python数据挖掘

文章目录 1.TensorFlow 2.Scikit-Learn 3.NumPy 4.Keras 5.PyTorch 6.LightGBM 7.Eli5 8.SciPy 9.Theano 10.Pandas 随着人工智能技术的发展与普及，Python超越了许多其他编程语言，成为了机器学习领域中最热门最常用的编程语言之一。有许多原因致使Python在众多开发者中如此受追捧，其中之一便是其拥有大量的与机器学习相关的开源框架以及工具库。本文就介绍几种机器学习的库。 1.TensorFlow TensorFlow是什么 该库是 Google 与 Brain Team 合作开发的。Google 的每一个机器学习应用几乎都有 TensorFlow 的影子。 TensorFlow 的工作方式类似于一个计算库，用于编写设计大量张量运算的新算法。由于神经网络可以很容易地表示为计算图，因此它们可以用 TensorFlow 作为对张量（Tensor）的一些列操作来实现。此外，张量是表述数据的 N 维矩阵。 TensorFlow的特点 响应式构造：使用 TensorFlow，我们可以轻松地将计算图的每一部分进行可视化，在使用 NumPy 或 SciKit 时并没有这个选项。 灵活性：TensorFlow 的一个非常重要的特性是，它的操作非常灵活。这意味着它实现了模块化，对于你想要使其独立的部分

测试开发 来源:https://www.jianshu.com/p/ea6f7fb69501 Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具，基于selnium封装。 链接 selenium - web UI自动化测试。 链接 --推荐 mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览。 链接 selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 链接 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架。 链接 Needle - Css 自动化测试框架。 链接 seleniumbase - 端到端自动化测试框架。 链接 pytest_splinter - pytest spinter和selenium集成。 链接 Browsermob Proxy - Browsermob Proxy的python包装器。 链接 Selenium-Requests - 扩展Selenium WebDriver类以包含请求库中的请求函数，同时完成所有需要的cookie和请求头处理。 链接 移动测试自动化 appium - 移动端UI自动化测试。 链接 --推荐 uiautomator- 安卓UI自动化测试。 链接 ATX - 智能手机自动化工具。支持iOS，Android，WebApp和游戏。 网易出品

为什么首选Python语言？ 之所以选择Python的主要因素有以下几个方面： 软件质量：在很大程度上，Python更注重可读性、一致性和软件质量，从而与脚本语言世界中的其他工具区别开发。此外，Python支持软件开发的高级重用机制。例如面向对象程序设计。 提高开发者的效率：相对于C、c++、Java等编译/静态类型语言，Python的开发者效率提高了数倍。Python代码量往往只有C++或者Java代码量的1/5~1/3，开发速度可想而知。 程序的可移植性：Python是可跨平台的 标准库的支持：Python内置了很多预编译并可移植的功能模块，Python的第三方支持工具包括网站开发、数值计算、串口读写、游戏开发等各个方面。例如，Numpy，如何Matlab一样功能强大的库。 组件集成：Python脚本可通过灵活的集成机制轻松的和应用程序的其他部分进行通信。 以上的因素中，对于对大多数Python用户而言，前两项（质量和效率）也许是Python最具吸引力的两个优点。 Python是“脚本语言”吗？ Python是一门多种用途的编程语言，时常在扮演脚本语言的角色。一般来说，Python可定义为面向对象语的脚本语言：这个定义把面向对象的支持和全面的面向脚本语言的角色融合在一起。事实上，人们往往以“脚本”而不是“程序”描述Python的代码文件。 现如今有谁在用Python？

想自学机器学习和深度学习?不妨边看专家讲解视频边自学。不仅能感受世界各地专家的熏陶，也能快速获取知识，一举两得。这篇文章整理了一个 YouTube 视频列表，供希望在该领域学习的朋友使用。 　　视频观看建议 　　我将视频分为三类：机器学习、神经网络、深度学习。为方便起见，你可以使用我创建的列表按顺序学习。特别推荐初学者根据顺序学习，以更好地理解视频。 　　这套参考视频集需要时间消化，若觉得视频太多请根据需要调节每次的学习时长。视频长度从几分钟到几小时不等。我已写出每个视频的摘要，供读者查阅。 　　一、机器学习相关视频 　　1. 机器人和人工智能的未来(斯坦福大学，吴恩达) 　　原标题：The Future of Robotics and Artificial Intelligence 　　链接：https://www.youtube.com/watch?v=AY4ajbu_G3k&feature=youtu.be 　　时长：16 分钟 26 秒 　　总结：开启机器学习之旅最好的方法就是，莫过于听全世界最好的老师和专家讲课。斯坦福大学 的吴恩达在此讲述了自己幼时的梦想，创造一个可以像人类一样思考和工作的机器人，并改善千万人的生活。另外，他还探讨了人类大脑和使机器行为更类人的软件之间的相似性。 　　2. 吴恩达机器学习讲座系列 　　原标题：Lecture Collection |

编程对于任何一个新手来说都不是一件容易的事情，特别是在中国基本以C语言作为启蒙语言的国家。Python对于任何一个想学习的编程的人来说的确是一个福音，阅读Python代码像是在阅读文章，源于Python语言提供了非常优雅的语法，被称为最优雅的语言之一。 如果你是属于以下这几点的人，强烈推荐你学习python！ 编程菜鸟新手 非常喜爱编程，以后想从事相关工作，但是零基础，不知道入门选择什么编程语言的朋友，其实是最适合选择Python编程语言的。 网站前端的开发人员 平常只关注div+css这些页面技术，很多时候其实需要与后端开发人员进行交互的。 SEO人员 很多SEO优化的时候，苦于不会编程，一些程序上面的问题，得不到解决，只能做做简单的页面优化。 现在学会Python之后，你和我一样都可以编写一些查询收录，排名，自动生成网络地图的程序，解决棘手的SEO问题。 在校学生 想有一技之长，或者是自学编程的爱好者，希望快速入门，少走弯路，都可以选择Python语言。 对Python感兴趣或者是正在学习的小伙伴，可以加入我们的Python学习扣qun：784758214，从0基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘数据分析等，0基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴！每晚分享一些学习的方法和需要注意的小细节，电子书籍整理打包赠送！快点击加入我们的

关于Scrapy框架 Scrapy是: 由Python语言开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。 Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。 Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。 Scrapy框架的架构图与运行原理及各个组件 1）架构图： 2）运行原理： Scrapy的整个数据处理流程由Scrapy引擎进行控制，其主要的运行方式为： 引擎打开一个域名，时蜘蛛处理这个域名，并让蜘蛛获取第一个爬取的URL。 引擎从蜘蛛那获取需要爬取的一个URL，然后作为请求在调度器中进行调度。 引擎从调度那获取接下来进行爬取的页面。 调度将下一个爬取的URL返回给引擎，引擎将它们通过下载中间件发送到下载器。 当网页被下载器下载完成以后，响应内容通过下载中间件被发送到引擎。 引擎收到下载器的响应并将它通过蜘蛛中间件发送到蜘蛛进行处理。 蜘蛛处理响应并返回爬取到的项目，然后给引擎发送新的请求。 引擎将抓取到的项目项目管道，并向调度发送请求。 系统重复第二部后面的操作，直到调度中没有请求，然后断开引擎与域之间的联系。 3）各个组件 引擎(Scrapy Engine)

（本文２０２０年１月４日首发于 Ｄ－ＢＩ ） 前述 新年第一篇，去旧迎新。本文内容，既旧也新。旧之处在于， SQL Server 机器学习服务 是微软在SQL Server 2016 中就引入的新功能，但当时只支持R语言，所以也称为"R Server"，在SQL Server 2017及后续版本中，提供了对Python的支持，因此，现称为"Machine Learning Services(机器学习服务)"的功能自发布至今为止已有两年多的时间，故而这并不算一个新功能。而新的地方在于，此功能自发布起国内资料极少，一方面使用较旧版本SQL Server的用户依然很多，另一方面是很多人对该功能缺乏了解，然而，机器学习算法可以对数据进行深度挖掘，这对企业BI智能化的意义非常大，将AI融入BI也是企业未来实现商业智能的大方向。 本文将首先讲述机器学习服务（以Python为例）的概念，意义以及其基本应用原理，简单讲讲它的安装和部署方面的相关问题，最后会提供一个教程讲解其具体的应用方法。 本文目录： 前述 什么是机器学习服务 为何要使用机器学习服务？ 机器学习服务的运行原理 关于安装与部署 如何使用机器学习服务训练预测模型（Python） 总结 什么是机器学习服务？ 机器学习服务是SQL Server中提供的一项新特性，它允许用户可以在SQL Server中

首先说明数据处理和分析的基本步骤 这门课程，我们可以称之为数据挖掘（data mining），也不能完全这么说，理由是如果完全称之为数据挖掘的话是过誉了，并不能完全覆盖所有的内容；但是相应的课程内容可以为系统学习数据挖掘打下基础。以下是许多数据挖掘的开源网站： 因此，我们目前所做的工作可以称之为“个人数据挖掘”（personal data mining） 目的是使用python编程解决一些简单的（simple）和初级的（rudimentary）的数据挖掘问题，不是为了成为好的数据分析专家，而是为了帮助成为更好的程序员。 知识点1：本章项目概要 来源： CSDN 作者： Gary_Xiee 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43593303/article/details/103850508

jieba库 jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持四种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式和新增的 paddle模式。 精确模式：试图将语句最精确的切分，不存在冗余数据，适合文本分析。 全模式：将语句中所有可能是词的词语都切分出来，速度很快，但是存在冗余数据，不能消除歧义。 搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次进行切分，提高召回率 paddle模式，利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词。 更多详情请查看 ： https://github.com/fxsjy/jieba 常用示例 import jieba import jieba.posseg import jieba.analyse '''模式分词''' # cut_all=True：为全模式 # cut_all=FALSE：精准模式（默认） sentence = "我想去拉斯维加斯" words = jieba.cut(sentence, cut_all=False) # words = jieba.lcut(sentence, cut_all=False) # 返回列表类型 for item in words: print(item) print("----------------") '''搜索引擎分词''' sentence

这里列举了大概500个左右的库： ！ Chardet字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。 colorama主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。 Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。 difflib，[Python]标准库，计算文本差异 Levenshtein，快速计算字符串相似度。 fuzzywuzzy,字符串模糊匹配。 esmre,正则表达式的加速器。 shortuuid,一组简洁URL/UUID函数库。 ftfy，Unicode文本工具7 unidecode，ascii和Unicode文本转换函数。 xpinyin，将汉字转换为拼音的函数库 pangu.py，调整对中日韩文字当中的字母、数字间距。 pyfiglet，Python写的figlet程序，使用字符组成ASCII艺术图片 uniout，提取字符串中可读写的字符 awesome slugify，一个Python slugify库，用于处理Unicode。 python-slugify，转换Unicode为ASCII内码的slugify函数库。 unicode-slugify，生成unicode内码，Django的依赖包。 ply，Python版的lex和yacc的解析工具 phonenumbers，解析电话号码，格式，存储和验证的国际电话号码。 python