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    python 数据分析与挖掘实战

    day 01 08/02

    这种从数据中“淘金”,从大量数据包括文本中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值关系、模式或者趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型、提供预测性决策支持的方法、工具和过程就是数据挖掘。

    数据挖掘的基本任务就是包括利用>>>>>>分类与预测、聚类、关联规则、时序模式、偏差检测和智能推荐等方法找到meta-relationship

    要针对具体的数据挖掘需求,首先应该明确本次挖掘的目的是什么?系统完成后能达到什么样的效果,故这就要求我们>>>>>>>>收悉相关背景、弄清用户需求。为了更充分的利用数据,我们必须要对目标下个明确的定义,明确到底要做什么。

    [1目标定义>>2数据采集>>3数据整理>>4构建模型>>5模型评价>>6模型发布\其中5包括建立评价标准、多模型对比和调参优化 ]

    抽取数据的标准:1相关性

    ​ 2可靠性

    ​ 3有效性

    数据探索:

    [异常值分析\缺失值分析\相关分析\周期性和分析 ]

    模型评价就是从众多模型中找到一个最好的,并且根据业务对模型惊醒解释和应用

    #字符串拼接与分割
    s = "I like playing"
    s += "football"
    s.split(" ")
    

    python使用缩进对齐作为语句的层次标记,同一层次的缩进一一对应

    s,k = 0,0
    while k <= 99:
        k += 1
        s += k
        
    print(s)
    
    s=0
    for k in range (101):
        s += k 
        
    print(s)
    

    in 用来判断一个元素是否在列表、元组中

    def add2 (x):
        return 2**x
    print(add2(4))
    
    def add3    (x,y):
        return x+10,y-10
    a,b = add3(1,1)
    print(a)
    print((a,b))
    print([a,b])
    print({a,b})
    
    f =  lambda x : x+2
    print(f(3))
    
    g = lambda x,y : x+y
    print(g(1,2))
    

    为什么会引进lambda函数,因为对于def定义类似add2()这样的简单函数,用def进行命名有点小题大做,故我们可以引进lambda对简单功能的定义“行内函数”类似于matlab中的匿名函数

    g = lambda x,y:[x*y,x+y]
    print(g(1,2))
    

    python中有四个内建的数据结构(统成为容器):

    [List、tuple、dictionary、set ]

    其中列表:[ ] & 元组 : ( ) ;列表是可变的,元组是不可变的

    列表复制的方法为:

    b = a[:]
    
    list("iguiasdhfioujas")
    >>['i', 'g', 'u', 'i', 'a', 's', 'd', 'h', 'f', 'i', 'o', 'u', 'j', 'a', 's']
    tuple("iguiasdhfioujas")
    >>('i', 'g', 'u', 'i', 'a', 's', 'd', 'h', 'f', 'i', 'o', 'u', 'j', 'a', 's')
    
    a = [1,2,3]
    b = []
    for i in (a):
        b.append(i+4)
    
    >>[5, 6, 7]
    
    a = range(49)
    b=[i +1 for i in a]
    print(b)
    >>[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]
    
    set_one = set([1,2,"a","b"])
    set_two = set([3,4,"a","c"])
    print(set_one | set_two)
    >>{1, 2, 3, 4, 'c', 'a', 'b'}
    print(set_one & set_two)
    >>{'a'}
    print(set_one - set_two)
    >>{1, 2, 'b'}
    print(set_one ^set_two) #异或
    >>{1, 2, 3, 4, 'c', 'b'}
    len((set_one ^set_two))#可以用来计算两个集合之间的汉明距离
    >>6
    f = {1,2,3,"dasfads","sdafasdf"}
    print(f)
    >>{1, 2, 3, 'sdafasdf', 'dasfads'}
    

    这都是集合之间的运算,不要运用在别的数据结构(容器上),并、交、差、异或(两个集合中只有出现,仅仅出现过一次的元素才会写进新的集合)。

    a = [1,2,3]
    b= [i**2 for i in a]
    >>[1, 4, 9]
    d = {"123w43e" : 23,"asdfasf":"asdfa"}
    d["123w43e"]
    >>23
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaofeisnote/p/13423329.html
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