3. 学习资料
3.1. Python的学习资料
a.廖雪峰python学习笔记
/datawhale/article/category/7779959
b.python入门笔记
作者李金，这个是jupyter notebook文件，把python的主要语法演示了一次，值得推荐。下载链接:
/s/1IPZI5rygbIh5R5OuTHajzA 提取码: 2bzh
c.代码规范：
/p/59763076
3.2. Numpy的学习资料
a. NumPy 教程 | 菜鸟教程
/numpy/numpy-tutorial.html
b. numpy练习题：
/p/57872490
c. 实战经验：from-python-to-numpy
http://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/
d. Numpy中文文档
.cn/index.html
3.3. Pandas的学习资料
a. Pandas教程
/pandas
b. Pandas练习题：
/p/56644669
c. Pandas官网：
/
3.4. scikit-learn 的学习资料
a.sklearn库的学习:
/u014248127/article/details/78885180
推荐理由：用一篇文章讲清楚了整个sklearn库的概貌，主要包括：
（1）sklearn官方文档的类容和结构；
（2）从机器学习重要步骤出发讲清楚sklearn的使用方法。
b. scikit-learn (sklearn) 官方文档中文版
/#/
c. 官方网站：
https://scikit-/stable/
3.5. Matplotlib的学习资料
a. 简单入门
有这5小段代码在手，轻松实现数据可视化（Python+Matplotlib）
/s?id=1598516679213415904&wfr=spider&for=pc
这张地图能指引你根据不同情况选择正确的可视化方法：
b. 对Numpy格式的数据进行可视化
/numpy/numpy-matplotlib.html
c. Matplotlib的详细实例
中文版本：https://liam.page//09/11/matplotlib-tutorial-zh-cn/
英文版本：/rougier/matplotlib-tutorial
d. Ten Simple Rules for Better Figures
/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1003833
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