python数据降维难吗

1. 如何用python实现pca降维

首先2个包：

importnumpyasnp
fromsklearn.decompositionimportPCA

然后一个m x n 的矩阵，n为维度，这里设为x。

n_components = 12 是自己可以设的。

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大数据分析好学吗

数据分析还是具备一定难度的，但通过系统的学习，大部分人能够掌握一定的数据分析知识。
数据分析的核心并不是编程语言，而是算法设计，不论是采用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式，算法设计都是数据分析的核心问题。所以，进行数据分析要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。
采用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案，通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤，分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。

3. python如何减小维度

ravel（）：将多维数组拉平（一维）。
flatten（）：将多维数组拉平，并拷贝一份。
squeeze（）：除去多维数组中，维数为1的维度，如315降维后3*5。
reshape（-1）：多维数组，拉平。
reshape（-1，5）：其中-1表示我们不用亲自去指定这一维度的大小，理解为n维。
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4. 用python学数据分析难吗

数据分析方向的薪资待遇还是比较高的，而且上升趋势也比较明显。随着大数据的落地应用，数据分析将有广泛的发展前景，未来广大的传统行业也将陆续释放出大量的数据分析岗位
通过Python来进行数据分析通常需要学习以下三方面知识：
第一：Python基本语法。Python语言的语法结构还是比较简单易学的
第二：目前采用机器学习进行数据分析是比较常见的方式，通过Python来实现机器学习算法也相对比较容易。学习机器学习的重点在算法上，然后通过Python来完成算法实现，这个过程需要学习一系列库，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等。
第三：大数据平台。大数据分析离不开大数据平台

5. python难学吗

对比其他的编程语言来说，Python算是比较好学的语言，Python语言简单、优雅、容易上手，初学者的首选，对0基础人员也非常友好，学习Python可以从事多个领域的工作。

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。Python支持多种编程范型，包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

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6. Python难不难容易学吗

分享Python学习路线。

第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。

学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

7. PCA(主成分分析)python实现

回顾了下PCA的步骤，并用python实现。深刻的发现当年学的特征值、特征向量好强大。

PCA是一种无监督的学习方式，是一种很常用的降维方法。在数据信息损失最小的情况下，将数据的特征数量由n，通过映射到另一个空间的方式，变为k(k<n)。

这里用一个2维的数据来说明PCA，选择2维的数据是因为2维的比较容易画图。
这是数据：

画个图看看分布情况：

协方差的定义为：

假设n为数据的特征数，那么协方差矩阵M, 为一个n n的矩阵，其中Mij为第i和第j个特征的协方差，对角线是各个特征的方差。
在我们的数据中，n=2，所以协方差矩阵是2 2的，
通过numpy我们可以很方便的得到：

得到cov的结果为：
array([[ 0.61655556, 0.61544444],
[ 0.61544444, 0.71655556]])

由于我们之前已经做过normalization，因此对于我们来说，
这个矩阵就是 data*data的转置矩阵。

得到结果：
matrix([[ 5.549, 5.539],
[ 5.539, 6.449]])

我们发现，其实协方差矩阵和散度矩阵关系密切，散度矩阵 就是协方差矩阵乘以（总数据量-1）。因此他们的 特征根 和 特征向量 是一样的。这里值得注意的一点就是，散度矩阵是 SVD奇异值分解 的一步，因此PCA和SVD是有很大联系的，他们的关系这里就不详细谈了，以后有机会再写下。

用numpy计算特征根和特征向量很简单，

但是他们代表的意义非常有意思，让我们将特征向量加到我们原来的图里：

其中红线就是特征向量。有几点值得注意：

蓝色的三角形就是经过坐标变换后得到的新点，其实他就是红色原点投影到红线、蓝线形成的。

得到特征值和特征向量之后，我们可以根据 特征值 的大小，从大到小的选择K个特征值对应的特征向量。
这个用python的实现也很简单：

从eig_pairs选取前k个特征向量就行。这里，我们只有两个特征向量，选一个最大的。

主要将原来的数据乘以经过筛选的特征向量组成的特征矩阵之后，就可以得到新的数据了。

output：

数据果然变成了一维的数据。
最后我们通过画图来理解下数据经过PCA到底发生了什么。

绿色的五角星是PCA处理过后得到的一维数据，为了能跟以前的图对比，将他们的高度定位1.2，其实就是红色圆点投影到蓝色线之后形成的点。这就是PCA,通过选择特征根向量，形成新的坐标系，然后数据投影到这个新的坐标系，在尽可能少的丢失信息的基础上实现降维。

通过上述几步的处理，我们简单的实现了PCA第一个2维数据的处理，但是原理就是这样，我们可以很轻易的就依此实现多维的。

用sklearn的PCA与我们的pca做个比较：

得到结果：

用我们的pca试试

得到结果：

完全一致，完美~
值得一提的是，sklearn中PCA的实现，用了部分SVD的结果，果然他们因缘匪浅。

8. python数据分析该怎么入门呢

1.为什么选择Python进行数据分析？

Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。

另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域。更重要的是，Python与最受欢迎的开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说，是一件非常节省学习成本的事。

Python的众多优点让它成为最受欢迎的程序设计语言之一，国内外许多公司也已经在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等。

3.数据分析流程

Python是数据分析利器，掌握了Python的编程基础后，就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。CDA数据分析师认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程：

在这一阶段，Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作：

scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。

Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大，且最终需要的精度更高。

5)可视化分析

数据分析最后一步是撰写数据分析报告，这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面，Python目前主流的可视化工具有：

Matplotlib-主要用于二维绘图，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。

Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和Pandas进行无缝链接。

从上图我们也可以得知，在整个数据分析流程，无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析，还是数据可视化，Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作。

9. python数据分析好学吗

不难，python是当下十分火爆的编程语言，尤其在人工智能应用方面。如果有心从事编程方向的工作，最好到专业机构深入学习、多实践，更贴近市场，这样更有利于将来的发展。

10. 学Python难不难啊

不难，相较于其它许多你可以拿来用的编程语言而言，它“更容易一些”。Python 的语言没有多少仪式化的东西，所以就算不是一个 Python 专家，你也能读懂它的代码。对于已经具备一定编程基础的同学来说，学习Python的初期还是相对比较容易的，但是要想找到一份Python开发岗位，还需要做好三方面的准备。从学习的顺序上来说，初学者可以先按照Web开发路线来学习，一方面Web开发的入门难度相对比较低。

另一方面Web开发的参考资料也非常丰富，即使采用自学的方式，也会有一个较好的学习体验。在完成了Web入门之后，可以结合自身的实际情况，选择一个主攻方向。Python 紧挨着 R 语言，都是现代数据科学中最常被使用的语言。事实上，在数据科学领域，Python 的职位职位需求超过了 R 语言。你在学习 Python 时发展出来的技能将会直接转换并被用来构建起自己的这些分析技能。千锋教育拥有多年Python培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，拥有国内一体化教学管理及学员服务，助力更多学员实现高薪梦想。