在工作的过程中，发现numpy和pandas确实功能很强大，但是自己掌握的不是很熟练，搞得效率很低，所以需要疯狂的练习Python的科学计算库。复习的过程中，发现了很多很有用的资源，比如numpy、pandas的一些习题：
教程系列：Python3数据分析教程实战数据和该教程配套的代码放到了github上（https://github.com/zjdian/data-analysis）
numpy100题：https://github.com/rougier/numpy-100
pandas练习题：https://github.com/guipsamora/pandas_exercises
seaborn：https://github.com/mwaskom/seaborn
下面就总结和说明一下常用的东西：
1、numpy的思维导图：
numpy的思维导图
2、Series的思维导图
Series的思维导图
3、DataFrame的思维导图
DataFrame思维的导图
4、数据清洗的思维导图
数据清洗思维导图
后续有什么总结，还会继续更新。
