編程語言集合類怎麼選

❶ python通過數據多少進行分類(python分幾類)

導讀：本篇文章首席CTO筆記來給大家介紹有關Python通過數據多少進行分類的相關內容，希望對大家有所幫助，一起來看看吧。

數據類型是每種編程語言必備的屬性，只有給數據賦予明確的數據類型，計算機才能對數據進行處理運算，因此，使用正確的數據類型是十分有必要的，以下是Python編程常用的數據類型：

一、數字型

Python數字類型主要包括int(整型)、long(長整型)和float(浮點型)，但是在Python3中就不再有long類型了。

1、int(整型)

在32位機器上，整數的位數是32位，取值范圍是-231~231-1，即-2147483648~214748364;在64位系統上，整數的位數為64位，取值范圍為-263~263-1，即9223372036854775808~9223372036854775807。

2、long(長整型)

Python長整型沒有指定位寬，但是由於機器內存有限，使用長的長整數數值也不可能無限大。

3、float(浮點型)

浮點型也就是帶有小數點的數，其精度和機器有關。

4、complex(復數)

Python還支持復數，復數由實數部分和虛數部分構成，可以用a+bj,或者complex(a,b)表示，復數的實部a和虛部b

都是浮點型。

二、字元串

在Python中，加了引號的字元都被認為是字元串，其聲明有三種方式，分別是：單引號、雙引號和三引號;Python中的字元串有兩種數據類型，分別是str類型和unicode類型，str類型採用的ASCII編碼，無法表示中文，unicode類型採用unicode編碼，能夠表示任意字元，包括中文和其他語言。

三、布爾型

和其他編程語言一樣，Python布爾類型也是用於邏輯運算，有兩個值：True(真)和False(假)。

四、列表

列表是Python中使用最頻繁的數據類型，集合中可以放任何數據類型，可對集合進行創建、查找、切片、增加、修改、刪除、循環和排序操作。

五、元組

元組和列表一樣，也是一種序列，與列表不同的是，元組是不可修改的，元組用」()」標識，內部元素用逗號隔開。

六、字典

字典是一種鍵值對的集合，是除列表以外Python之中最靈活的內置數據結構類型，列表是有序的對象集合，字典是無序的對象集合。

七、集合

集合是一個無序的、不重復的數據組合，它的主要作用有兩個，分別是去重和關系測試。

將其整理成數據集為：

[[1,0,"yes"],[1,1,"yes"],[0,1,"yes"],[0,0,"no"],[1,0,"no"]]

演算法過程：

1、計算原始的信息熵。

2、依次計算數據集中每個樣本的每個特徵的信息熵。

3、比較不同特徵信息熵的大小，選出信息熵最大的特徵值並輸出。

運行結果：

col:0curInfoGain:2.37744375108baseInfoGain:0.0

col:1curInfoGain:1.37744375108baseInfoGain:2.37744375108

bestInfoGain:2.37744375108bestFeature:0

結果分析：

說明按照第一列，即有無喉結這個特徵來進行分類的效果更好。

思考：

1、能否利用決策樹演算法，將樣本最終的分類結果進行輸出？如樣本1,2,3屬於男性，4屬於女性。

2、示常式序生成的決策樹只有一層，當特徵量增多的時候，如何生成具有多層結構的決策樹？

3、如何評判分類結果的好壞？

在下一篇文章中，我將主要對以上三個問題進行分析和解答。如果您也感興趣，歡迎您訂閱我的文章，也可以在下方進行評論，如果有疑問或認為不對的地方，您也可以留言，我將積極與您進行解答。

完整代碼如下：

frommathimportlog

"""

計算信息熵

"""

defcalcEntropy(dataset):

diclabel={}##標簽字典，用於記錄每個分類標簽出現的次數

forrecordindataset:

label=record[-1]

iflabelnotindiclabel.keys():

diclabel[label]=0

diclabel[label]+=1

###計算熵

entropy=0.0

cnt=len(dataset)

forlabelindiclabel.keys():

prob=float(1.0*diclabel[label]/cnt)

entropy-=prob*log(prob,2)

returnentropy

definitDataSet():

dataset=[[1,0,"yes"],[1,1,"yes"],[0,1,"yes"],[0,0,"no"],[1,0,"no"]]

label=["male","female"]

returndataset,label

####拆分dataset,根據指定的過濾選項值，去掉指定的列形成一個新的數據集

defsplitDataset(dataset,col,value):

retset=[]##拆分後的數據集

forrecordindataset:

ifrecord[col]==value:

recedFeatVec=record[:col]

recedFeatVec.extend(record[col+1:])###將指定的列剔除

retset.append(recedFeatVec)###將新形成的特徵值列表追加到返回的列表中

returnretset

###找出信息熵增益最大的特徵值

###參數：

###dataset:原始的數據集

deffindBestFeature(dataset):

numFeatures=len(dataset[0])-1###特徵值的個數

baseEntropy=calcEntropy(dataset)###計算原始數據集的熵

baseInfoGain=0.0###初始信息增益

bestFeature=-1###初始的最優分類特徵值索引

###計算每個特徵值的熵

forcolinrange(numFeatures):

features=[record[col]forrecordindataset]###提取每一列的特徵向量如此處col=0，則features=[1,1,0,0]

uniqueFeat=set(features)

curInfoGain=0###根據每一列進行拆分，所獲得的信息增益

forfeatValinuniqueFeat:

subDataset=splitDataset(dataset,col,featVal)###根據col列的featVal特徵值來對數據集進行劃分

prob=1.0*len(subDataset)/numFeatures###計運算元特徵數據集所佔比例

curInfoGain+=prob*calcEntropy(subDataset)###計算col列的特徵值featVal所產生的信息增益

#print"col:",col,"featVal:",featVal,"curInfoGain:",curInfoGain,"baseInfoGain:",baseInfoGain

print"col:",col,"curInfoGain:",curInfoGain,"baseInfoGain:",baseInfoGain

ifcurInfoGainbaseInfoGain:

baseInfoGain=curInfoGain

bestFeature=col

returnbaseInfoGain,bestFeature###輸出最大的信息增益，以獲得該增益的列

dataset,label=initDataSet()

infogain,bestFeature=findBestFeature(dataset)

print"bestInfoGain:",infogain,"bestFeature:",bestFeature

本文中介紹的是pandas的高階應用-分類數據category

一個列中經常會包含重復值，這些重復值是一個小型的不同值的集合。

unique()和value_counts()能夠從數組中提取到不同的值並分別計算它們的頻率

維度表包含了不同的值，將主要觀測值存儲為引用維度表的整數鍵

不同值的數組被稱之為數據的類別、字典或者層級

如果不指定順序，分類轉換是無序的。我們可以自己顯式地指定

如果在特定的數據集上做了大量的數據分析，將數據轉成分類數據有大大提高性能

特殊屬性cat提供了對分類方法的訪問

在機器學習或統計數據中，通常需要將分類數據轉成虛擬變數，也稱之為one-hot編碼

如果讓我們描述標准類型，我們也許會稱它們是Python的「基本內建數據對象原始類型"。「基本」是指這些類型都是Python提供的標准或核心類型。「內建」是由於這些類型是Python默認就提供的。「數據」是因為他們用於一般數據存儲。「對象」是因為對象是數據和功能的默認抽象。「原始」是因為這些類型提供的是最底層的粒度數據存儲。「類型」是因為他們就是數據類型。不過，上面這些描述實際上並沒有告訴你每個類型如何工作，以及它們能發揮什麼作用。事實上，幾個類型共享某一些的特性，比如功能的實現手段，另一些類型則在訪問數據值方面有一些共同之處。我們感興趣的還有這些類型的數據如何更新，以及它們能提供什麼樣的存儲。有3種不同的模型可以幫助我們對基本類型進行分類，每種模型都展示給我們這些類型之間的相互關系。這些模型可以幫助我們更好的理解類型之間的相互關系以及他們的工作原理。