python数据挖掘

前言 2017年11月29日，自己曾在公众号内写过一篇《 聊聊我的R语言学习路径和感受 》的文章，受到了很多朋友的关注和赞扬，同时，也有其他公众号在帮忙转载。当然，也有很多朋友也给我留言， 能不能聊聊关于Python的学习建议 ，时隔一个多月，今天抽空再来谈谈自己学习Python的路程吧。 准确的说自己是从2014年的9月份开始接触Python的，那会由于工作需要，硬着头皮开始学习Python，不怕各位笑话，我的 第一本Python启蒙书籍 是 《与孩子一起学编程》 。这本书真的非常通俗易懂，从什么是变量、基本的数学运算、数据类型到复杂一点的控制流语法和应用，再到Python的几种数据结构讲解等等，同时也会将这些基础知识拼起来写一个和小孩一起玩的游戏（ 尽管自己对游戏没有什么兴趣，但还是照书抄代码了 ）。 说这段经历的目的是想说明， 你必须得明确自己学习Python的目的是什么 ，因为对于一个初学者来说，经常向度娘或周边的朋友询问：“学习Python，有什么书可以推荐吗？” 如果不搞清楚自己学习的目的，那这个问题其实是白问的 。因为Python能做的事实在是太多了，对于这个问题，你会得到五花八门的答案，此时你也会疑惑，这么多可供选择的初级书，我该选择哪一本呢？所以， 首先问自己 ，我学习Python是用它来搞运维？还是用它来做开发？还是用它来完成你的数据分析与挖掘？很显然

小猪的Python学习之旅 —— 4.Scrapy爬虫框架初体验 标签： Python 1.官方文档与简介 官方文档 ： https://docs.scrapy.org/en/latest/ 简介 ： Scrapy，谐音 西瓜皮 ，Python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。 2.Scrapy安装 Window ： 网上的安装教程都很繁琐，偶然间发现一种傻瓜式的，直接安装： Anaconda 选择对应的windows版本，然后傻瓜式下一步就可以了，安装完成后， 点击开始找到并打开： 键入下述命令进行安装 conda install scrapy 安装完成后，后面想执行Scrapy相关命令都可以在这里执行： Ubuntu ： 系统与Python版本 ： Ubuntu 14.04 Python 3.4 sudo pip3 install Scrapy 中途出现一个错误： fatal error: ‘Python.h’ file not found 需要另外安装

全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python教程全解 Theano Theano在深度学习框架中是祖师级的存在。Theano基于Python语言开发的，是一个擅长处理多维数组的库，这一点和numpy很像。当与其他深度学习库结合起来，它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实，它可以被更好的理解为一个数学表达式的编辑器：用符号式语言定义你想要的结果，该框架会对你的程序进行编译，来高效运行于GPU或CPU。它与后来出现的TensorFlow功能十分相似，因而两者常常被放在一起比较。它们本身都偏底层，同样的，Theano 像是一个研究平台多过是一个深度学习库。你需要从底层开始做许多工作，来创建你需要的模型。比方说，Theano 没有神经网络的分级。但由于它不支持多 GPU 和水平扩展，在 TensorFlow 的热潮下（它们针对同一个领域），Theano 已然开始被遗忘了。 TensorFlow TensorFlow是由google开源出来的，因为有google作为后台，Tensorflow在深度学习领域一直很有名气。TensorFlow是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。它支持Python和C++两种类型的接口。TensorFlow可支持分布式计算，它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU）

数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关。 python有一系列的可视化和分析工具，最流行的工具之一是matplotlib，它是一个数学绘图库。 实现绘制随机漫步图 利用random库来获取随机数，用matplotlib进行绘图 1.创建一个类，用于生成两个储存随机漫步经过的每个点的x，y坐标 代码如下： from random import choice class RandomWalk(): def __init__(self,numpoints=5000): self.numpoints=numpoints #规定漫步次数，默认值为5000 self.x_values=[0] #x轴 self.y_values=[0] #y轴 def get_step(self): direction=choice([1,-1]) #随机选择方向 distance=choice([0,1,2,3,4]) #漫步长度 step=direction*distance return step def fill_walk(self):　　#生成两个长度为numpoint的列表 while len(self.x_values) < self.numpoints: x_step=self.get_step() y_step=self.get_step() if x_step==0

　英文原文： awesome-machine-learning 　　本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 　　 C++ 　　 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV —它提供C++， C, Python, Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows, Linux， Android and Mac OS 操作系统。 　　 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark 　　 Closure 　　 通用机器学习 Closure Toolbox —Clojure 语言库与工具的分类目录 　　 Go 　　 自然语言处理 go-porterstemmer —一个 Porter 词干提取算法的原生 Go 语言净室实现 paicehusk —Paice/Husk 词干提取算法的 Go 语言实现 snowball —Go 语言版的 Snowball 词干提取器 　　 通用机器学习 Go Learn — Go 语言机器学习库 go-pr —Go 语言机器学习包. bayesian —Go 语言朴素贝叶斯分类库。 go-galib —Go 语言遗传算法库。 　　 数据分析/数据可视化 go-graph —Go 语言图形库。 SVGo —Go 语言的 SVG 生成库。 　　 Java 　　

目录 1 Scrapy 介绍 1.1 组成 1.2 流程梳理 1.3 Scrapy 去重机制 2 实现过程 2.1 创建项目 2.2 定义 Item 2.3 爬虫实现 2.4 保存数据 2.5 运行 Scrapy 是一个使用 Python 语言开发，为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，它用途广泛，比如：数据挖掘、监测和自动化测试。安装使用终端命令 pip install Scrapy 即可。 Scrapy 比较吸引人的地方是：我们可以根据需求对其进行修改，它提供了多种类型的爬虫基类，如：BaseSpider、sitemap 爬虫等，新版本提供了对 web2.0 爬虫的支持。 1 Scrapy 介绍 1.1 组成 Scrapy Engine(引擎) ：负责 Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler 中间的通讯，信号、数据传递等。 Scheduler(调度器) ：负责接受引擎发送过来的 Request 请求，并按照一定的方式进行整理排列、入队，当引擎需要时，交还给引擎。 Downloader（下载器） ：负责下载 Scrapy Engine(引擎) 发送的所有 Requests 请求，并将其获取到的 Responses 交还给 Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给 Spider 来处理。 Spider（爬虫）

相信在大家的印象里，想进入金融行业或者数据岗位，首先需要精通Excel。 ps:本文来源于网络 然而野村证券副首席数字官马修·汉普森在上周五的伦敦Quant Conference上发表讲话： “现在走进交易大厅，用Excel的人越来越少，大家都在码Python代码” 甚至直接说： “ Python已经取代了Excel。” * 图片来源：efc | 汉普森的讲话 现在很多岗位在写招聘要求时，“精通Excel”的后面，紧接着会写一句“有Python编程经验优先”。 这个意思就是告诉你：你Excel玩的再厉害，也不如会Python的！ * 图片来源：网络 没错，以前面试HR问“你Excel的精通程度怎样”，现在更多地问“你会Python吗？” PS;全面的python操作excel的精品,教-程,自己去小编的Python交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了， 01 Python取代Excel不是制造焦虑 2013年的时候，在WSO论坛上，就有一个人发了Python将是金融从业者的必备技能的帖子。表示：“Python技能需求很高，并且将会持续很多年。" * 图片来源：WSO 在帖子中直接列出了Python带来的便捷性。 比如财务建模时，Excel/VBA可以做到的，Python可以做到更多，几行代码就可以有效地运行方案； 在回测交易时

学Python后到底能干什么？ Python是一种什么语言？ Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的Java语言等，Python是他们其中的一种。 首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。 比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。 所以Python是一种相当高级的语言。 学习Python难吗？ 是不是越低级的程序越难学，越高级的程序越简单？ 表面上来说，是的。 但是，在非常高的抽象计算中，高级的Python程序设计也是非常难学的，所以，高级程序语言不等于简单。 但是，对于初学者和完成普通任务，Python语言是非常简单易用的。 用Python可以做什么？ 可以做日常任务，比如自动备份你的MP3； 可以做网站，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的； 可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。

结合我做开发这么多年经验， 总结了以下五本书对学python的人来说很有帮助！ 1.《Python基础教程》是经典的Python入门教程书籍，这本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是Python方面的技术专家，也能从书里找到耳目一新的内容。 如果你就觉得看书乏味。可以看些视频案例教程 ，这样比较生动容易理解，如果你想要最新python教程，可以去小编的python技术扣裙 ：易久武起而而流易思 翻译成数字就可以找到了，自己去下! 2.《Python for data analysis》这本书介绍了ipython 、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等，只要掌握了python的基本语法就可以学习。作者Wes McKinney 是资深数据分析专家，对各种Python的库都有深入的研究，并在大量的实践中积累了丰富的经验。是Python和开源技术社区公认的权威人物之一。开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas，获得用户广泛好评！ 3.《Python 3程序开发指南》讲述了构成Python语言的8个关键要素，分为不同章节对其进行了详尽的阐述，包括数据类型、控制结构与函数、模块、文件处理、调试、进程与线程、网络、数据库、正则表达式、GUI程序设计等各个方面。全书内容以实例讲解为主线，每章后面附有练习题

原文地址： https://www.cnblogs.com/stoker/p/9101825.html No 1：Home-assistant (v0.6+) 基于Python 3的开源家庭自动化平台[Github 11357 stars，由Paulus Schoutsen提供] https://github.com/home-assistant/home-assistant No 2：Pytorch PyTorch是使用GPU和CPU优化的深度学习张量库，基于Python语言编写。[Github 11019 stars，由PyTorch团队的Adam Paszke和其他人提供] https://github.com/pytorch/pytorch No 3：Grumpy Grumpy是一个Python to Go的源代码翻译编译器和运行时，旨在取代CPython 2.7。关键区别在于，Grumpy是将Python源码编译为Go源代码，然后将其编译为native code，而不是bytecode。这也就意味着Grumpy没有虚拟机（VM）。编译好的Go源码是对Grumpy运行时的一系列调用，一个Go库服务于具有相似目的的Python C API。 [Github 8367 stars，由Google的Dylan Trotter及其他工作人员提供]。 https://github