Python数据科学速查表：涵盖Pandas、Numpy、Scikit-Learn等工具

资源摘要信息:"这本速查表是数据科学家在使用Python进行数据科学工作时的重要参考资源。它包含了大量的信息，覆盖了Python数据科学领域的各个方面，包括常用的数据库和函数。对于数据科学家来说，这本速查表无疑是一个宝贵的工具，可以帮助他们在工作中快速查找和使用各种Python函数和数据库。 从Python基础到高级应用，从Pandas、Numpy、Seaborn等常用数据科学库的使用，到Scikit-Learn、Keras、SciPy等高级数据处理和机器学习库的应用，这本速查表都有所涉及。此外，还包括了Bokeh库的基础知识，这是一个专门用于创建交互式图表和数据可视化的库。 这本速查表以列表形式组织，简洁明了，方便用户快速查找。无论你是Python初学者，还是有一定经验的数据科学家，这本速查表都将是你在数据科学领域的一把利器。 另外，压缩包中还包含了一篇名为《2018年数据科学家报告》的PDF文件，这份报告可能包含了2018年数据科学行业的发展情况、数据科学家的职业发展情况、常用的数据科学工具和技术等相关信息，对于理解数据科学的发展趋势和应用情况非常有帮助。" 知识点: 1. Python基础：Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能库受到开发者的欢迎。在数据科学领域，Python因其丰富的数据处理和分析功能库而被广泛应用。 2. 数据库操作：在Python中，数据库操作包括对关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）的连接、查询、更新等操作。Python的数据库操作通常通过特定的库如SQLAlchemy、PyMySQL等实现。 3. Pandas基础：Pandas是一个强大的Python数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。它主要用于数据清洗、数据转换、数据探索等数据预处理工作。Pandas的基础概念包括Series和DataFrame等数据结构。 4. Numpy基础：Numpy是Python中用于进行科学计算的基础库，它提供了高性能的多维数组对象（即Numpy数组）和一系列操作这些数组的函数。Numpy对于线性代数、傅里叶变换、随机数生成等领域至关重要。 5. Seaborn：Seaborn是一个基于Matplotlib的Python绘图库，它提供了高级接口以绘制吸引力强、信息丰富的统计图形。Seaborn特别适用于绘制复杂的统计图表，如散点图、线图、柱状图等。 6. Bokeh：Bokeh是一个用于创建交互式图表和数据可视化的Python库。它允许用户在Web浏览器中生成动态图形，并且可以通过Web服务器在Web应用中嵌入这些图表。 7. Scikit-Learn：Scikit-Learn是一个广泛使用的机器学习库，提供了大量简单有效的工具进行数据挖掘和数据分析。它支持多种常见的机器学习算法，包括分类、回归、聚类等。 8. Keras：Keras是一个高层神经网络API，它能够以TensorFlow、Theano或CNTK作为后端运行。Keras设计目标是实现快速实验，能够以最小的延迟把你的想法转换为结果。 9. SciPy：SciPy是一组专门用于科学和工程计算的Python模块，包括数值积分、优化、统计和信号处理等。SciPy建立在Numpy数组对象之上，并使用Numpy进行高效的数组运算。 10. 数据科学行业报告：报告可能包含了数据科学领域的最新趋势、数据科学家的技能需求、行业薪酬水平等信息，为数据科学从业者提供了行业洞察。