课程升级，本次更新人工智能基础-Python科学计算和可视化！

1：Numpy概述_ndarray数组创建和取值

2：查看Numpy数据类型

3：Numpy数组对比Python对象更节省空间、速度更快

4：创建Numpy多维数组

5：广播机制_向量和矩阵的操作

6：布尔数组的用处

7：Numpy函数之random、arange、reshape、flatten

8：Numpy函数之linspace、zeros、ones、empty、identity、eye

9：Numpy函数之常用数学函数

10：Numpy数组的整合、切分、追加、插入

11：Matplotlib之基础绘图

12：一张画布多个子图_同时在多张画布中绘制多个图形

13：添加网格、标题、图例等

14：Matplotlib之柱状图

15：Matplotlib之饼图

16：Matplotlib之频次直方图_中文显示乱码的解决

17：Matplotlib之散点图

18：Matplotlib之绘制3D图形

19：Pandas之创建Series一维数组

20：Pandas之Series根据索引取值

21：Pandas之Series根据条件筛选值

22：Pandas之创建DataFrame数据框

23：Pandas之DataFrame基本属性和方法

24：Pandas之DataFrame取值和切片

25：DataFrame操作之布尔取值、丢弃数据、广播机制

26：DataFrame操作之添加列、修改行列名称、inplace参数

27：DataFrame操作之添加行、根据已有列创建新的列、设置某列为索引、head、tail、describe

28：Pandas读取本地CSV文件

29：Pandas数据可视化

30：DataFrame按值或按索引排序、apply函数

31：DataFrame数据框merge整合、dropna与fillna函数