python聚类可视化(python怎么可视化)

1.python怎么可视化

利用 Python 可视化数据并不是很麻烦,因为 Python 中有两个专用于可视化的库 matplotlib 和 seaborn 能让我们很容易的完成任务。

Matplotlib:基于Python的绘图库,提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持。在跨平台和互动式环境中生成高质量数据时,matplotlib 会很有帮助。也可以用作制作动画。

Seaborn:该 Python 库能够创建富含信息量和美观的统计图形。Seaborn 基于 matplotlib,具有多种特性,比如内置主题、调色板、可以可视化单变量数据、双变量数据,线性回归数据和数据矩阵以及统计型时序数据等,能让我们创建复杂的可视化图形。

2.如何让python可视化

简介

在 Python 中,将数据可视化有多种选择,正是因为这种多样性,何时选用何种方案才变得极具挑战性。本文包含了一些较为流行的工具以及如何使用它们来创建简单的条形图,我将使用下面几种工具来完成绘图示例:

Pandas

Seaborn

ggplot

Bokeh

pygal

Plotly

在示例中,我将使用 pandas 处理数据并将数据可视化。大多数案例中,使用上述工具时无需结合 pandas,但我认为 pandas 与可视化工具结合是非常普遍的现象,所以以这种方式开启本文是很棒的。

什么是 Matplotlib?

Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖。其功能非常强大,同时也非常复杂。你可以使用 Matplotlib 去做任何你想做的事情,但是想要搞明白却并非易事。我不打算展示原生的 Matplotlib 例子,因为很多工具(特别是 Pandas 和 Seaborn)是基于 Matplotlib 的轻量级封装,如果你想了解更多关于 Matplotlib 的东西,在我的这篇文章— 《simple graphing》中有几个例子可供参考。

Matplotlib 令我最不满的地方是它花费太多工作来获得目视合理的图表,但是在本文的某些示例中,我发现无需太多代码就可以轻松获得漂亮的可视化图表。关于 Matplotlib 冗长特点的示例,可以参考这篇文章《ggplot》中的平面图示例。

方法论

简要说一下本文的方法论。我坚信只要读者开始阅读本文,他们将会指出使用这些工具的更好方法。我的目标并非在每个例子中创造出完全相同的图表,而是花费大致相同的时间探索方法,从而在每个例子中以大体相同的方法将数据可视化。

在这个过程中,我所面临的最大挑战是格式化 x 轴和 y 轴以及基于某些大的标签让数据看起来合理,弄明白每种工具是如何格式化数据的也花费了我不少精力,我搞懂这些之后,剩余的部分就相对简单了。

另外还需要注意的一点是,条形图可能是制作起来相对更简单的图表,使用这些工具可以制作出多种类型的图表,但是我的示例更加侧重的是简易的格式化,而不是创新式的可视化。另外,由于标签众多,导致一些图表占据了很多空间,所以我就擅自移除了它们,以保证文章长度可控。最后,我又调整了图片尺寸,所以图片的任何模糊现象都是缩放导致的问题,并不代表真实图像的质量。

最后一点,我以一种尝试使用 Excel 另外一款替代品的心态来实现示例。我认为我的示例在报告、展示、邮件或者静态网页中都更具说服力。如果你正在评估用于实时可视化数据的工具,亦或是通过其他途径去分享,那么其中的部分工具会提供很多我还未涉猎到的功能。

数据集

之前的文章描述了我们要处理的数据,我从每一类中抽取了更深一层的样例,并选用了更详细的元素。这份数据集包含了125行,但是为了保持简洁,我只选用了前10行,完整的数据集可以在这里找到。

3.如何用python对文本进行聚类

实现原理:首先从Tourist_spots_5A_BD.txt中读取景点信息,然后通过调用无界面浏览器PhantomJS(Firefox可替代)访问百度百科链接"/",通过Selenium获取输入对话框ID,输入关键词如"故宫",再访问该百科页面。

最后通过分析DOM树结构获取摘要的ID并获取其值。核心代码如下:driver.find_elements_by_xpath("//div[@class='lemma-summary']/div") PS:Selenium更多应用于自动化测试,推荐Python爬虫使用scrapy等开源工具。

# coding=utf-8 """ Created on 2015-09-04 @author: Eastmount """ import time import re import os import sys import codecs import shutil from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys import selenium.webdriver.support.ui as ui from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains #Open PhantomJS driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="G:\phantomjs-1.9.1-windows\phantomjs.exe") #driver = webdriver.Firefox() wait = ui.WebDriverWait(driver,10)#Get the Content of 5A tourist spots def getInfobox(entityName, fileName): try: #create paths and txt files print u'文件名称: ', fileName info = codecs.open(fileName, 'w', 'utf-8') #locate input notice: 1.visit url by unicode 2.write files #Error: Message: Element not found in the cache - # Perhaps the page has changed since it was looked up #解决方法: 使用Selenium和Phantomjs print u'实体名称: ', entityName.rstrip('\n') driver.get("/") elem_inp = driver.find_element_by_xpath("//form[@id='searchForm']/input") elem_inp.send_keys(entityName) elem_inp.send_keys(Keys.RETURN) info.write(entityName.rstrip('\n')+'\r\n') #codecs不支持'\n'换行 time.sleep(2) #load content 摘要 elem_value = driver.find_elements_by_xpath("//div[@class='lemma-summary']/div") for value in elem_value: print value.text info.writelines(value.text + '\r\n') time.sleep(2) except Exception,e: #'utf8' codec can't decode byte print "Error: ",e finally: print '\n' info.close() #Main function def main(): #By function get information path = "BaiduSpider\\" if os.path.isdir(path): shutil.rmtree(path, True) os.makedirs(path) source = open("Tourist_spots_5A_BD.txt", 'r') num = 1 for entityName in source: entityName = unicode(entityName, "utf-8") if u'故宫' in entityName: #else add a '?' entityName = u'北京故宫' name = "%04d" % num fileName = path + str(name) + ".txt" getInfobox(entityName, fileName) num = num + 1 print 'End Read Files!' source.close() driver.close() if __name__ == '__main__': main()。

4.如何用python对文本进行聚类

实现原理:首先从Tourist_spots_5A_BD.txt中读取景点信息,然后通过调用无界面浏览器PhantomJS(Firefox可替代)访问百度百科链接"/",通过Selenium获取输入对话框ID,输入关键词如"故宫",再访问该百科页面。

最后通过分析DOM树结构获取摘要的ID并获取其值。核心代码如下:driver.find_elements_by_xpath("//div[@class='lemma-summary']/div")PS:Selenium更多应用于自动化测试,推荐Python爬虫使用scrapy等开源工具。

# coding=utf-8 """ Created on 2015-09-04 @author: Eastmount """ import time import re import os import sysimport codecsimport shutilfrom selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys import selenium.webdriver.support.ui as ui from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains #Open PhantomJS driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="G:\phantomjs-1.9.1-windows\phantomjs.exe") #driver = webdriver.Firefox() wait = ui.WebDriverWait(driver,10)#Get the Content of 5A tourist spots def getInfobox(entityName, fileName): try: #create paths and txt files print u'文件名称: ', fileName info = codecs.open(fileName, 'w', 'utf-8') #locate input notice: 1.visit url by unicode 2.write files #Error: Message: Element not found in the cache - # Perhaps the page has changed since it was looked up #解决方法: 使用Selenium和Phantomjs print u'实体名称: ', entityName.rstrip('\n') driver.get("/") elem_inp = driver.find_element_by_xpath("//form[@id='searchForm']/input") elem_inp.send_keys(entityName) elem_inp.send_keys(Keys.RETURN) info.write(entityName.rstrip('\n')+'\r\n') #codecs不支持'\n'换行 time.sleep(2) #load content 摘要 elem_value = driver.find_elements_by_xpath("//div[@class='lemma-summary']/div") for value in elem_value: print value.text info.writelines(value.text + '\r\n') time.sleep(2) except Exception,e: #'utf8' codec can't decode byte print "Error: ",e finally: print '\n' info.close() #Main function def main(): #By function get information path = "BaiduSpider\\" if os.path.isdir(path): shutil.rmtree(path, True) os.makedirs(path) source = open("Tourist_spots_5A_BD.txt", 'r') num = 1 for entityName in source: entityName = unicode(entityName, "utf-8") if u'故宫' in entityName: #else add a '?' entityName = u'北京故宫' name = "%04d" % num fileName = path + str(name) + ".txt" getInfobox(entityName, fileName) num = num + 1 print 'End Read Files!' source.close() driver.close()if __name__ == '__main__': main()。

5.python对数据进行聚类怎么显示数据分类

将其整理成数据集为:[ [1,0,"yes"],[1,1,"yes"],[0,1,"yes"],[0,0,"no"],[1,0,"no"] ] 算法过程:1、计算原始的信息熵。

2、依次计算数据集中每个样本的每个特征的信息熵。3、比较不同特征信息熵的大小,选出信息熵最大的特征值并输出。

运行结果:col : 0 curInfoGain : 2.37744375108 baseInfoGain : 0.0 col : 1 curInfoGain : 1.37744375108 baseInfoGain : 2.37744375108 bestInfoGain : 2.37744375108 bestFeature: 0 结果分析:说明按照第一列,即有无喉结这个特征来进行分类的效果更好。思考:1、能否利用决策树算法,将样本最终的分类结果进行输出?如样本1,2,3属于男性,4属于女性。

2、示例程序生成的决策树只有一层,当特征量增多的时候,如何生成具有多层结构的决策树?3、如何评判分类结果的好坏?在下一篇文章中,我将主要对以上三个问题进行分析和解答。如果您也感兴趣,欢迎您订阅我的文章,也可以在下方进行评论,如果有疑问或认为不对的地方,您也可以留言,我将积极与您进行解答。

完整代码如下:from math import log""" 计算信息熵""" def calcEntropy(dataset):diclabel = {} ## 标签字典,用于记录每个分类标签出现的次数 for record in dataset:label = record[-1] if label not in diclabel.keys():diclabel[label] = 0 diclabel[label] += 1### 计算熵 entropy = 0.0 cnt = len(dataset) for label in diclabel.keys():prob = float(1.0 * diclabel[label]/cnt) entropy -= prob * log(prob,2) return entropy def initDataSet():dataset = [[1,0,"yes"],[1,1,"yes"],[0,1,"yes"],[0,0,"no"],[1,0,"no"]] label = ["male","female"] return dataset,label#### 拆分dataset ,根据指定的过滤选项值,去掉指定的列形成一个新的数据集 def splitDataset(dataset , col, value):retset = [] ## 拆分后的数据集 for record in dataset:if record[col] == value :reducedFeatVec = record[:col] reducedFeatVec.extend(record[col+1:]) ### 将指定的列剔除 retset.append(reducedFeatVec) ### 将新形成的特征值列表追加到返回的列表中 return retset### 找出信息熵增益最大的特征值### 参数:### dataset : 原始的数据集 def findBestFeature(dataset):numFeatures = len(dataset[0]) - 1 ### 特征值的个数 baseEntropy = calcEntropy(dataset) ### 计算原始数据集的熵 baseInfoGain = 0.0 ### 初始信息增益 bestFeature = -1 ### 初始的最优分类特征值索引### 计算每个特征值的熵 for col in range(numFeatures):features = [record[col] for record in dataset] ### 提取每一列的特征向量 如此处col= 0 ,则features = [1,1,0,0] uniqueFeat = set(features) curInfoGain = 0 ### 根据每一列进行拆分,所获得的信息增益 for featVal in uniqueFeat:subDataset = splitDataset(dataset,col,featVal) ### 根据col列的featVal特征值来对数据集进行划分 prob = 1.0 * len(subDataset)/numFeatures ### 计算子特征数据集所占比例 curInfoGain += prob * calcEntropy(subDataset) ### 计算col列的特征值featVal所产生的信息增益# print "col : " ,col , " featVal : " , featVal , " curInfoGain :" ,curInfoGain ," baseInfoGain : " ,baseInfoGain print "col : " ,col , " curInfoGain :" ,curInfoGain ," baseInfoGain : " ,baseInfoGain if curInfoGain > baseInfoGain:baseInfoGain = curInfoGain bestFeature = col return baseInfoGain,bestFeature ### 输出最大的信息增益,以获得该增益的列 dataset,label = initDataSet() infogain , bestFeature = findBestFeature(dataset) print "bestInfoGain :" , infogain, " bestFeature:",bestFeature。

python聚类可视化

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