python數據降維難嗎

1. 如何用python實現pca降維

首先2個包：

importnumpyasnp
fromsklearn.decompositionimportPCA

然後一個m x n 的矩陣，n為維度，這里設為x。

n_components = 12 是自己可以設的。

pca=PCA(n_components=12)
pca.fit(x)
PCA(=True,iterated_power='auto',n_components=12,random_state=None,
svd_solver='auto',tol=0.0,whiten=False)

float_formatter=lambdax:"%.2f"%x
np.set_printoptions(formatter={'float_kind':float_formatter})

print'explainedvarianceratio:'
printpca.explained_variance_ratio_
print'cumulativesum:'
printpca.explained_variance_ratio_.cumsum()

2. python大數據分析好學嗎

數據分析還是具備一定難度的，但通過系統的學習，大部分人能夠掌握一定的數據分析知識。
數據分析的核心並不是編程語言，而是演算法設計，不論是採用統計學的分析方式還是機器學習的分析方式，演算法設計都是數據分析的核心問題。所以，進行數據分析要具備一定的數學基礎，包括高等數學、線性代數、概率論等。
採用Python語言實現數據分析是目前大數據領域比較常見的解決方案，通過Python來實現基於機器學習方式的數據分析需要經過多個步驟，分別是數據收集、數據整理、演算法設計、演算法實現、演算法驗證和演算法應用。

3. python如何減小維度

ravel（）：將多維數組拉平（一維）。
flatten（）：將多維數組拉平，並拷貝一份。
squeeze（）：除去多維數組中，維數為1的維度，如315降維後3*5。
reshape（-1）：多維數組，拉平。
reshape（-1，5）：其中-1表示我們不用親自去指定這一維度的大小，理解為n維。
python學習網，大量的免費python視頻教程，歡迎在線學習！

4. 用python學數據分析難嗎

數據分析方向的薪資待遇還是比較高的，而且上升趨勢也比較明顯。隨著大數據的落地應用，數據分析將有廣泛的發展前景，未來廣大的傳統行業也將陸續釋放出大量的數據分析崗位
通過Python來進行數據分析通常需要學習以下三方面知識：
第一：Python基本語法。Python語言的語法結構還是比較簡單易學的
第二：目前採用機器學習進行數據分析是比較常見的方式，通過Python來實現機器學習演算法也相對比較容易。學習機器學習的重點在演算法上，然後通過Python來完成演算法實現，這個過程需要學習一系列庫，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等。
第三：大數據平台。大數據分析離不開大數據平台

5. python難學嗎

對比其他的編程語言來說，Python算是比較好學的語言，Python語言簡單、優雅、容易上手，初學者的首選，對0基礎人員也非常友好，學習Python可以從事多個領域的工作。

Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。Python支持多種編程范型，包括函數式、指令式、結構化、面向對象和反射式編程。Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。Python也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python擁有動態類型系統和垃圾回收功能，能夠自動管理內存使用，並且其本身擁有一個巨大而廣泛的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

想了解更多有關python的相關信息，推薦咨詢達內教育。達內目前已在北京、上海、廣州、深圳等70個大中城市成立了342家學習中心，擁有員工超過10000多人，累計培訓量已學員已達100萬人次。達內憑借雄厚的技術研發實力、過硬的教學質量、成熟的就業服務團隊，為學員提供強大的職業競爭力，在用人企業中樹立了良好的口碑。

6. Python難不難容易學嗎

分享Python學習路線。

第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。

學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

7. PCA(主成分分析)python實現

回顧了下PCA的步驟，並用python實現。深刻的發現當年學的特徵值、特徵向量好強大。

PCA是一種無監督的學習方式，是一種很常用的降維方法。在數據信息損失最小的情況下，將數據的特徵數量由n，通過映射到另一個空間的方式，變為k(k<n)。

這里用一個2維的數據來說明PCA，選擇2維的數據是因為2維的比較容易畫圖。
這是數據：

畫個圖看看分布情況：

協方差的定義為：

假設n為數據的特徵數，那麼協方差矩陣M, 為一個n n的矩陣，其中Mij為第i和第j個特徵的協方差，對角線是各個特徵的方差。
在我們的數據中，n=2，所以協方差矩陣是2 2的，
通過numpy我們可以很方便的得到：

得到cov的結果為：
array([[ 0.61655556, 0.61544444],
[ 0.61544444, 0.71655556]])

由於我們之前已經做過normalization，因此對於我們來說，
這個矩陣就是 data*data的轉置矩陣。

得到結果：
matrix([[ 5.549, 5.539],
[ 5.539, 6.449]])

我們發現，其實協方差矩陣和散度矩陣關系密切，散度矩陣 就是協方差矩陣乘以（總數據量-1）。因此他們的 特徵根 和 特徵向量 是一樣的。這里值得注意的一點就是，散度矩陣是 SVD奇異值分解 的一步，因此PCA和SVD是有很大聯系的，他們的關系這里就不詳細談了，以後有機會再寫下。

用numpy計算特徵根和特徵向量很簡單，

但是他們代表的意義非常有意思，讓我們將特徵向量加到我們原來的圖里：

其中紅線就是特徵向量。有幾點值得注意：

藍色的三角形就是經過坐標變換後得到的新點，其實他就是紅色原點投影到紅線、藍線形成的。

得到特徵值和特徵向量之後，我們可以根據 特徵值 的大小，從大到小的選擇K個特徵值對應的特徵向量。
這個用python的實現也很簡單：

從eig_pairs選取前k個特徵向量就行。這里，我們只有兩個特徵向量，選一個最大的。

主要將原來的數據乘以經過篩選的特徵向量組成的特徵矩陣之後，就可以得到新的數據了。

output：

數據果然變成了一維的數據。
最後我們通過畫圖來理解下數據經過PCA到底發生了什麼。

綠色的五角星是PCA處理過後得到的一維數據，為了能跟以前的圖對比，將他們的高度定位1.2，其實就是紅色圓點投影到藍色線之後形成的點。這就是PCA,通過選擇特徵根向量，形成新的坐標系，然後數據投影到這個新的坐標系，在盡可能少的丟失信息的基礎上實現降維。

通過上述幾步的處理，我們簡單的實現了PCA第一個2維數據的處理，但是原理就是這樣，我們可以很輕易的就依此實現多維的。

用sklearn的PCA與我們的pca做個比較：

得到結果：

用我們的pca試試

得到結果：

完全一致，完美~
值得一提的是，sklearn中PCA的實現，用了部分SVD的結果，果然他們因緣匪淺。

8. python數據分析該怎麼入門呢

1.為什麼選擇Python進行數據分析？

Python是一門動態的、面向對象的腳本語言，同時也是一門簡約，通俗易懂的編程語言。Python入門簡單，代碼可讀性強，一段好的Python代碼，閱讀起來像是在讀一篇外語文章。Python這種特性稱為「偽代碼」，它可以使你只關心完成什麼樣的工作任務，而不是糾結於Python的語法。

另外，Python是開源的，它擁有非常多優秀的庫，可以用於數據分析及其他領域。更重要的是，Python與最受歡迎的開源大數據平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，學習Python對於有志於向大數據分析崗位發展的數據分析師來說，是一件非常節省學習成本的事。

Python的眾多優點讓它成為最受歡迎的程序設計語言之一，國內外許多公司也已經在使用Python，例YouTube，Google，阿里雲等等。

3.數據分析流程

Python是數據分析利器，掌握了Python的編程基礎後，就可以逐漸進入數據分析的奇妙世界。CDA數據分析師認為一個完整的數據分析項目大致可分為以下五個流程：

在這一階段，Python也具有很好的工具庫支持我們的建模工作：

scikit-learn-適用Python實現的機器學習演算法庫。scikit-learn可以實現數據預處理、分類、回歸、降維、模型選擇等常用的機器學習演算法。

Tensorflow-適用於深度學習且數據處理需求不高的項目。這類項目往往數據量較大，且最終需要的精度更高。

5)可視化分析

數據分析最後一步是撰寫數據分析報告，這也是數據可視化的一個過程。在數據可視化方面，Python目前主流的可視化工具有：

Matplotlib-主要用於二維繪圖，它能讓使用者很輕松地將數據圖形化，並且提供多樣化的輸出格式。

Seaborn-是基於matplotlib產生的一個模塊，專攻於統計可視化，可以和Pandas進行無縫鏈接。

從上圖我們也可以得知，在整個數據分析流程，無論是數據提取、數據預處理、數據建模和分析，還是數據可視化，Python目前已經可以很好地支持我們的數據分析工作。

9. python數據分析好學嗎

不難，python是當下十分火爆的編程語言，尤其在人工智慧應用方面。如果有心從事編程方向的工作，最好到專業機構深入學習、多實踐，更貼近市場，這樣更有利於將來的發展。

10. 學Python難不難啊

不難，相較於其它許多你可以拿來用的編程語言而言，它「更容易一些」。Python 的語言沒有多少儀式化的東西，所以就算不是一個 Python 專家，你也能讀懂它的代碼。對於已經具備一定編程基礎的同學來說，學習Python的初期還是相對比較容易的，但是要想找到一份Python開發崗位，還需要做好三方面的准備。從學習的順序上來說，初學者可以先按照Web開發路線來學習，一方面Web開發的入門難度相對比較低。

另一方面Web開發的參考資料也非常豐富，即使採用自學的方式，也會有一個較好的學習體驗。在完成了Web入門之後，可以結合自身的實際情況，選擇一個主攻方向。Python 緊挨著 R 語言，都是現代數據科學中最常被使用的語言。事實上，在數據科學領域，Python 的職位職位需求超過了 R 語言。你在學習 Python 時發展出來的技能將會直接轉換並被用來構建起自己的這些分析技能。千鋒教育擁有多年Python培訓服務經驗，採用全程面授高品質、高體驗培養模式，擁有國內一體化教學管理及學員服務，助力更多學員實現高薪夢想。