第2章 Python機(jī)器學(xué)習(xí)的使用

第2章Python機(jī)器學(xué)習(xí)的使用2.1Python語言介紹2.2Python平臺搭建2.3Python入門2.4Python庫的使用2.5小結(jié)2.1Python語言介紹

Python作為一門開源語言使用廣泛，入手非?？煺Z法簡單，簡單易讀，是一種解釋性強(qiáng)、交互式、面向?qū)ο蟆⒖缙脚_的語言。Python被稱為“膠水語言”，不僅可以使用Python編程，還可以使用C語言、C++編寫，他把耗時的代碼交給C/C++等高效率的語言進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，然后通過粘合來使用，這樣就使得Python運(yùn)行時間得到簡化。Python還具有列表、元組、字典等核心數(shù)據(jù)類型，以及集合、隊列等無需進(jìn)一步編程就能直接使用。由于Python可以應(yīng)用到多個領(lǐng)域，功能比較廣泛，可擴(kuò)展性強(qiáng)，所以基于Python生成了非常多的第三方庫，這些庫Python本身不帶，運(yùn)用時需要先安裝，然后才能導(dǎo)入，Python包含了大量的第三方庫可以運(yùn)用到機(jī)器學(xué)習(xí)，比如：圖形庫，數(shù)學(xué)函數(shù)庫，機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫等。2.2Python平臺搭建Python適用于多個平臺，并且擁有多個版本，可以根據(jù)平臺選擇合適的版本Python可以通過官方網(wǎng)站下載：/Python下載軟件安裝第三方庫的安裝2.3Python入門數(shù)據(jù)類型基本運(yùn)算控制語句復(fù)雜數(shù)據(jù)類型函數(shù)數(shù)據(jù)類型數(shù)值型a=123print(a)a=3.14print(a)a=1.23456890print("{:0.2f}".format(a))字符串str='thisisaprogram'print(str[0])print(str[-1])print(str[0:4])print(len(str))print(str)print("{2}{1}{3}".format("this","is","a","program"))在Python中有兩種索引方式，一種是正索引，一種是負(fù)索引，我們既可以通過正索引進(jìn)行查詢，也可以通過負(fù)索引進(jìn)行查詢。在進(jìn)行切片操作時，一般通過如下方式：object[start_index:end_index:step]step：步數(shù)，其正負(fù)值決定了切片方向。start_index:開始索引(包括自身)。end_index：結(jié)束索引(不包括自身)。布爾類型 空值true=True a=Nonefalse=False

print(a)print(true)print(false)基本運(yùn)算基本運(yùn)算符a=1+2print(a)a=1-2print(a)a=1*2print(a)a=1/2print(a)a=1//2print(a)a=1%2print(a)a=10**32print(a)多變量賦值a=1b=2a,b=b,a+bprint(a,b)控制語句條件控制語句year=int(input("請輸入年份："))ifyear%4==0andyear%100!=0:print("{}年isleap".format(year))elifyear%400==0:print("{}年isleap".format(year))else:print("{}年isn'tleap".format(year))循環(huán)控制語句foriinrange(5):print(i)條件循環(huán)n=5while(n):print(n)n=n-1復(fù)雜數(shù)據(jù)類型列表(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)列表：列表是可變的數(shù)據(jù)類型，在創(chuàng)建列表后可以添加、刪除或者搜索數(shù)據(jù)，在Python中用[]表示。list=['a','b','c']print(list)list.append('d')print(list)list.extend('e')print(list)list.remove('e')print(list)元組：元祖和列表相似，但元組不可變。即不能添加或刪除元組內(nèi)的信息，但元組可以嵌套。在Python中用()表示。list=['b','c']tuple=('a',list,'d')print(tuple)list.remove('c')print(tuple)tuple[1].append('c')print(tuple)字典：字典是可變的，其數(shù)據(jù)類型包括鍵和值，鍵和值之間用“:”隔開，每個元素間以“,”隔開。且字典中的鍵是唯一的。在Python中用{}表示。dict={'a':1,'b':2,'c':'three'}print(dict.keys())print(dict.values())print(dict['c'])dict['c']=3print(dict['c'])dict.setdefault('d',4)print(dict)dict.pop('a')print(dict)dict.clear()print(dict)集合：集合與字典類似，但只包含鍵，沒有對應(yīng)的值，且包含的鍵不能重復(fù)。在Python中用set()或{}表示，set()中可以是列表、元組、字符串等。s=set([1,2,3])print(s)s={1,2,3}print(s)s=set("aabbc")print(s)函數(shù)：函數(shù)在任何時候都非常重要，能夠自己建立函數(shù)解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題，是一件不容易的事。我們先介紹Python中函數(shù)的語法：Python中建立函數(shù)利用def作為關(guān)鍵字開頭，然后后面跟函數(shù)名、參數(shù)、“()”、“:”等，通過縮進(jìn)表示函數(shù)內(nèi)的內(nèi)容。deffun(n):ifn==1orn==0:return1else:returnn*fun(n-1)print(fun(5))2.4Python庫的使用scikit-learnmglearnnumpyscipypandasmatplotlibGraphvizscikit-learnscikit-learn簡稱為sklearn,是機(jī)器學(xué)習(xí)最重要的一個機(jī)器學(xué)習(xí)庫，包括了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，而且還包括了大量的小型數(shù)據(jù)集，節(jié)省了獲取數(shù)據(jù)集所花費(fèi)的時間，使新手很容易上手，因而成為了廣泛應(yīng)用的重要的機(jī)器學(xué)習(xí)庫。sklearn還包括了許多功能，例如：分類任務(wù)、回歸任務(wù)、聚類任務(wù)、降維任務(wù)、模型選擇和數(shù)據(jù)的預(yù)處理。mglearn機(jī)器學(xué)習(xí)主要運(yùn)用到這個庫的兩個方面，一是利用matlotlib作圖時，庫中有配置好的cm2、cm3配色方案，二是庫中有加載和獲取常用數(shù)據(jù)集、人工生成數(shù)據(jù)集的模板load，可以引用sklearn.datasets模塊。numpynumpy支持高級大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，它要求列表中所有元素類型都是相同的，然后將列表轉(zhuǎn)化成相對應(yīng)的數(shù)組進(jìn)行運(yùn)算。而且具有矢量運(yùn)算能力，快速、節(jié)省空間。此外也針對數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。建立列表importnumpyasnpdata=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]print(data)將列表轉(zhuǎn)換為數(shù)組importnumpyasnpdata=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]ndarray=np.array(data)print(ndarray.shape)print(ndarray)比較兩者的運(yùn)算importnumpyasnpdata=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]ndarray=np.array(data)print("data數(shù)據(jù):\n{}".format(data*2))print("ndarray數(shù)據(jù):\n{}".format(ndarray*2))對數(shù)組進(jìn)行切片importnumpyasnpdata=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]ndarray=np.array(data)print(ndarray[1,2])print(ndarray[1,:])print(ndarray[:,2])scipyscipy建立在numpy的基礎(chǔ)之上，用于數(shù)學(xué)、科學(xué)、工程領(lǐng)域的第三方庫。它主要用于用于有效計算numpy矩陣，使numpy和scipy協(xié)同工作，高效解決問題。如統(tǒng)計、優(yōu)化、數(shù)值積分、圖像處理、信號處理以及常微分方程數(shù)值解的求解功能。建立稀疏矩陣importnumpyfromscipyimportsparsea=[[1,0,0,2],[0,0,3,0],[0,3,0,0]]a=numpy.array(a)print(a)轉(zhuǎn)換importnumpyfromscipyimportsparsea=[[1,0,0,2],[0,0,3,0],[0,3,0,0]]a=numpy.array(a)array=sparse.csr_matrix(a)print(array)pandaspandas也是基于numpy創(chuàng)建的一個為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)的一種數(shù)據(jù)處理工具。pandas是一款最具有統(tǒng)計意義的統(tǒng)計包，它納入了大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具和大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。pandas常用的是series，dataframe，panel等，分別用來處理一維、二維和三維數(shù)據(jù)，應(yīng)用最多的是dataframe，它能將numpy數(shù)組或者字典轉(zhuǎn)化為類似于表格的類型，有行標(biāo)簽和列標(biāo)簽。importnumpyasnpimportpandasaspdarray=[[1,2],[3,4]]array=np.array(array)row=['r1','r2']col=['c1','c2']dataframe=pd.DataFrame(array,row,col)print(dataframe)importpandasaspddic={'name':["zhao","qian","sun","li"],'sex':['m','f','f','m']}dic=pd.DataFrame(dic)print(dic)matplotlibmatplotlib是一款繪圖工具，用于繪制散點(diǎn)圖、直方圖、線型圖等，類似于matlab，有matlab基礎(chǔ)的同學(xué)能夠快速上手matplotlib。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdata=np.random.randn(200)plt.hist(data)plt.xlabel("XLabel")plt.ylabel("YLabel")plt.title("Title")plt.show()importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-10,10)y=np.abs(x)plt.plot(x,y)plt.xlabel("XLabel")plt.ylabel("YLabel")plt.title("Title")plt.show()importmatplotlib.p