Python 2.7資料探勘最佳模組有哪些？

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在本文中，我們將學習用於資料探勘的最佳Python 2.7模組。

以下是用於資料探勘的一些最佳Python 2.7模組：

• NLTK

• Beautiful Soup

• Matplotlib

• mrjob

• NumPy

• pybrain

• mlpy

• Scrapy

NLTK

自然語言處理 (NLP) 是使用軟體或機器來處理或理解文字或語音的過程。人類相互交流並理解彼此的觀點，然後做出適當的回應。在NLP中，這種互動、理解和回應是由機器而不是人類完成的。

NLTK（自然語言工具包）是一個標準的Python庫，其中包含預先構建的函式和工具，使使用和實現更容易。它是自然語言處理 (NLP) 和計算語言學中一個流行的庫。

Beautiful Soup

Beautiful Soup是一個Python模組，其名稱來源於劉易斯·卡羅爾在《愛麗絲夢遊仙境》中同名詩歌。Beautiful Soup是一個Python程式，顧名思義，它解析不需要的材料，並透過修復不正確的HTML並以易於導航的XML結構呈現給我們，從而幫助組織和格式化混亂的網路資料。

藉助Python模組Beautiful Soup，可以輕鬆地從HTML和XML檔案中提取資訊。

Matplotlib

Matplotlib是一個專門用於繪圖的Python庫。它提供面向物件的API，用於繪圖應用程式整合。它與Python指令碼、shell、Web應用程式伺服器和GUI工具包相容。

它是一個用於建立二維陣列圖表和視覺化的很棒的Python模組。Matplotlib基於NumPy陣列，並旨在與SciPy堆疊的其餘部分一起工作，是一個跨平臺的資料視覺化程式。作者John Hunter於2002年首次使用它。

以視覺上吸引人且易於理解的格式訪問大量資料的能力是視覺化的最大好處之一。Matplotlib中許多可用的繪圖型別包括線形圖、條形圖、散點圖、直方圖等等。

Matplotlib是一個Python庫，允許您建立靜態、動畫和互動式視覺化效果。Matplotlib使簡單的事情變得簡單，使困難的事情成為可能。

• Matplotlib出版物質量的繪圖。

• 建立可縮放、平移和更新的互動式圖形。

• 自定義視覺樣式和佈局。

• 匯出到各種檔案格式。

• 包含JupyterLab和圖形使用者介面。

• 使用基於Matplotlib的各種第三方軟體包。

mrjob

YELP建立了流行的Python MapReduce包，稱為mrjob。該庫支援Python程式設計師開發MapReduce程式。使用mrjob生成的MapReduce Python程式碼可以在本地或使用Amazon EMR（彈性MapReduce）在雲中進行測試。

Amazon EMR是亞馬遜網路服務提供的基於雲的Big Data Web服務。mrjob是一個用於MapReduce程式設計或Hadoop Streaming任務的活躍框架，它為使用Python的Hadoop提供了比任何其他當前可用的庫或框架更好的文件。我們可以使用mrjob在一個類中編寫Mapper和Reducer的程式碼。如果我們沒有安裝Hadoop，我們仍然可以在本地系統環境中執行mrjob程式。mrjob適用於Python 2.7/3.4+。

mrjob的安裝

pip install mrjob (or)
pip3 install mrjob    #for python3

NumPy

NumPy是最廣泛使用的開源Python科學計算庫之一。其內建的數學函式允許進行閃電般的快速計算，並支援多維資料和大型矩陣。線性代數也使用它。NumPy Array通常比列表更受歡迎，因為它消耗更少的記憶體，並且更方便和高效。

在開源Python庫中，NumPy是進行科學計算最受歡迎的庫之一。由於它已經編寫了必要的數學函式，因此可以快速執行計算，並且它可以處理多維資料以及大型矩陣。這也用於線性代數。與列表相比，NumPy Array通常是首選，因為它更節省記憶體並且開銷更少。

Pybrain

Pybrain是一個用Python實現的開源機器學習庫。該庫為訓練和測試網路提供了使用者友好的訓練方法、資料集和訓練器。

Pybrain的官方文獻將其描述為一個用於機器學習的Python庫，它是模組化的。它旨在為機器學習任務提供靈活、使用者友好且強大的演算法，以及一系列預定義設定，用於測試和比較您的演算法。

基於Python的強化學習、人工智慧和神經網路庫是PyBrain的縮寫。實際上，我們首先想出了這個名字，然後反向設計了這個極其詳細的“反義詞”。

Mlpy

mlpy是一個Python機器學習模組，它是使用NumPy/SciPy和GNU科學庫構建的。

mlpy的目標是透過其廣泛選擇的用於監督和非監督情況的尖端機器學習演算法，在模組化、可維護性、可重複性、可用性和效率之間取得合理的平衡。mlpy是一個開源的跨平臺Python 2和3庫，根據GNU通用公共許可證版本3提供。

特點

迴歸-最小二乘法、嶺迴歸、最後角度迴歸、彈性網路、核嶺迴歸、支援向量機 (SVR)、偏最小二乘法 (PLS)。

Scrapy

Scrapy是一個用於大規模Web抓取的Python框架。它為您提供了所有必要的工具，以便輕鬆地從網站提取資料，根據您的意願分析資料，並以您喜歡的結構和格式儲存資料。

由於網際網路非常多樣化，因此沒有適用於從網站提取資料的“一刀切”方法。通常使用臨時方法，如果您開始為執行的每個小任務編寫程式碼，您很快就會最終構建自己的抓取框架。Scrapy就是那個框架。

使用Scrapy，您無需重新發明輪子。

結論

在本文中，我們學習了八個非常重要的用於資料探勘的Python模組。每個模組在資料探勘過程中執行不同的功能。