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
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
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
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
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
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
分布与关系的可视化
这部分内容有帮助吗？
- Seaborn: statistical data visualization, Michael Waskom and the Seaborn development team, 2024 - 提供所有 Seaborn 函数（包括用于可视化分布和关系的函数）的全面文档、教程和示例。
- Matplotlib: Visualization with Python, John Hunter, Matplotlib development team, 2024 - Python 中静态、交互式和动画可视化的基础库；对于 Seaborn 图形的深度定制至关重要。
- Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, Wes McKinney, 2017 (O'Reilly Media) - Python 数据分析生态系统的权威指南，包含对 Pandas 的广泛介绍以及使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化的实用示例。
- Fundamentals of Data Visualization, Claus O. Wilke, 2019 (O'Reilly Media) - 提供创建有效数据可视化的原则和最佳实践，为实践编码技能提供了理论基础。