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python三大模型与十大常用算法实例发现

王林
发布: 2023-05-12 21:19:10
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2448人浏览过

    1 三大模型与十大常用算法【简介】

    1-1 三大模型

     预测模型:神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、logistic 模型等等。应用领域:人口预测、水资源污染增长预测、病毒蔓延预测、竞赛获胜概率
    预测、月收入预测、销量预测、经济发展情况预测等在工业、农业、商业等经济领域,以及环境、社会和军事等领域中都有广泛的应用。

    优化模型:规划模型(目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态 规划)、图论模型、排队论模型、神经网络模型、现代优化算法(遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、禁忌搜索算法)等等。应用领域:快递员派送快递的最短路径问题、水资源调度优化问题、高速路
    口收费站问题、军事行动避空侦察的时机和路线选择、物流选址问题、商区布局规划等各个领域。

     评价模型:模糊综合评价法、层次分析法、聚类分析法、主成分分析评价法、
    灰色综合评价法、人工神经网络评价法等等。应用领域:某区域水资源评价、水利工程项目风险评价、城市发展程度评价、足球教练评价、篮球队评价、水生态评价、大坝安全评价、边坡稳定性评价

    1-2 十大常用算法

    python三大模型与十大常用算法实例发现
    python三大模型与十大常用算法实例发现

    2 python数据分析之Pandas 2-1什么是pandas

    一个开源的Python类库:用于数据分析、数据处理、数据可视化

    •  高性能

    •  容易使用的数据结构

    • ·容易使用的使用分析工具

    很方便和其他类库一起使用:

    • numpy:用于科学计算

    • scikit-learn:用于机器学习

    2-2 pandas读取文件

    '''
    当使用Pandas做数据分析时,需要读取事先准备好的数据集,这是做数据分析的第一步。
    Pandas提供了多种读取数据的方法:
    read_csv()      用于读取文本文件
    read_excel()    用于读取文本文件
    read_json()     用于读取json文件
    read_sql_query()读取sql语句的
    
    通用流程:
    1-导入库import pandas as pd
    2-找到文件所在位置(绝对路径=全称)(相对路径=和程序在同一个文件夹中的路径的简称)
    3-变量名=pd.读写操作方法(文件路径,具体的筛选条件,...)
    ./  当前路径
    ../ 上一级
    将csv中的数据转换为DataFrame对象是非常便捷。和一般文件读写不一样,它不需要你做打开文件、
    读取文件、关闭文件等操作。相反,您只需要一行代码就可以完成上述所有步骤,并将数据存储在
    DataFrame中。
    
    '''
    import pandas as pd
    # 输入参数:数据输入的路径【可以是文件路径,可以是URL,也可以是实现read方法的任意对象。】
    df = pd.read_csv('s')
    print(df, type(df))
    # Pandas默认使用utf-8读取文件
    print()
    import pandas as pd
    
    lxw = open(r"t.csv", encoding='utf-8')
    print(pd.read_csv(lxw))
    print()
    import os
    
    # 打印当前目录
    print(os.getcwd())
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    相关知识官网链接

    Pandas需要先读取表格类型的数据,然后进行分析

    详细版学习:

    # 1:
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('nba.csv')
    print(df)
    # 2:
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('nba.csv')
    # to_string() 用于返回 DataFrame 类型的数据,如果不使用该函数,则输出结果为数据的前面 5 行和末尾 5 行,中间部分以 ... 代替(如上)
    print(df.to_string())
    # 3:
    import pandas as pd
    
    # 三个字段 name, site, age
    nme = ["Google", "Runoob", "Taobao", "Wiki"]
    st = ["www.google.com", "www.runoob.com", "www.taobao.com", "www.wikipedia.org"]
    ag = [90, 40, 80, 98]
    # 字典
    dict = {'name': nme, 'site': st, 'age': ag}
    df = pd.DataFrame(dict)
    # 保存 dataframe
    print(df.to_csv('site.csv'))
    # 4:
    import pandas as pd
    
    df = pd.read_csv('正解1.csv')
    # head( n ) 方法用于读取前面的 n 行,如果不填参数 n ,默认返回 5 行
    # print(df.head())
    # df.head(50).to_csv('site4.csv')
    df.tail(10).to_csv('site4.csv')
    print("over!")
    # 5:
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('nba.csv')
    # 读取前面 10 行
    print(df.head(10))
    # 6:
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('nba.csv')
    # tail( n ) 方法用于读取尾部的 n 行,如果不填参数 n ,默认返回 5 行,空行各个字段的值返回 NaN
    print(df.tail())
    # 7:
    import pandas as pd
    
    df = pd.read_csv('nba.csv')
    #  读取末尾 10 行
    print(df.tail(10))
    # 8:
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('正解1.csv')
    # info() 方法返回表格的一些基本信息
    print(df.info())
    # non-null 为非空数据,我们可以看到上面的信息中,总共 458 行,College 字段的空值最多
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    • 所有csv、excel文件可在资源当中自行提用,没有的可自行补充!

    • 提示:须提前安装好pandas库。【终端安装命令:pip install pandas】

    import pandas as pd
    lxw = pd.read_csv('nba.csv')
    # 查看前几行数据
    print(lxw.head())
    # 查看索引列
    print(lxw.index)
    # 查看列名列表
    print(lxw.columns)
    # 查看数据的形状(返回行、列数)
    print(lxw.shape)
    # 查看每列的数据类型
    print(lxw.dtypes)
    print()
    # 读取txt文件,自己指定分隔符、列名
    fpath = 'D:\PyCharm\数学建模大赛\数据分析-上-2\Python成绩.csv'
    
    lxw = pd.read_csv(
        fpath,
        sep=',',
        header=None,
        names=['name', 'Python-score']
    )
    # print(lxw)
    lxw.to_csv('Python成绩2.csv')
    # 读取excel文件:
    import pandas as pd
    lxw = pd.read_excel('暑假培训学习计划.xls')
    print(lxw)
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    注:如果最后这里【读取excel文件]运行出错,那就在终端安装 pip install xlrd

    2-3 pandas数据结构

    '''
    1-Series:  一维数据,一行或一列
    【Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(不同数据类型)以		    及一组与之相关的数据标签(即索引)组成】
    2-DataFrame:二维数据,整个表格,多行多列
    '''
    import pandas as pd
    # 1-1仅用数据列表即可产生最简单的Series
    lxw = pd.Series([1, 'a', 5.2, 6])
    print(lxw)      # 运行结果解说:左边为索引,右边为数据
    # 获取索引
    print(lxw.index)
    # 获取数据
    print(lxw.values)
    print()
    # 1-2 创建一个具有索引标签的Series
    lxw2 = pd.Series([5, '程序人生6', 666, 5.2], index=['sz', 'gzh', 'jy', 'xy'])
    print(lxw2)
    print(lxw2.index)
    # 写入文件当中
    lxw2.to_csv('gzh.csv')
    print()
    # 1-3 使用过Python字典创建Series
    lxw_ej = {'python': 390, 'java': 90, 'mysql': 90}
    lxw3 = pd.Series(lxw_ej)
    print(lxw3)
    # 1-4 根据标签索引查询数据
    print(lxw3['java'])
    print(lxw2['gzh'])
    print(lxw2[['gzh', 'jy']])
    print(type(lxw2[['gzh', 'jy']]))
    print(lxw[2])
    print(type(lxw[2]))
    print()
    # 2 根据多个字典序列创建dataframe
    lxw_cj = {
        'ps': [86, 92, 88, 82, 80],
        'windows操作系统': [84, 82, 88, 80, 92],
        '网页设计与制作': [92, 88, 97, 98, 83]
    }
    df = pd.DataFrame(lxw_cj)
    
    # print(df)
    # df.to_excel('lxw_cj.xlsx')      # 须提前安装好openxlsx,即pip install openpyxl[可在终端安装]
    print("over!")
    print(df.dtypes)
    print(df.columns)
    print(df.index)
    print()
    # 3-从DataFrame中查询Series
    '''
    ·如果只查询一行、一列的话,那么返回的就是pd.Series
    ·如果查询多行、多列时,返回的就是pd.DataFrame
    
    '''
    # 一列:
    print(df['ps'])
    print(type(df['ps']))
    # 多列:
    print(df[['ps', 'windows操作系统']])
    print(type(df[['ps', 'windows操作系统']]))
    
    print()
    # 一行:
    print(df.loc[1])
    print(type(df.loc[1]))
    # 多行:
    print(df.loc[1:3])
    print(type(df.loc[1:3]))
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    DataFrame 加强

    2-3-1 pandas数据结构之DataFrame
    # DataFrame数据类型
    '''
    DataFrame是Pandas的重要数据结构之一,也是在使用数据分析过程中最常用的结构之一,
    可以这么说,掌握了Dataframe的用法,你就 拥有了学习数据分析的基本能力。
    
    '''
    # 认识Dataframe结构:
    '''
    Dataframe是一个表格型的数据结构,既有行标签,又有列标签,她也被称异构数据表,所谓
    异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。
    
    Dataframe的每一列数据都可以看成一个Series结构,只不过,Dataframe为每列数据值增加了
    一个标签。因此Dataframe其实是从Series的基础上演变而来,并且他们有相同的标签,在数据分析
    任务中Dataframe的应用非常广泛,因此描述数据的更为清晰、直观。
    
    同Series一样,Dataframe自带行标签索引,默认为“隐式索引”。
    当然,你也可以用“显式索引”的方式来设置行标签。
    
    '''
    # 特点:
    '''
    Dataframe   每一列的标签值允许使用不同的数据类型;
    Dataframe   是表格型的数据结构,具有行和列;
    Dataframe   中的每个数据都可以被修改
    Dataframe   结构的行数、列数允许增加或者删除
    Dataframe   有两个方向的标签轴,分别是行标签和列标签
    Dataframe   可以对行和列执行算术运算
    
    '''
    # DataFrame 构造方法如下:
    
    # pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
    '''
    data:输入的数据,可以是ndarray, series, list, dict, 标量以及一个Dataframe;
    
    index:行标签,如果没有传递index值,则默认行标签是RangeIndex(0, 1, 2, ..., n)代表data的元素个数;
    
    columns:列标签,如果没有传递columns值,则默认列标签是RangIndex(0, 1, 2, ..., n);
    
    dtype:要强制的数据类型,只允许使用一种数据类型,如果没有,自行推断;
    
    copy:从输入复制数据。对于dict数据, copy=True, 重新复制一份。对于Dataframe或者ndarray输入,类似于copy=False,它用的是试图。
    
    '''
    # 1: 使用普通列表创建
    import pandas as pd
    lxw = [5, 2, 1, 3, 1, 4]
    df = pd.DataFrame(lxw)
    df2 = pd.Series(lxw)
    print(df)
    print(df2)
    print()
    # 2:使用嵌套列表创建
    import pandas as pd
    lxw = [['lxw', 21], ['cw', 23], ['tzs', 22]]
    df3 = pd.DataFrame(lxw, columns=['Name', 'Age'])
    print(df3)
    # 指定数值元素的数据类型为float
    # 注:dtype只能设置一个,设置多个列的数据类型,需要使用其他公式
    print()
    # 分配列标签注意点
    import pandas as pd
    # 分配列标签
    lxw2 = [['lxw', '男', 21, 6666], ['cw', '女', 22, 6520], ['ky', '女', 20, 5200], ['tzs', '男', 22, 6523]]
    # int满足某列特征,会自动使用,不满足,则会自动识别
    df = pd.DataFrame(lxw2, columns=['Name', 'xb', 'age', 'gz'], dtype=int)
    print(df)
    print(df['Name'].dtype)
    print()
    # ~字典创建:
    import pandas as pd
    lxw3 = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 8, 'c': 9}]
    df = pd.DataFrame(lxw3, index=['first', 'second'])
    print(df)
    # 注:如果其中某些元素缺失,也就是字典的key无法找到对应的value将使用NaN代替
    print()
    # 使用列表嵌套字典创建一个DataFrame对象
    import pandas as pd
    # lxw3
    df1 = pd.DataFrame(lxw3, index=['first', 'second'], columns=['a', 'b'])
    df2 = pd.DataFrame(lxw3, index=['first', 'second'], columns=['a', 'b2'])
    print(df1)
    print("============================================")
    print(df2)
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    import pandas as pd
    data = [['lxw', 10], ['wink', 12], ['程序人生6', 13]]
    df = pd.DataFrame(data, columns=['Site', 'Age'], dtype=float)
    print(df)
    # 1:使用 ndarrays 创建
    import pandas as pd
    data = {'Site': ['lxw', '程序人生6', 'wink'], 'Age': [10, 12, 13]}
    df = pd.DataFrame(data)
    print(df)
    # 2:还可以使用字典(key/value),其中字典的 key 为列名:
    import pandas as pd
    data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
    df = pd.DataFrame(data)
    print(df)
    # 没有对应的部分数据为 NaN
    # 3:Pandas 可以使用 loc 属性返回指定行的数据,如果没有设置索引,第一行索引为 0,第二行索引为 1,以此类推:
    import pandas as pd
    data = {
      "calories": [420, 380, 390],
      "duration": [50, 40, 45]
    }
    # 数据载入到 DataFrame 对象
    df = pd.DataFrame(data)
    # 返回第一行
    print(df.loc[0])
    # 返回第二行
    print(df.loc[1])
    print(df.loc[2])
    # 注意:返回结果其实就是一个 Pandas Series 数据。
    # 也可以返回多行数据,使用 [[ ... ]] 格式,... 为各行的索引,以逗号隔开:
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    2-3-1 Pandas 数据结构之Series
    # Pandas Series 类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型。
    '''
    Series 由索引(index)和列组成,函数如下:
    pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)
    参数说明:
    data:一组数据(ndarray 类型)。
    index:数据索引标签,如果不指定,默认从 0 开始。
    dtype:数据类型,默认会自己判断。
    name:设置名称。
    copy:拷贝数据,默认为 False。
    
    '''
    import pandas as pd
    lxw = [1, 2, 3]
    myvar = pd.Series(lxw)
    print(myvar)
    print()
    # 如果没有指定索引,索引值就从 0 开始,我们可以根据索引值读取数据
    print(myvar[1])
    print()
    import pandas as pd
    lxw = ["Google", "Runoob", "Wiki"]
    myvar2 = pd.Series(lxw, index=['x', 'y', 'z'])
    print(myvar2)
    print()
    # 根据索引值读取数据:
    print(myvar2['y'])
    print()
    # 也可以使用 key/value 对象,类似字典来创建 Series
    import pandas as pd
    lxw = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}
    myvar3 = pd.Series(lxw)
    print(myvar3)
    print()
    # 只需要字典中的一部分数据,只需要指定需要数据的索引即可
    myvar3 = pd.Series(lxw, index=[1, 2])
    print(myvar3)
    print()
    # 设置 Series 名称参数
    import pandas as pd
    lxw = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}
    myvar4 = pd.Series(lxw, index=[1, 3], name="lxw-pro")
    print(myvar4)
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    2-4查询数据

    # Pandas查询数据的四种方法:
    '''
    1-df.loc方法,根据行、列的标签值查询
    2-df.iloc方法,根据行、列的数字位置查询
    3-df.where方法
    4-df.query方法
    建议:.loc既能查询,又能覆盖写入,强烈推荐!
    
    '''
    # Pandas使用df.loc查询数据的方法:
    '''
    1-使用单个label值查询数据
    2-使用值列表批量查询
    3-使用数值区间进行范围查询
    4-使用条件表达式查询
    5-调用函数查询
    
    '''
    # 注:以上方法,即适用于行,也使用于列
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('sites.csv')
    # print(df.head(10))
    df.set_index('create_dt', inplace=True)
    # print(df.index)
    a = df.index
    # 去重->转为列表->排顺序
    qc = sorted(list(set(a)))
    # print(qc)
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    # 替换掉利润率当中的后缀%
    df.loc[:, 'lrl'] = df['lrl'].str.replace("%", "").astype('int32')   # astype()    对数据类型进行转换
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    astype()相关知识阐述:

    '''
    Python中与数据类型相关函数及属性有如下三个:type/dtype/astype
    type()    返回参数的数据类型    
    dtype    返回数组中元素的数据类型    
    astype()    对数据类型进行转换    
    你可以使用 .astype() 方法在不同的数值类型之间相互转换。a.astype(int).dtype # 将 a 的数值类型从 float64 转换为 int
    '''
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    这里运行的话,就会报错:


    python三大模型与十大常用算法实例发现

    后面上网查找解决类似的问题,一番查找之后,终于解决问题

    # 替换掉利润率当中的后缀%df['lrl'] = df['lrl'].map(lambda x: x.rstrip('%'))print(df)
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    运行效果如下:

    python三大模型与十大常用算法实例发现

    # 查询数据类型print(df.dtypes)# 打印文件前几行print(df.head())
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    2-4-1 使用单个label值查询数据

    print(df.loc['2016-12-02', 'yye'])   # 得到指定时间里相对应的的单个值
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    运行结果如下:
    python三大模型与十大常用算法实例发现

    # 得到指定时间内相对应的的一个Seriesprint(df.loc['2016-11-30', ['sku_cost_prc', 'sku_sale_prc']])
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    运行结果如下:
    python三大模型与十大常用算法实例发现

    2-4-2使用值列表批量查询

    # 得到Seriesprint(df.loc[['2016-12-05', '2016-12-31'], 'sku_sale_prc'])
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    运行结果如下:
    提示:图有点长,故只截取了部分
    python三大模型与十大常用算法实例发现

    # 得到DataFrameprint(df.loc[['2016-12-08', '2016-12-12'], ['sku_cnt', 'sku_sale_prc']])
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    运行部分结果如下:
    python三大模型与十大常用算法实例发现

    2-4-3 使用数值区间进行范围查询

    # 行index按区间:print(df.loc['2016-12-02': '2016-12-08'], ['yye'])
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    运行部分结果如下:
    python三大模型与十大常用算法实例发现

    # 列index按区间:print(df.loc['2016-12-12', 'yye': 'lrl'])
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    运行部分结果如下:
    python三大模型与十大常用算法实例发现

    # 行和列都按区间查询:print(df.loc['2016-11-30': '2016-12-02', 'sku_cnt': 'lrl'])
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    运行部分结果如下:
    python三大模型与十大常用算法实例发现

    2-4-4 使用条件表达式查询

    # 简单条件查询,营业额低于3的列表print(df.loc[df[&#39;yye&#39;] < 3, :])# 可观察营业额的boolean条件print(df[&#39;yye&#39;] < 3)
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    # 复杂条件查询:print(df.loc[(df[&#39;yye&#39;] < 5) & (df[&#39;yye&#39;] > 2) & (df[&#39;sku_cnt&#39;] > 1), :])
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    运行部分结果如下:
    python三大模型与十大常用算法实例发现

    # 再次观察这里的boolean条件print((df[&#39;yye&#39;] < 5) & (df[&#39;yye&#39;] > 2) & (df[&#39;sku_cnt&#39;] > 1))
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    运行部分结果如下:
    python三大模型与十大常用算法实例发现

    2-4-5 调用函数查询

    # 直接写lambda表达式print(df.loc[lambda df: (df[&#39;yye&#39;] < 4) & (df[&#39;yye&#39;] > 2), :])
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    运行部分如果如下:
    python三大模型与十大常用算法实例发现

    # 函数式编程的本质:# 函数本身可以像变量一样传递def my_query(df):    return df.index.str.startswith(&#39;2016-12-08&#39;)print(df.loc[my_query, :])
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    遇到的问题:

    1、虽说三大模型十大算法【简介】讲的很是明确,可在网上要查询相关模型或者算法还是很杂乱的,不是很清楚自己适合那一版本。
    2、学习pandas过程当中遇到查询数据时遇【替换掉利润率当中的后缀%】 出现差错,后面通过网上查询解决问题。

    以上就是python三大模型与十大常用算法实例发现的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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