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这几天在Github上看到一个数据科学仓库,汇总了很多Python notebook代码,主要是数据方向。

项目地址:

https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks

其中包括了pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、spark、kaggle等众多数据科学资源。

而且针对每一个技术方向,都会有详细的学习路径。

就拿pandas来说,有数据类型、缺失值、连接、切片索引、透视、时间序列等语法和案例代码。

打开后,会有notebook代码界面,方便阅读。

比如pandas时间序列:

具体案例的展示:


还有matplotlib可视化的教程:



虽然都是英文,但其实看代码很好理解,可以把这些案例手敲一遍。

学习Python最快捷的办法就是练习,因为Python是工具型的技能,而非理论型。

就像你拿到一本武功秘籍,从头读到尾你也不学不会一招半式。勤学离不开苦练,否则如水中月、镜中花。

后面遇到好的python学习资源,我都会在公众号分享给大家。

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