数据挖掘实验用python

① python数据挖掘工具包有什么优缺点

【导读】python数据挖掘工具包就是scikit-learn，scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy,
Matplotlib的开源机器学习工具包，主要涵盖分类，回归和聚类算法，例如SVM，
逻辑回归，朴素贝叶斯，随机森林，k-means等算法，代码和文档都非常不错，在许多Python项目中都有应用。

优点：

1、文档齐全：官方文档齐全，更新及时。

2、接口易用：针对所有算法提供了一致的接口调用规则，不管是KNN、K-Means还是PCA.

3、算法全面：涵盖主流机器学习任务的算法，包括回归算法、分类算法、聚类分析、数据降维处理等。

缺点：

缺点是scikit-learn不支持分布式计算，不适合用来处理超大型数据。

Pandas是一个强大的时间序列数据处理工具包，Pandas是基于Numpy构建的，比Numpy的使用更简单。最初开发的目的是为了分析财经数据，现在已经广泛应用在Python数据分析领域中。Pandas，最基础的数据结构是Series，用它来表达一行数据，可以理解为一维的数组。另一个关键的数据结构为DataFrame，它表示的是二维数组

Pandas是基于NumPy和Matplotlib开发的，主要用于数据分析和数据可视化，它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像，特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制。有一本书《Python
for Data Analysis》，作者是Pandas的主力开发，依次介绍了iPython, NumPy,
Pandas里的相关功能，数据可视化，数据清洗和加工，时间数据处理等，案例包括金融股票数据挖掘等，相当不错。

Mlpy是基于NumPy/SciPy的Python机器学习模块，它是Cython的扩展应用。

关于python数据挖掘工具包的优缺点，就给大家介绍到这里了，scikit-learn提供了一致的调用接口。它基于Numpy和scipy等Python数值计算库，提供了高效的算法实现，所以想要学习python，以上的内容得学会。

② 用python做数据分析和数据挖掘用哪个IDE比较好

推荐使用
ipython和jupyter组合。下载安装这个就行.集成包.数据分析的绝大部分包都有集成.而且自带python环境与编译器。地址：https://www.continuum.io/downloads/。具体使用请搜索：anaconda
3
如果你需要的仅仅是一款编译器：推荐pycharm。可以搜一下

③ python 鏁版嵁鎸栨帢闇瑕佺敤鍝浜涘簱鍜屽伐鍏凤纻

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④ python 数据挖掘需要用哪些库和工具

python 数据挖掘常用的库太多了！主要分为以下几大类：
第一数据获取：request,BeautifulSoup
第二基本数学库：numpy
第三 数据库出路 pymongo
第四 图形可视化 matplotlib
第五 树分析基本的库 pandas

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，它的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着，数据挖掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。

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