利用 Python 練習資料探勘
覆蓋使用Python進行資料探勘查詢和描述資料結構模式的實踐工具。
第一節
介紹
資料探勘是一個隱式提取以前未知的潛在有用的資料資訊提取方式。它使用廣泛，並且是眾多應用的技術基礎。
本文介紹那些使用Python資料探勘實踐用於發現和描述結構模式資料的工具。近些年來，Python在開發以資料為中心的應用中被用的越來越多。感謝大型科學計算社群的支援以及大大豐富的資料分析函式庫。尤其是，我們可以看到如何：
• 匯入和視覺化資料
• 資料分類
• 使用迴歸分析和相關測量法發現數據之間的關係
• 資料降維以壓縮和視覺化資料帶來的資訊
• 分析結構化資料
每個主題都會提供程式碼例項，它們基於四個主要的Python資料分析和處理的類庫：numpy，matplotlib，sklearn和networkx。
第二節
資料匯入和視覺化
通常，資料分析的第一步由獲取資料和匯入資料到我們的工作環境組成。我們可以使用以下的Python程式碼簡單的下載資料：
Python| 123456 | importurllib2url='http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv'u=urllib2.urlopen(url)localFile=open('iris.csv' |
在以上的程式碼片段中，我們使用了urllib2類庫以獲取伯克利大學網站的一個檔案，並使用標準類庫提供的File物件把它儲存到本地磁碟。資料包含鳶尾花（iris）資料集，這是一個包含了三種鳶尾花（山鳶尾、維吉尼亞鳶尾和變色鳶尾）的各50個數據樣本的多元資料集，每個樣本都有四個特徵（或者說變數），即花萼（sepal）和花瓣（petal）的長度和寬度。以釐米為單位。
資料集以CSV(逗號分割值）的格式儲存。CSV檔案可以很方便的轉化並把其中的資訊儲存為適合的資料結構。此資料集有5列（譯者注：原文是行，但這裡應該是列的意思），前4列包含著特徵值，最後一列代表著樣本型別。CSV檔案很容易被numpy類庫的genfromtxt方法解析：
| 1 2 3 4 5 | fromnumpy importgenfromtxt,zeros # read the first 4 columns data=genfromtxt('iris.csv',delimiter=',',usecols=(0,1,2,3)) # read the fifth column target=genfromtxt('iris.csv',delimiter=',',usecols=(4),dtype=str) |
在上面的例子中我們建立了一個包含特徵值的矩陣以及一個包含樣本型別的向量。我們可以通過檢視我們載入的資料結構的shape值來確認資料集的大小：
Python| 1234 | printdata.shape(150,4)printtarget.shape(150,) |
我們也可以檢視我們有多少種樣本型別以及它們的名字：
Python| 1 2 | printset(target)# build a collection of unique elements set(['setosa','versicolor','virginica']) |
當我們處理新資料的時候，一項很重要的任務是嘗試去理解資料包含的資訊以及它的組織結構。視覺化可以靈活生動的展示資料，幫助我們深入理解資料。
使用pylab類庫（matplotlib的介面）的plotting方法可以建一個二維散點圖讓我們在兩個維度上分析資料集的兩個特徵值：
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