y; Y. K% |5 Q
│  │  ├课时122.交叉验证.flv_d.flv
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掌舵的鱼1987 发表于 2021-6-12 21:17:36
太多需要的课程了
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123457390 发表于 2021-6-14 14:40:33
谢谢拿走了
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飘渺九月 发表于 2021-6-14 19:52:01
楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享
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封号955 发表于 2021-6-18 22:07:25
好东西拿走了
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天然灵凡 发表于 2021-6-20 10:30:22
祝IT直通车越办越好
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123456881 发表于 2021-6-23 18:35:02
<<[Python] 高端实战 Python数据分析与机器学习实战 Numpy/Pandas/Matplotlib等常用...>>[复制链接]
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华胥 发表于 2021-6-25 12:48:20
6666666666666
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刘余文 发表于 2021-7-2 08:05:12
终于找到了,哈哈
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韩邑王生1977 发表于 2021-7-3 14:16:06
谢谢分享学习~
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