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很多人因为想做数据分析，从而开始了python的编程学习，每天沉迷于代码和书籍之间。
但是最后发现学到的只是python用于软件的开发，并非是数据分析。
Python实际针对数据分析的学习是库，用库来解决一系列的数据分析问题。
所以建议就是数据分析方向并没有必要精通Pythn。
Python是一种流行的通用编程语言，在科学领域被广泛使用。
你很容易在Python代码中调用以前的C、Fortran或者R代码。
Python是面向对象语言，比C和Fortran更 加高级。使用Python可以写出易读、整洁并且缺陷最少的代码。
然而，Python本 身并不具有与Matlab等效的功能块，而这恰恰就是NumPy存在的意义。
本文就是要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库，如SciPy和Matplotib。
第一讲-开班典礼&jupyter介绍与安装
第二讲 - Matplotlib绘制图形
第三讲 - Matplotlib绘制图形
第四讲 - 文件读写操作
第五讲 - Numpy介绍与安装
第六讲 - numpy基本操作
第七讲 - numpy基本操作（2）
第八讲 - pandas介绍与安装
第九讲 - pandas基本操作
第十讲 - pandas基本操作（2）
第十一讲 - pands基本操作（3）
第十二讲 - pandas练习
第十三讲 - seaborn绘图
第十四讲 - 金融量化
第十五讲 - 金融量化（1）
第十六讲 - Pandas实战
第十七讲 - pandas实战2
第十八讲 - seaborn可视化基础
第十九讲 - seaborn可视化基础
第二十讲 - pyecharts可视化基础
第二十一讲 - 金融量化基础
第二十二讲 - 金融量化基础2
第二十三讲 - 金融量化
第二十四讲 - 金融量化2
第二十五讲 - 金融量化3
第二十六讲 - 金融量化4
