趋近智
机器学习应用中级Python编程
章节 1: 进阶Python结构用于数据科学
Python 基础知识回顾
列表推导式和生成器表达式
使用迭代器和生成器
高级函数参数
代码重用性中的装饰器
用于资源管理的上下文管理器
机器学习中的面向对象编程原则
错误处理与异常管理
实践：应用高级Python技术
第 1 章测验
章节 2: NumPy 数值计算
NumPy 数组简介
数组创建方法
NumPy 数组的索引与切片
数组计算与通用函数
广播规则及应用
NumPy 中的线性代数运算
NumPy中的统计函数
读取和写入数组数据到文件
动手实践：NumPy 数组操作
第 2 章测验
章节 3: Pandas 数据操作
Pandas数据结构简介
从多种来源加载数据
数据索引与选择
处理缺失数据
数据清洗与数据转换技巧
分组和聚合操作
合并、连接和拼接数据帧
Pandas中的时间序列数据处理
实践：使用 Pandas 整理数据
第 3 章测验
章节 4: 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化
Matplotlib 绘图基本原理
创建常用图表类型
图表自定义
使用子图
用于统计数据可视化的 Seaborn 简介
使用 Seaborn 创建高级图表
分布与关系的可视化
保存绘图用于报告和演示文稿
动手实践：数据可视化查看
第 4 章测验
章节 5: 为机器学习准备数据
机器学习工作流程概览
特征工程原理
处理分类数据
特征缩放和标准化方法
将数据划分为训练集和测试集
Scikit-learn 管道介绍
保持数据变换的一致性
实践：构建数据准备管道
第 5 章测验
章节 6: 为机器学习编写高效且可维护的 Python 代码
代码风格与可读性
机器学习项目结构化
编写高效的函数和模块
虚拟环境简介
Python 代码性能分析
优化 NumPy 和 Pandas 的方法
机器学习单元测试介绍
Git 版本控制基础
实践：重构与优化机器学习代码片段
第 6 章测验
数组计算与通用函数
这部分内容有帮助吗？
- Universal functions (ufunc), NumPy Developers, 2024 - 描述了NumPy通用函数（ufuncs）的架构和使用方法，包括其在逐元素操作和性能方面的特点。
- The N-dimensional array (ndarray), NumPy Developers, 2024 - 介绍了核心的N维数组对象，详细说明了其结构和基本的算术功能。
- Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, Wes McKinney, 2022 (O'Reilly Media) - 一本实用指南，讲解了数据分析中NumPy数组、向量化操作、ufuncs和条件逻辑。
- NumPy: A Foundation for Scientific Computing in Python, Travis E. Oliphant, 2006 Computing in Science & Engineering, Vol. 8 (IEEE Computer Society) DOI: 10.1109/MCSE.2006.58 - 解释了NumPy的基本设计和概念，为数组数学和通用函数提供了背景信息。
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