[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
# l4 R3 C$ w# Q5 J8 C& m* }===============课程目录===============
) ?! V8 P, h  \" R" K: e9 _) o4 K: g6 m0 v+ f$ `% D2 s

9 t7 I( f/ V; x% k" d$ \; R+ P! ~* B# o
- M+ ]* m' g* {8 E3 e; w. r

3 B6 y4 K* ?! ]│  ├<01-Python科学计算库-Numpy>7 n& b, R8 V/ \. @$ T
6 k. V* U4 s! |- K
│  │  ├课时01.课程介绍(主题与大纲).flv9 E" w( _0 o6 I

8 m9 x  h4 @. G0 p/ H│  │  ├课时02.机器学习概述.flv1 }% b! m2 }- g+ {
  O: w; W: y$ N) {6 [" _: z
│  │  ├课时03.使用Anaconda安装python环境.flv
" a1 o" z, C! q/ c8 j% M
' [% @2 p% E; |- J0 l. ^│  │  ├课时04.课程数据,代码,PPT(在参考资料界面).swf: f' `, }% x. h6 `) ]  c  y8 X
7 R& W. i6 [/ q% C; x
│  │  ├课时05.科学计算库Numpy.flv- }9 m2 A. P( R

9 W0 z# y$ s  L0 ~% Z* k, r│  │  ├课时06.Numpy基础结构.flv
4 I' [) m  W3 _2 X% Z$ H' w2 L2 w* Q4 F7 Z" h
│  │  ├课时07.Numpy矩阵基础.flv_d.flv
$ S. r' `. l4 O) k6 T" K# x" j* @% S( ?* i
│  │  ├课时08.Numpy常用函数.flv_d.flv
+ y1 ~* s3 W' H/ O" ^
5 h; h( G" t- P│  │  ├课时09.矩阵常用操作.flv_d.flv
" z% T+ p# X& _
6 x8 r! K4 k2 y, D3 N, u8 w% |# ~│  │  └课时10.不同复制操作对比.flv_d.flv2 U' ]6 c7 w0 m
  [# k: C* O/ g3 j# {* ?
│  ├<02-python数据分析处理库-Pandas>
) v) E( U. H. Z- x$ m  I9 e; b6 ?3 B" Z2 r2 Z
│  │  ├课时11.Pandas数据读取.flv
) Y5 Z7 K  G5 h7 a9 R0 R2 m/ ]0 Z3 v* s
│  │  ├课时12.Pandas索引与计算.flv_d.flv! ], B: z0 ^& F; V8 n0 R
: D- Q* J% f9 d1 ?
│  │  ├课时13.Pandas数据预处理实例.flv_d.flv! x" s1 f/ q% K" W0 B) l& e, ~- K. n
/ K$ x8 l$ K5 l3 ^  R; M5 n5 d
│  │  ├课时14.Pandas常用预处理方法.flv_d.flv/ m+ b2 U3 \' I0 x) L" I
( ]- X. u6 `' j- z
│  │  ├课时15.Pandas自定义函数.flv_d.flv
8 h$ _3 m3 U, R$ p9 j" B
$ X) y9 v+ i3 U) g. @│  │  └课时16.Series结构.flv_d.flv
5 x' F& F: |1 O/ ]6 e0 X! Y2 f' d. p0 y9 }1 B- ]! p
│  ├<03-Python数据可视化库-Matplotlib>: n4 N! r' s+ z( W1 G& W2 O0 S

# O& N0 @3 }, q; n; d! ^; B. }│  │  ├课时17.折线图绘制.flv
/ I1 J$ Z* V. M* ^$ o+ k: z. K3 X& `
│  │  ├课时18.子图操作.flv_d.flv
0 E' R- p( ?5 c
. x8 B0 [7 _% B, ^3 J0 P! S* R0 P% E│  │  ├课时19.条形图与散点图.flv_d.flv# v3 W6 m8 g# Z
; A4 _( j# D7 \  T# q
│  │  ├课时20.柱形图与盒图.flv_d.flv
5 t9 }+ I" T/ T$ U) R4 z
. U4 R' Q( I6 j: Y; D! }│  │  └课时21.细节设置.flv_d.flv
! q8 t; S8 E0 N4 s7 p7 `6 [5 n) k6 Q( W7 {3 V
│  ├<04-Python可视化库Seaborn>) |; q, Z9 Q: x" `5 r

, d& H* {) J+ }+ o# a│  │  ├课时22.Seaborn简介.flv
; [5 f/ w3 C  B. m# ^/ V, G) B5 `
│  │  ├课时23.整体布局风格设置.flv_d.flv
7 \, c1 i% Q( D
  X* C' ]( @' ?$ P9 g2 z' f│  │  ├课时24.风格细节设置.flv_d.flv
! Z/ J( `7 q/ l' b( f& u
# Y8 k, f3 G, R6 }│  │  ├课时25.调色板.flv_d.flv
5 c  z: s1 R6 r1 b' E: ~% p% }
( G9 d! M7 t. h9 r, b  t: K3 p│  │  ├课时26.调色板.flv_d.flv) K0 k8 r5 {; q- y- p- Q
; ]9 ]# y' }4 K- `/ E
│  │  ├课时27.调色板颜色设置.flv_d.flv; G9 |: U" u# w2 @% I) J- }
; k3 E+ @; |4 G/ g* Q6 m
│  │  ├课时28.单变量分析绘图.flv_d.flv
1 J  n1 c& w/ A! W! @/ H0 E8 O
│  │  ├课时29.回归分析绘图.flv_d.flv
5 m- U- C" X% V  Z5 f% v+ t0 ?7 K9 W6 t
│  │  ├课时30.多变量分析绘图.flv_d.flv
/ ^- w6 {  J0 M% L& N
  ]2 ^% k$ h+ ^8 r6 o# G│  │  ├课时31.分类属忄生绘图.flv_d.flv( G0 x1 h: k; y: Z) ]

6 Z5 w1 u4 k. ~│  │  ├课时32.Facetgrid使用方法.flv_d.flv
: p3 v4 \5 W& i1 G' Y
0 |5 L0 u+ t4 J1 {0 I│  │  └课时33.Facetgrid绘制多变量.flv_d.flv
3 q9 w9 R4 ]1 V. V8 ^+ J
: o4 y, P' R* U, ^, x0 `* J, n│  ├<05-回归算法>
3 t; b3 l+ ?$ M& Y& n$ I
' v# S4 c1 U( K* b' k- H7 p5 I│  │  ├课时34.热度图绘制.flv_d.flv; M; y1 B! o: I0 R

$ l5 q, A$ ~+ _% n' z, u* ]│  │  ├课时35.回归算法综述.flv_d.flv
8 o( P, M* |- N0 K0 l( c2 r
* ?2 T: z2 s0 {( X│  │  ├课时36.回归误差原理推导.flv_d.flv. [$ o  L8 j- J

/ ]9 q7 U! [* O│  │  ├课时37.回归算法如何得出最优解.flv_d.flv5 Z9 ^/ N/ a+ D4 q
  |) y7 |7 u/ e
│  │  ├课时38.基于公式推导完成简易线忄生回归.flv_d.flv+ c( \" R. x' W8 A3 H5 h/ A" ~
. t3 f2 Z7 j2 D4 ?0 z
│  │  └课时39.逻辑回归与梯度下降.flv_d.flv2 `5 i5 Z" k0 ^- x8 h! Y  t4 J
7 w& Q5 Q. a3 b! J$ ]  \% ~
│  ├<06-决策树>
, `% ?! Y+ i8 d6 m2 t& E: @
+ Y; h( J4 T& H4 \1 {│  │  ├课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv_d.flv
; S' z8 _' R  U1 l) V+ S& O
1 H) n, L7 D- ?- |5 x# M│  │  ├课时41.决策树算法综述.flv_d.flv
' B- E! b; V4 z0 f# j; ]# h; T) E
- j/ ~) c9 u4 I3 r1 E: w" o& O" t│  │  ├课时42.决策树熵原理.flv_d.flv
0 [; d3 Z5 W  b/ _: H, F( s! b1 v4 C" J5 i( b( N; E
│  │  ├课时43.决策树构造实例.flv_d.flv
# T* `& `# x6 Q; b$ u1 i
7 s# _/ C4 @6 L* l2 R3 G# H│  │  ├课时44.信息增益原理.flv_d.flv. X7 f/ ~. f, G( q2 L  h) I, Z
) X0 I: ?( [" S- S
│  │  ├课时45.信息增益率的作用.flv_d.flv1 R& Q/ u9 t/ \, W
% K9 [3 s) E0 y
│  │  ├课时46.决策树剪枝策略.flv_d.flv
0 I. i2 \6 k8 E0 ]5 y! A' M8 P
4 j- ~: e, G! d9 ?& }│  │  └课时47.随机森林模型.flv_d.flv
9 ^. ^4 x3 u+ G- O& v- v
# |! E! r) {* U5 x' b: ?3 d│  ├<07-贝叶斯算法>
9 u1 j; }; f5 E' G3 _
4 r, e+ L9 v9 F* |5 c│  │  ├课时48.决策树参数详解.flv_d.flv7 M; e; |6 o' Y2 `
1 q2 z! C+ h: |6 O) r' M
│  │  ├课时49.贝叶斯算法概述.flv_d.flv, a: c: E. ?$ H* N- X' N1 {$ |+ _

# j% ]' b* A6 |' y, E│  │  ├课时50.贝叶斯推导实例.flv_d.flv* K. T( e4 g, ?* n. Y
' L' G, {# R* R* F* e) o
│  │  ├课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv_d.flv3 J) P" [. z6 s& s6 a
. G6 i- i6 x$ E6 ?3 p
│  │  └课时52.垃圾邮件过滤实例.flv_d.flv
. h' N% R9 ]) c2 e% `3 m" p/ ~7 a# C7 v2 `$ x5 P# J) W3 X; o
│  ├<08-支持向量机>5 A3 M. _" N3 f( X% E( M
2 Y/ r9 ~0 q5 O
│  │  ├课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d.flv
  L. m$ [  [+ E) q: H% w% g# W7 K' Y
│  │  ├课时54.支持向量机要解决的问题.flv_d.flv& z$ G( w$ d& f# {% E

; y) ]. D0 ]2 }9 g) h3 A; {/ r9 G/ F│  │  ├课时55.支持向量机目标函数.flv_d.flv& c3 p# c& Q, k% c, p; J( _. o9 z
: _! K0 g) M8 R; _( N, U) n+ `( `2 m
│  │  ├课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d.flv
) S+ m/ ^2 {9 k, E) V1 K5 E$ k5 T8 x
9 e0 ?# H  m1 ^# I│  │  ├课时57.支持向量机求解实例.flv_d.flv
8 d0 A3 a4 j, d3 \0 I0 D' u
$ P" k7 C, P  C│  │  ├课时58.支持向量机软间隔问题.flv_d.flv
: C. z' R. \8 \# z' |7 T; u8 P  c8 D, ~! ^' ~
│  │  └课时59.支持向量核变换.flv_d.flv
& a- M5 m/ k; j$ n+ F0 s" U# `4 z" Q. c% b; @! m* f  _! Z3 h
│  ├<09-神经网络>4 P* a0 R* z  n. ?0 r5 A* i
/ Y, y7 p4 {) B; \: f
│  │  ├课时60.s*O算法求解支持向量机.flv_d.flv2 z. [$ o* m; J) ^- a1 t
) k' H, f  ?0 w: O2 c
│  │  ├课时61.初识神经网络.flv_d.flv
/ y( ?. T; A  q$ B/ A' j4 I" ]0 }9 p' ^" g! l: L3 ~1 C  [
│  │  ├课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv_d.flv( o$ G4 O+ O0 z; l. [

: Q6 {" M3 H/ B: @. r+ v4 j# Q9 h│  │  ├课时63.K近邻尝试图像分类.flv_d.flv
, ]: W3 [! |4 w- U* Z0 ~( r5 C0 C* q
' B9 e$ E" z: @  k1 E│  │  ├课时64.超参数的作用.flv_d.flv! v9 B' }4 g' C4 v& d- U
3 i5 j$ V. n4 v6 g# Y4 s
│  │  ├课时65.线忄生分类原理.flv_d.flv6 u9 X9 g' \/ K5 X9 z
" t, M% D' q1 v, J" t
│  │  ├课时66.神经网络-损失函数.flv_d.flv$ G3 n! z/ g( o

+ `9 {& Y2 S: t" f/ t* l│  │  ├课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d.flv
& b" A  U$ |3 C5 M( h/ {
' D; g2 q7 |0 h' O3 D; B│  │  ├课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d.flv9 `2 E! s+ F  J% s

. x8 t7 G, n- h# J7 ^│  │  ├课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d.flv
# x& {& @0 Q! s1 ?) I0 N, U$ @1 R5 C# K$ q
│  │  ├课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv_d.flv/ n: p' z5 q& S" v6 [1 p

- H: j. p$ d2 W│  │  ├课时71.神经网络-反向传播.flv_d.flv
! d  a" S" v6 s; p7 ]$ i  c5 d
6 r2 H, \) T4 E+ j; E. w& C1 ]+ w│  │  ├课时72.神经网络架构.flv_d.flv
  X: t1 e; x1 x" ]; L! s8 x' Z% }. A/ S3 S* z
│  │  ├课时73.神经网络实例演示.flv_d.flv' X2 o3 B$ j: |% V( i7 s
% t9 F, g1 G: Q7 B  n& z) r" n( F
│  │  └课时74.神经网络过拟合解决方案.flv_d.flv
1 j( u5 t/ Y) w1 \. d
; x8 b% ~7 p" q8 }│  ├<10-Xgboost集成算法>2 r0 C" s) p2 [0 ~; P+ v9 [( w* q/ k

( B1 [) n. j; {, t│  │  ├课时75.感受神经网络的强大.flv_d.flv
; p- d4 O7 G( `' D( L
% I' a1 ]5 \& D│  │  ├课时76.集成算法思想.flv_d.flv8 p$ k9 x  ?! }6 p: \

! C2 R- G0 S. a+ I! w' Q) P│  │  ├课时77.xgboost基本原理.flv_d.flv
9 {! s: A9 G- D) n4 W
3 D% f0 h7 Q# ?$ V. w' P│  │  ├课时78.xgboost目标函数推导.flv_d.flv0 y3 N# `3 w# Z2 p. n/ v6 q

5 D# k8 i( D' Z3 y9 J) s0 s: U9 v3 c│  │  ├课时79.xgboost求解实例.flv_d.flv9 u$ `( i% [2 ^* K# z6 i2 b
) z! W: Y: m  E8 v+ i& l
│  │  ├课时80.xgboost安装.flv_d.flv$ }( Q7 k/ ]( H' N
. Z! l: Y6 I. |  C, T  K3 C' I; N
│  │  └课时81.xgboost实战演示.flv_d.flv& i5 r) n5 G1 h" J( Q
: L5 Q3 n/ }7 a) J$ l5 Z
│  ├<11-自然语言处理词向量模型-Word2Vec>
3 c8 Q8 e* y# E2 k$ m2 o$ K
: |. t/ S/ V+ v+ Z- V│  │  ├课时82.Adaboost算法概述.flv_d.flv
2 d6 C! t) d, T' x
0 m" c! H9 L. F% B, J9 f' V│  │  ├课时83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860.flv_d.flv0 M: v# h9 U! X* E7 f

$ J: }+ o7 K4 z+ N  p│  │  ├课时84.语言模型.flv_d.flv9 S5 {' A4 v; W/ k/ l

3 e/ e' L5 h# }4 o) T: I' `│  │  ├课时85.-N-gram模型.flv_d.flv
* @- {- Z1 J; R; C5 Z" x0 J- ~# n) h  x7 q
│  │  ├课时86.词向量.flv_d.flv5 F" v1 k% ?. \) i3 t9 U

3 I) u5 r% W- {8 D│  │  ├课时87.神经网络模型.flv_d.flv7 d" `% S  p$ }8 G
/ z! m( |& _4 M4 T# \
│  │  ├课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv4 Q# H& h. B) b% V6 \6 D

1 W4 `, E) u: N; z: N* i# F│  │  ├课时89.CBOW模型实例.flv_d.flv! y, o. q* Y, i6 D
7 s  ]3 d1 e( |; a$ `0 \4 \
│  │  ├课时90.CBOW求解目标.flv_d.flv
; Y4 Z6 j+ Y* k8 G
) J1 A8 r; E1 M* r$ o" P│  │  └课时91.梯度上升求解.flv_d.flv
  ]& d  e* C1 ~4 ~; r4 l+ Y1 s3 q
│  ├<12-K近邻与聚类>. f+ p7 z# Q5 ?; k& r
3 C5 G& s4 p, k$ L3 u$ Y
│  │  ├课时92.负采样模型.flv_d.flv# @/ @: o5 v' @8 y: `0 z5 t6 X
& t, U: F2 \1 w
│  │  ├课时93.无监督聚类问题.flv_d.flv
3 Y1 I) H  A' s: K. x5 ]1 m( |
* i- c2 _% F" q/ z! q2 d│  │  ├课时94.聚类结果与离群点分析.flv_d.flv) [( Z* r1 T: B
- t2 o- q) l( f2 R
│  │  ├课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv_d.flv
, @+ ]' O; d0 s/ f! B8 w/ N$ W
, s$ g8 }  b5 e. U' a5 Q│  │  ├课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv_d.flv
' K6 M" w7 |- `0 |1 _' }+ G. G/ |! S
+ g; ?% R8 K! y& u1 Y$ H; W4 {│  │  └课时97.K近邻算法原理.flv_d.flv
7 i, p: G9 w3 |3 P
0 |; }$ N" F1 m" z4 y& W│  ├<13-PCA降维与SVD矩阵分解>
, Q2 U3 b$ g' }# u- N/ R, i; ]+ X4 G2 j
│  │  ├课时100.PCA实例.flv_d.flv8 I1 V& {) q/ F3 L: m( Q
3 d( m/ n) J' c3 j6 R9 ^
│  │  ├课时101.SVD奇异值分解原理.flv_d.flv0 u. ^( I. G2 o' Y+ q% r. N: @& z) }
; K8 c( G: W& |! F( D
│  │  ├课时98.K近邻算法代码实现.flv_d.flv: d6 Y7 B( c9 U7 U& k
/ C  j( {. X( O7 o
│  │  └课时99.PCA基本原理.flv_d.flv
3 w' [# D/ @; V8 G) S9 _# ?: k; S& S( C; o6 F7 s- r
│  ├<14-scikit-learn模型建立与评估>
& |+ a) F. Q1 {# w+ I5 ^& k# e0 \$ V/ A; Y% Q3 u3 K7 X: N
│  │  ├课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d.flv
; A; d/ v- f5 e# q1 N1 |
5 j; ]# h( m7 {* O0 f! t' F│  │  ├课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv
/ ]3 g& p  I( @5 A/ v/ F
; t! M3 @6 [0 d! L8 t│  │  ├课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv_d.flv
# G2 m$ Q7 C; [2 ]4 ~+ L! X' K% M1 x2 J  m# E0 L2 r0 I. P
│  │  ├课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv_d.flv
/ y: W. O2 [5 G  |; {+ _. }8 z7 @: t1 N3 {
│  │  ├课时106..模型效果衡量标准.flv_d.flv* }9 K% W; P/ W5 z: S

  c7 d( m, n. w9 \│  │  ├课时107.ROC指标与测试集的价值.flv_d.flv
5 j/ C( t* M3 c+ V9 j+ N* r1 g' o$ c/ L
│  │  └课时108.交叉验证.flv_d.flv
! @- |( Z( Q: p2 [5 w" n
) M# H  n3 c4 _$ W8 t+ i. C4 B│  ├<15-Python库分析科比生涯数据>1 ^  m9 Z+ h0 S* L1 z9 @5 o

2 i, Q" A0 q: G, R" C│  │  ├课时109.多类别问题.flv_d.flv
& s- Y1 i6 U/ C9 P: Y
" q6 c  t8 ^7 o8 p" H# T│  │  ├课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv- V+ h4 O% P. U+ o' q

4 W- o& x2 w( x) Y│  │  ├课时111.特征数据可视化展示.flv_d.flv# e: W: E9 R, v# w/ I$ ^6 d
, \3 P9 [* O+ J6 A& O# R5 `' W
│  │  └课时112.数据预处理.flv_d.flv
5 ?7 o: b, v4 D. U- l4 |( z1 G/ h; f5 P9 U5 D/ ?
│  ├<16-机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测>; x4 L# x" L8 c& ?  H$ a& Y. L

* \+ r' V$ b5 }% _/ f│  │  ├课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d.flv4 R( n1 D: a$ y1 f( K# c& ?

4 G: C6 b' ~. Z│  │  ├课时114.船员数据分析.flv+ t& O( |/ h/ ?0 j

6 a/ [4 Z9 b, ^% i. w│  │  ├课时115.数据预处理.flv_d.flv) N6 }" U5 I% `3 c  S+ Z1 @

4 }0 |( a7 S, o│  │  ├课时116.使用回归算法进行预测.flv_d.flv
9 U& [: ?5 G) j) [3 H" g8 V& t7 ^; m, O$ m6 c
│  │  └课时117.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
" D% y4 s0 ?; V: s9 p! T1 Q
' ^" k, N8 |+ W6 e& e│  ├<17-机器学习项目实战-交易数据异常检测>6 E; E: R# f# X6 A" u6 j

! M6 }4 ?" _9 C4 j│  │  ├课时118.随机森林特征重要忄生分析.flv_d.flv; U5 Y5 {- b& t4 S7 V3 b

* S0 K" g  @( ]8 i# I, o: Q│  │  ├课时119.案例背景和目标.flv_d.flv6 C; n  D% B7 M* r

9 P* o# @5 x, {- w7 O# n1 H8 }│  │  ├课时120.样本不均衡解决方案.flv_d.flv
% _2 ]; P! l; F. D; L: G8 F* _1 ^+ G7 n
│  │  ├课时121.下采样策略.flv_d.flv4 b! W4 O3 _8 k0 D4 P. o4 d

3 |+ \8 m1 [% s% {: N* J  i/ ^$ V2 ~│  │  ├课时122.交叉验证.flv_d.flv
% x/ O9 w6 k0 X( m' b( C2 y) C4 e2 L7 F; ~" t. i
│  │  ├课时123.模型评估方法.flv_d.flv3 c' n& n" ]+ ?* y1 Z- c

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) E1 O/ T. U+ S│  │  └课时178.应用聚类算法得出异常IP点.flv_d.flv          + F& v* u8 R) h8 ]) Y* H6 d
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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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