近期在学习 IBM 全栈应用开发微学士课程，故此记录学习笔记。

1. Python 基础

2. Python 数据结构

3. Python 编程基础

4. 用 Python 处理数据

4.1. Pandas

Pandas 是一个功能强大的 Python 库，用于数据处理和分析，提供数据结构和函数来处理结构化数据，如数据帧和序列。

• 可以使用 import 命令导入文件，然后输入文件名。
• 使用 as 命令可以为文件提供一个更短的名称。
• 在 Pandas 中，使用数据帧（df）来指定要读取的文件。
• 数据帧由行和列组成。
• 可以使用特定 DataFrame 的一列或多列来创建新的 DataFrame。
• 我们可以处理 DataFrames 中的数据，并将结果保存为不同的格式。
• 在 Python 中，可以使用 Unique 方法来确定 DataFrames 列中的唯一元素。
• 您可以使用不等式运算符和 df，为 DataFrames 中选定的列分配一个布尔值。
• 将新的 DataFrame 保存为不同的 DataFrame，其中可能包含先前 DataFrame 中的值。

4.2. NumPy

NumPy 是一个用于数值和矩阵运算的 Python 库，提供多维数组对象和各种数学函数，可高效处理数据。

• NumPy 是 Pandas 的基础。
• NumPy 数组或 ND 数组类似于列表，通常具有固定大小和同类元素。

一维 NumPy 数组是具有单轴的元素线性序列，就像传统的列表，但针对数值计算和数组操作进行了优化。

• 可以使用索引访问 NumPy 数组中的元素。
• 使用属性 dtype 可以获取数组元素的数据类型。
• 你可以使用 nsize 和 ndim 分别获取数组的大小和维度。
• 可以在 NumPy 中使用索引和切片方法。
• 向量加法是 Python 中广泛使用的操作。
• 用线段或箭头来表示向量加法是非常有用的。
• NumPy 代码的运行速度更快，这对处理大量数据很有帮助。
• 用负号代替加号，可以执行向量减法。
• 在 Python 中，数组与标量相乘需要将数组中的每个元素与标量值相乘，从而得到一个新数组，其中的每个元素都按标量缩放。
• Hadamard 积是指两个相同形状的数组按元素相乘，得到一个新数组，其中每个元素都是输入数组中相应元素的乘积。
• Python 中的点乘是两个数组的元素乘积之和，通常用于向量和矩阵操作，以找到相应元素相乘并求和的标量结果。
• 在使用 NumPy 时，通常会使用 Matplotlib 等库来从存储在 NumPy 数组中的数值数据创建图表和可视化效果。

二维 NumPy 数组是一种具有行和列的网格状结构，适合以矩阵或表格的形式表示数据，用于数值计算。

• 在 NumPy 中，shape 指的是数组的维数（行列数），表示数组的大小和结构。
• 使用属性 size 可以获得数组的大小。
• 使用矩形属性可以访问数组中的各种元素。
• 在 NumPy 中使用标量对元素进行乘法运算。

5. API 和数据收集

5.1. API

Python 中的简单 API 是应用程序编程接口，它提供了与服务、库或数据交互的简单易用的方法，通常只需最少的配置或复杂度。
API 使两个软件可以相互对话。

在 Python 中使用 API 库需要导入该库，调用其函数或方法来发出 HTTP 请求，并解析响应以访问 API 提供的数据或服务。
Pandas API 通过与其他软件组件通信来处理数据。

当你创建一个字典，然后使用 DataFrames 构造函数创建一个 Pandas 对象时，实例就形成了。

方法 head 将从 DataFrames 的顶部（默认为 5）显示所提及的行数，而方法 means 将计算平均值并返回值。

5.1.1. REST API

REST API 允许通过互联网进行通信，利用存储、访问更多数据、人工智能算法等资源。

• HTTP 方法通过互联网传输数据。
• HTTP 消息通常包含一个 JSON 文件，其中包含操作指令。
• 包含 JSON 文件的 HTTP 消息会作为网络服务的响应返回给客户端。
• 处理时间序列数据需要使用 Pandas 时间序列函数。
• 您可以获取每日蜡烛图数据，并使用 Plotly 绘制蜡烛图。

5.1.2. HTTP

HTTP（超文本传输协议）在客户端（网络浏览器）和万维网服务器之间传输数据，包括网页和资源。

• HTTP 协议可能包括多种类型的 REST API。
• HTTP 响应包括资源类型、资源长度等信息。
• 统一资源定位符（URL）是在网络上查找资源的最常用方法。
• URL 分为三个部分：方案、互联网地址或基本...