今天就跟大家聊聊有關(guān)學(xué)Python數(shù)據(jù)可視化要掌握的知識點(diǎn)，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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　學(xué)Python數(shù)據(jù)可視化知識點(diǎn)如下：

　一、數(shù)據(jù)分析概念
　1.數(shù)據(jù)分析背景
　2.什么是數(shù)據(jù)分析
　3.數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景
　4.數(shù)據(jù)分析的流程
　5.Python做數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢
　6.Ancoda的介紹
　7.Anaconda的安裝及使用
　8.Jupyter-Notebook的啟動(dòng)
　9.Jupyter的界面介紹及其使用
　10.常見數(shù)據(jù)分析工具

　二、科學(xué)計(jì)算庫NumPy
　1.認(rèn)識Numpy數(shù)組對象
　2.創(chuàng)建Numpy數(shù)組
　3.ndarray對象的數(shù)據(jù)類型
　4.數(shù)組的運(yùn)算
　5.數(shù)組的索引和切片的基本使用
　6.花式(數(shù)組)索引的基本使用
　7.布爾索引的基本使用
　8.數(shù)組的轉(zhuǎn)置和軸對稱
　9.Numpy通用函數(shù)
　10.將條件邏輯轉(zhuǎn)為數(shù)組運(yùn)算
　11.統(tǒng)計(jì)相關(guān)的函數(shù)使用
　12.數(shù)組排序
　13.檢索數(shù)組元素
　14.線性代數(shù)模塊
　15.隨機(jī)數(shù)模塊

　三、數(shù)據(jù)分析工具Pandas
　1.Series
　2.DataFrame
　3.索引對象
　4.重置索引
　5.索引操作
　6.算術(shù)運(yùn)算與數(shù)據(jù)對齊
　7.數(shù)據(jù)排序
　8.統(tǒng)計(jì)計(jì)算與描述
　9.認(rèn)識層次化索引
　10.層次化索引的操作
　11.讀寫文本文件
　12.讀寫Excel文件
　13.讀寫HTML表格數(shù)據(jù)
　14.讀寫數(shù)據(jù)庫
　15.案例-北京高考分?jǐn)?shù)線統(tǒng)計(jì)分析

　四、數(shù)據(jù)預(yù)處理
　五、數(shù)據(jù)聚合與分組運(yùn)算
　六、數(shù)據(jù)可視化
　七、 時(shí)間序列分析
　八、文本數(shù)據(jù)分析
　九、數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)——北京租房數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

看完上述內(nèi)容，你們對學(xué)Python數(shù)據(jù)可視化要掌握的知識點(diǎn)有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

本文題目：學(xué)Python數(shù)據(jù)可視化要掌握的知識點(diǎn)
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