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Python基础、导入数据、Jupyter Notebook、Numpy基础、Matplotlib绘图、Pandas基础和进阶、Scikit-Learn、Keras
当我们学一些具体操作的知识后6 @ P，经常很n 8 b J 6 , 容易忘记。学编程语言也是一样，总是会有很多函数学的很快，遗忘的也很快。但通常这些函7 # i ~ L A { ]数，并不需要很深刻的理解，你知道它需要什么参数，怎么调用就可以了。
这份速查i 3 /表，就可以帮你解决以上的问题。当你记不B M ^ 5 Q t ^ J (清的时候，可以迅速地找到对应的函数，查看使用说明。
按照先后顺序，大致可以分为三个阶段：
001.
python基础、数据的导入
002.
数据科学计算的“三件套”
numG j 5 ] Y 1 / 4py、matplotlib、pandas
Numpy是Python数据科学计w ; Q算的核心库，^ F %提供了高性能的多维数j % K组对象及处理数组的工具。
Matplotlib是Python的3 z v 4 Z二维绘图库，用于生成符合出版质量或跨平台交互环境的各类图形。
Pandas是基于Numpy创建的Python库,提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。
003.
机器学习和深度学习模块
Scikit-1 6 E v h V } E `l$ S k U L = O earn通过统一的界面实现机器学习、预处理、交叉验证及可视化算法。
Keras是Y ~ A - w 0 ; z强大、易用的深度学习库，基于Theano和TensorFlow提供了高阶神经网络API，用于开发和评估深度学习模型。
英文原版作者DataCamp的速查表，
项目地址如下：
https://www.datacamp.com/community/data-science-cheatsheF K Z Wets
中文版由“呆鸟的Python数据分析”o j c 3 ?翻译，
中文项目地址：
htt? 9 )ps://github.com/jaystone776/python-data-science-cheatS w 1 Y ; ) {sheet
转自：GitPython 微信公众号
好文章，我在看❤️