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python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）数据分析报告
用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品
1. 用户和产品的潜在特征
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
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相同的计算可以表示为矩阵乘法问题。首先，我们把用户属性放在一个名为U 的矩阵中，在这个例子中是5，-2，1，-5和5。然后，我们把电影属性放在一个名为M的矩阵中，我们使用矩阵乘法来找出用户的评分。
但要做到这一点，我们必须已经知道用户属性和电影属性。为每个用户和每部电影提供属性评级并不容易。我们需要找到一种自动的方法。我们来看看电影评分矩阵，
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它显示了我们数据集中的所有用户如何评价电影。这个矩阵非常稀疏，但它给了我们很多信息。例如，我们知道用户ID2给电影1号五颗星。所以，基于此，我们可以猜测，这个用户的属性可能类似于电影的属性，因为它们匹配的很好。换句话说，我们有一些线索可以使用。
让我们看看我们如何利用这些线索来了解每部电影和每个用户。在我们刚刚看到的等式中，U乘M等于电影等级，我们已经知道一些用户的实际电影等级。我们已经拥有的电影评分矩阵是我们方程式的解决方案。虽然它是解决方案的一部分，但是这个阵列仍然有很多漏洞，但对于我们来说，这已经足够了。
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实际上，我们可以使用目前为止我们所知道的电影评级，然后逆向找到满足该等式的U矩阵和M矩阵。当然，这才是最酷的部分。当我们将U和M相乘时，他们实际上会给我们一个完整的矩阵，我们可以使用那个完成的矩阵来推荐电影。让我们回顾一下我们将如何构建这个推荐系统。
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首先，我们创建了我们在数据集中所有用户评论的矩阵。接下来，我们从已知的评论中分解出一个U矩阵和一个M矩阵。最后，我们将把我们找到的U和M矩阵相乘，得到每个用户和每部电影的评分。但是还有一个问题。以前，当我们为每个用户和每部电影手工创建属性时，我们知道每个属性的含义。我们知道第一个属性代表动作，第二个代表剧情，等等。但是当我们使用矩阵分解来提出U 和M时，我们不知道每个值是什么意思。我们所知道的是，每个价值都代表了一些让用户感觉被某些电影吸引的特征。我们不知道如何用文字来描述这些特征。因此，U和M被称为潜在向量。潜在的词意味着隐藏。换句话说，这些向量是隐藏的信息，我们通过查看评论数据和反向推导。
2. 编写推荐系统
我们来编写推荐系统的主要代码。打开Chapter 5/factor_review_matrix.py。首先，我将使用pandas read_csv函数将检查数据集加载到名为raw_dataset_df 的数据集中。
raw_dataset_df = pd.read_csv('movie_ratings_data_set.csv')
然后我们使用pandas数据透视表函数来构建评论矩阵。在这一点上，ratings_df 包含一个稀疏的评论阵列。
ratings_df = pd.pivot_table(raw_dataset_df, index='user_id', columns='movie_id',
aggfunc=np.max)
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接下来，我们希望将数组分解以找到用户属性矩阵和我们可以重新乘回的电影属性矩阵来重新创建收视率数据。为此，我们将使用低秩矩阵分解算法。我已经在matrix_factorization_utilities.py中包含了这个实现。我们将在下一个视频中详细讨论它是如何工作的，但让我们继续使用它。首先，我们传递了评分数据，但是我们将调用pandas的as_matrix()函数，以确保我们作为一个numpy矩阵数据类型传入。
U, M = matrix_factorization_utilities.low_rank_matrix_factorization(ratings_df.as_matrix(), num_features=15, regularization_amount=0.1)
接下来，这个方法接受一个名为num_features的参数。Num_features控制为每个用户和每个电影生成多少个潜在特征。我们将以15为起点。这个函数还有个参数regularization_amount。现在让我们传入0.1。在后面的文章中我们将讨论如何调整这个参数。
函数的结果是U矩阵和M矩阵，每个用户和每个电影分别具有15个属性。现在，我们可以通过将U和M相乘来得到每部电影的评分。但不是使用常规的乘法运算符，而是使用numpy的matmul函数，所以它知道我们要做矩阵乘法。
predicted_ratings = np.matmul(U, M)
结果存储在一个名为predicted_ratings的数组中。最后，我们将predict_ratings 保存到一个csv文件。
predicted_ratings_df = pd.DataFrame(index=ratings_df.index, columns=ratings_df.columns, data=predicted_ratings)
predicted_ratings_df.to_csv("predicted_ratings.csv")
第10 章Python 操作数据库 Python 数据分析（进阶篇）
主要内容CONTENTS 02结构化查询语言SQL 03操作数据库核心API 04Python操作数据库案例01数据库基础
01数据库基础
Python操作数据库 数据库基础 数据库是数据的仓库，将大量数据按照一定的方式组织并存储起来，方便进行管理和维护，例如快速检索和统计等。数据库的主要特点： ?以一定的方式组织、存储数据； ?能为多个用户共享； ?与程序彼此独立。 ?…… 数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据，数据库管理员通过DBMS进行数据库的维护工作。主要功能包括：数据定义（创建数据库、表等）、数据操纵（增删查改等）、数据库控制（并发、权限等）、数据库维护（转存、恢复等）等。
Python操作数据库 常见的数据库类型 当前常见的数据库类型有：关系型数据库、键值存储数据库、面向文档数据库、图数据库等。 ?关系型数据库：当前应用最广泛的数据库类型，把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表形式），例如MySQL、SQL Server、Oracle、SQLite等； ?键值存储数据库：使用简单的键值方法来存储数据，其中键作为唯一标记，是一种 非关系数据库，例如Redis； ?面向文档数据库：用于存放并获取文档，主要是XML、JSON等具备自我描述特性、呈现层次结构的文档，例如MongoDB； ?图数据库：一种存储图关系的数据库，应用图理论存储实体之间的关系信息，例如Neo4J。
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系Python 的MySQLdb 模块插入数据没有成功与autocommit（自动提 交）的关系 2013/11/17 0 在使用PYTHON mysqldb的时候插入数据发现数据库没有你当前插入的数据，这时候实际上跟commit有关系 ?用MySQLdb 操作数据库，插入数据之后发现数据库中依然为空，不知原因为何。开启mysqld 的log 设置项之后发现日志文档中更有执行sql 语句，直接复制语句在客户端中执行也没有问题，那么为什么通过MySQLdb 的插入全部没有结果呢？我怀疑是MySQLdb 的问题，在日志文件中仔细的看了一遍运行的所有sql 语句，在建立连接之后还运行了这句：set autocommit=0。这句话的嫌疑很大，因为这个涉及到一个语句提交执行的问题，而且对于commit 我有点印象，好像以前学习MySQLdb 的时候，特意注意到了这点。不管怎样，这就找准了关键字：MySQLdb autocommit根据网上搜到的结果，可以大概了解到，MySQLdb 在连接后关闭了自动提交，自动提交对于innodb 引擎很重要，没有这个设置，innodb 引擎就不会真正执行语句。解决的办法：1、语句末尾加上“COMMIT;”2、运行完语句，至少在关闭数据库之前提交一下，如：connmit()3、数据库连接建立之后，设置自动提交，如：conn.autocommit(1)只是不知道为什么innodb 会这样，可能是因为这是一个事务型数据库引擎，没有提交就不会在服务器上执行，只会缓存在客户端上的缘故吧！MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎这本书好像出到第二版了，这些关于数据库方面的知识，还是要了解一下的。参考1、MySQLdb 插入数据失败？luchanghong/database/2012/06/20/mysqldb-insert-data-failed.html2、MySQLdb Python 模块autocommit属性测试及测试过程中关于数据库连接的理解 blog.csdn/gukesdo/article/details/7026371 ?tips:感谢大家的阅读，本文由我司收集整编。仅供参阅！
《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.doczj.com/doc/5f6262564.html, = 's1' https://www.doczj.com/doc/5f6262564.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']
用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
破釜沉舟: 为网站站长.设计师.编程开发者. 提供资源!https://www.doczj.com/doc/5f6262564.html, 用Python实现数据库编程 文章类别：Python 发表日期：2004-11-11 来源: CSDN 作者: wfh_178 <用PYTHON进行数据库编程> 老巫 2003.09.10 19 September, 2003 用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结. 方法一:使用DAO (Data Access Objects) 这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧…… 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本). 现在实现对数据的访问: #实例化数据库引擎 import win32com.client engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35") #实例化数据库对象,建立对数据库的连接 db = engine.OpenDatabase(r"c:\temp\mydb.mdb") 现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 'customers'. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法: rs = db.OpenRecordset("customers") #可以采用SQL语言对数据集进行操纵 rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'") 你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样: db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'") #注意,删除的数据不能复原了J
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 Python操作MySQL案例 2016/01/23 0 最近都在学习Python代码，希望学会Python后，能给我带来更高的工作效率，因此每天坚持学习和拷代码，下面是一个Python操作MySQL的一个实例，该实例可以让更多的人更好了解MySQLdb模块的使用。我是Python菜鸟，通过学习别人的实例来让自己学到更多Python知识。 ? ?案例：用Python实现银行转账 ?一、在MySQL创建一张表account表，然后在里面插入两条数据： ?mysql show create table account\G*************************** 1. row *************************** Table: accountCreate Table: CREATE TABLE `account` ( `userid` int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘账号ID’, `money` int(11) DEFAULT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin1 row in set (0.02 sec)mysql 当前数据： ?mysql select * from account;+--------+-------+| userid | money |+--------+-------+| 1 | 200 || 2 | 200 |+--------+-------+2 rows in set (0.00 sec)mysql ?编辑脚本money.py文件，运行些脚本需要安装MySQLdb模块，详细安装和基本的使用可以参考我的博客：cnblogs/xuanzhi201111/p/5144982.html ?#!/usr/bin/env python#coding:utf-8#name:money.pyimport sysimport MySQLdb try: sql = “select * from account where userid = %s and money %s” % (source_userid,money) cursor.execute(sql) print “\033[;32m检查是否有足够的钱: \033[0m” + sql except Exception,e: raise Exception(‘执行sql错误：%s’ % e) else: rs = cursor.fetchall() if len(rs) != 1: raise Exception (“账号%s余额不足” % source_userid) finally: cursor.close()#用于减去转掉的部份金额def reduce_money(self,source_userid,money): cursor = self.conn.cursor() try: sql = “update account set money = money - %s where userid=%s” % (money,source_userid) cursor.execute(sql) print “\033[;32m从源账户%s 里扣掉对应的金额: \033[0m” % (source_userid) + sql except Exception,e: raise
python操作数据库PostgreSQL 1.简述 python可以操作多种数据库，诸如SQLite、MySql、PostgreSQL等，这里不对所有的数据库操作方法进行赘述，只针对目前项目中用到的PostgreSQL做一下简单介绍，主要包括python 操作数据库插件的选择、安装、简单使用方法、测试连接数据库成功。 2.数据库操作插件的选择 PostgreSQL至少有三个python接口程序可以实现访问，包括PsyCopg、PyPgSQL、PyGreSQL(PoPy已经整合在PyGreSQL中)，三个接口程序各有利弊，需要根据实践选择最适合项目的方式。 推荐使用PsyCopg，对python开发框架的兼容性都很好，本文中我们只讨论这个插件。 3.PsyCopg的下载 官网下载psycopg2-2.5.1.tar.gz：https://www.doczj.com/doc/5f6262564.html,/psycopg/ 本文使用windows系统开发，未使用官网版本，选择 psycopg2-2.4.2.win-amd64-py2.7-pg9.0.4-release.exe版，地址： https://www.doczj.com/doc/5f6262564.html,/s/Cd8pPaw56Ozys 4.PsyCopg的安装 直接exe，根据提示安装即可. ------------------------------------------------ 博主经营一家发饰淘宝店，都是纯手工制作哦，开业冲钻，只为信誉！需要的亲们可以光顾一下！谢谢大家的支持！ 店名： 小鱼尼莫手工饰品店 经营: 发饰、头花、发夹、耳环等（手工制作） 网店： https://www.doczj.com/doc/5f6262564.html,/ --------------------------------------------------------------------- 继续正题... 5.PsyCopg的使用 py文件代码： __author__ = 'qiongmiaoer'
实训：Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 （1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.doczj.com/doc/5f6262564.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da） 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示： 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。
为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \
2020年python的面试题整理数据库篇MySQL 198.主键超键候选键外键 主键：数据库表中对存储数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值(Null). 超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。 候选键：是最小超键，即没有冗余元素的超键。 外键：在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。 199.视图的作用，视图可以更改么？ 视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询;不包含任何列或数据。使用视图可以简化复杂的sql操作，隐藏具体的细节，保护数据;视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们。 视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by则对视图再次order by将被覆盖。 创建视图：create view xxx as xxxxxx 对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新;但是视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。 200.drop,delete与truncate的区别 drop直接删掉表，truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始，delete删除表中数据，可以加where字句。 1.delete 语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行回滚操作。truncate table则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器，执行速度快。
python数据分析过程示例
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构
o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
python数据分析学习方法 数据分析是大数据的重要组成部分，在越来越多的工作中都扮演着重要的角色，Python可以利用各种Python库，如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython 等，高效的解决各式各样的数据分析问题，那么该如何学习Python数据分析呢？ 大数据作为一门新兴技术，大数据系统还不完善，市场上存在的资料也很零散，只有少数大数据资深技术专家才掌握真正的大数据技术，老男孩教育徐培成老师拥有丰富的大数据实践经验，掌握大数据核心技术，大数据实战课程体系完善，能够让学员学到真本领！ 老男孩教育Python与数据分析内容： 1. Python介绍、Python环境安装、Python体验 2. Python基础、语法、数据类型、分支、循环、判断、函数 3. Python oop、多线程、io、socket、模块、包、导入控制 4. Python正则表达式、Python爬虫实现 5. 行列式基础、转置、矩阵定义、矩阵运算、逆矩阵、矩阵分解、矩阵变换、矩阵的秩 6. Python对常用矩阵算法实现 7. Python常用算法库原理与使用、numpy、pandas、sklearn 8. 数据加载、存储、格式处理 9. 数据规整化、绘图与可视化 Python与数据分析是老男孩教育大数据开发课程的一部分，除此之外，老男孩教育大数据开发课程还包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、
ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban等，如此全面的知识与技能，你还在等什么？赶紧报名学习吧！
python中cursor操作数据库 python 操作数据库，要安装一个Python和数据库交互的包MySQL-python-1.2.2.win32-py2.5.exe，然后我们就可以使用MySQLdb这个包进行数据库操作了。 操作步骤如下： 1、建立数据库连接 importMySQLdb conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passw d="sa",db="mytable") cursor=conn.cursor() 2、执行数据库操作 n=cursor.execute(sql,param) 我们要使用连接对象获得一个cursor对象,接下来,我们会使用cursor提供的方法来进行工作. 这些方法包括两大类:1.执行命令,2.接收返回值 cursor用来执行命令的方法: callproc(self, procname, args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数 execute(self, query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数 executemany(self, query, args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数
nextset(self):移动到下一个结果集 cursor用来接收返回值的方法: fetchall(self):接收全部的返回结果行. fetchmany(self, size=None):接收size条返回结果行.如果size 的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据. fetchone(self):返回一条结果行. scroll(self, value, mode='relative'):移动指针到某一行.如果mode='relative',则表示从当前所在行移动value条,如果 mode='absolute',则表示从结果集的第一行移动value条. 下面的代码是一个完整的例子. #使用sql语句,这里要接收的参数都用%s占位符.要注意的是,无论你要插入的数据是什么类型,占位符永远都要用%s sql="insert into cdinfo values(%s,%s,%s,%s,%s)" #param应该为tuple或者list param=(title,singer,imgurl,url,alpha) #执行,如果成功,n的值为1 n=cursor.execute(sql,param) #再来执行一个查询的操作 cursor.execute("select * from cdinfo") #我们使用了fetchall这个方法.这样,cds里保存的将会是查询返回的全部结果.每条结果都是一个tuple类型的数据,这些tuple组成了一个tuple
Python与SQLite数据库应用系统 --Python之SQLite数据库应用 作者：XX （XXXX学院，班级:XX班） 摘要：Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite。这一数据库使用SQL语言。SQLite作为后端数据库，可以制作有数据存储需求的工具。Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口。现在作为初学者，我将进行初步的尝试与应用。 关键字：Python；SQLite；应用；数据库；编程 一·Python与SQLite数据库关系学习初步 作为新时代的大学生学会使用网络查询相关信息非常重要，现在经过初步的网络学习以及书籍查询，现在整理如下： （一）创建数据库 注：全文学习范例将以一个简单的关系型数据库为实例，为一个书店存储书的分类和价格。数据库中包含两个表：category用于记录分类，book用于记录某个书的信息。一本书归属于某一个分类，因此book 有一个外键(foreign key)，指向catogory表的主键id。 (一)导入Python SQLITE数据库模块 Python2.5之后，内置了SQLite3，成为了内置模块，这给我们省了安装的功夫，只需导入即可~ 在调用connect函数的时候，指定库名称，如果指定的数据库存在就直接打开这个数据库，如果不存在就新创建一个再打开。也可以创建数据库在内存中。 在使用connect()连接数据库后，我就可以通过定位指针cursor，来执行SQL命令：import sqlite3
#test.db is a file in the working directory. conn=sqlite3.connect("test.db") c=conn.cursor() #create tables c.execute('''CREATE TABLE category (id int primary key,sort int,name text)''') c.execute('''CREATE TABLE book (id int primary key, sort int, name text, price real, category int, FOREIGN KEY(category)REFERENCES category(id))''') #save the changes https://www.doczj.com/doc/5f6262564.html,mit() #close the connection with the database conn.close() SQLite的数据库是一个磁盘上的文件，如上面的test.db，因此整个数据库可以方便的移动或复制。test.db一开始不存在，所以SQLite将自动创建一个新文件。 利用execute()命令，我们执行了两个SQL命令，创建数据库中的两个表。创建完成后，保存并断开数据库连接。 （二）插入数据 上面创建了数据库和表，确立了数据库的抽象结构。下面将在同一数据库中插入数据： import sqlite3 conn=sqlite3.connect("test.db")
#!/ usr/ bin/ env python #-*- encoding: UTF- 8-*- """ 测试MySQL的连接及操作 """ import MySQLdb connstring= "host='localhost',port=3306,user='root',passwd='*****',db='python'" #连接字符串 try: conn= MySQLdb. connect( connstring) except Exception, e: print e break mycursor= conn. cursor() #获取游标，用游标操作数据库 #创建表 ctable="""CREATE TABLE test if not exists(name VARCHAR(30),uid INT(10) primary key)""" mycursor. execute( ctable) #插入数据 insert1="""INSERT INTO test(name='aaa',uid=111)""" insert2="""INSERT INTO test(name='bbb',uid=222)""" insert3="""INSERT INTO test(name='ccc',uid=333)""" inserts=[] inserts[ 0]. append( insert1) inserts[ 1]. append( insert2) inserts[ 2]. append( insert3) for insert in inserts: try: mycursor. execute( insert) except Exception, e: print e #删除数据 #注释掉，下边查询要用到数据，只记录操作 #mycursor. execute("""DELETE FROM test WHERE name='aaa'""") #多表删除 #delmany="""" DELETE FROM table1, table2, table3 WHERE table1. uid= XXX AND table2. uid= table3. uid""" #mycursor.execute(delmany) 继续......
关于举办“Python大数据机器学习实战”高级工程师 实战培训班的通知 地点：北京--时间：12月25-12月28 一、课程学习目标 1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。 2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。 3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。 4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。 5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。 6.以直观解释，增强感性理解。 7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。 8.重视项目实践，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。 9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。 二、课程目标 本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。 三、培训对象 大数据分析应用开发工程师、大数据分析项目的规划咨询管理人员、大数据分析项目的IT项目高管人员、大数据分析与挖掘处理算法应用工程师、大数据分析集群运维工程师、大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员
智慧树知到《大数据分析的python基础》章节测试答案第一章 1、Python语言是一种高级语言。 A:对 B:错 答案: 对 2、Jupyter notebook中运行单元格的方法有哪几种？( ) A:Enter B:Shift+Enter C:Ctrl+Enter D:F5 答案: Shift+Enter,Ctrl+Enter 3、Jupyter notebook的记事本文件扩展名为：( ) A:m B:py C:pyc D:ipynb 答案: ipynb 4、Jupyter notebook 中的助手需要额外安装。 A:对 B:错 答案: 对
5、Python安装扩展库常用的是（）工具 A:setup B:update C:pip D:run 答案: pip 6、关于Python语言的注释，以下选项中描述错误的是：（） A: Python语言有两种注释方式:单行注释和多行注释 B:Python语言的单行注释以#开头 C:Python语言的单行注释以单引号开头 D:Python语言的多行注释以'''(三个单引号)开头和结尾 答案: Python语言的单行注释以单引号开头 7、以下选项中，不是pip工具进行第三方库安装的作用的是：( ) A:安装一个库 B:卸载一个已经安装的第三方库 C:列出当前系统已经安装的第三方库 D:脚本程序转变为可执行程序 答案: 脚本程序转变为可执行程序 8、安装一个库的命令格式是：( ) A:pip uninstall <拟卸载库名> B:pip -h C:pip install <拟安装库名》
D: Pip download <拟下载库名> 答案: pip install <拟安装库名》 9、标准的缩进格式是Python的语法之一。 A:对 B:错 答案: 对 10、下列导入第三库的操作中正确的是：( ) A:import numpy B:import numpy as np C:from matplotlib import pyplot D:from urllib.request import urlopen 答案: import numpy,import numpy as np,from matplotlib import pyplot,from urllib.request import urlopen 第二章 1、Python 3.6.5版本的保留字总数是：（） A:33 B:27 C:16 D:29 答案: 33 2、以下选项中，不是Python语言保留字的是：（） A:while B:except
python操作MySQL数据库 https://www.doczj.com/doc/5f6262564.html,/rollenholt/archive/2012/05/29/2524327.html https://www.doczj.com/doc/5f6262564.html,/rollenholt/archive/2012/05/29/2524327.html 2012-05-29 17:41 by Rollen Holt, 216851 阅读, 29 评论, 收藏, 编辑 坚持每天学一点，每天积累一点点，作为自己每天的业余收获，这个文章是我在吃饭的期间写的，利用自己零散的时间学了一下python操作MYSQL，所以整理一下。 我采用的是MySQLdb操作的MYSQL数据库。先来一个简单的例子吧： 请注意修改你的数据库，主机名，用户名，密码。 下面来大致演示一下插入数据，批量插入数据，更新数据的例子吧：
请注意一定要有https://www.doczj.com/doc/5f6262564.html,mit()这句来提交事务，要不然不能真正的插入数据。 运行之后我的 MySQL 数据库的结果就不上图了。
运行结果就不贴了，太长了。 查询后中文会正确显示，但在数据库中却是乱码的。经过我从网上查找，发现用一个属性有可搞定：
在Python代码 conn = MySQLdb.Connect(host='localhost', user='root', passwd='root', db='python ') 中加一个属性： 改为： conn = MySQLdb.Connect(host='localhost', user='root', passwd='root', db='python',ch arset='utf8') charset是要跟你数据库的编码一样，如果是数据库是gb2312 ,则写charset='gb2312'。 下面贴一下常用的函数： 然后,这个连接对象也提供了对事务操作的支持,标准的方法 commit() 提交 rollback() 回滚 cursor用来执行命令的方法: callproc(self, procname, args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数 execute(self, query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数 executemany(self, query, args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数 nextset(self):移动到下一个结果集 cursor用来接收返回值的方法: fetchall(self):接收全部的返回结果行. fetchmany(self, size=None):接收size条返回结果行.如果size的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据. fetchone(self):返回一条结果行. scroll(self, value, mode='relative'):移动指针到某一行.如果mode='relative',则表示从当前所在行移动value条,如果mode='absolute',则表示从结果集的第一行移动value条. 参考资料： MySQLdb‘s user guide package MySQLdb ============================================================= ================= 我喜欢程序员，他们单纯、固执、容易体会到成就感；面对压力，能够挑灯夜战不眠不休；面对困难，能够迎难而上挑战自我。他 们也会感到困惑与傍徨，但每个程序员的心中都有一个比尔盖茨或是乔布斯的梦想“用智慧