numpy、matplot、sklearn的安装与使用

2017-09-13 10:33:16来源:oschina作者:bithup人点击

分享

windows下安装pip


cd到 C:/Python27/Scripts目录下 执行 easy_install pip 安装完成后,在Scripts目录下生成pip工具

whl文件格式及安装方法 whl是一种压缩文件格式,其中包含py文件和编译后的pyd文件 安装whl包:pip install xxx.whl 更新whl包:pip install -U xxx.whl


注意:安装whl包之前需要先安装wheel工具


安装wheel:pip install wheel

numpy下载链接:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/


安装numpy:pip install numpy-xxx-xxx.whl


错误记录:安装时,文件名中出现问号,可能是由于编码问题导致,手动重命名文件后解决

scipy :SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.


它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等


安装Scipy函数库,SciPy依赖Numpy


下载链接:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/


安装Scipy : pip install scipy-xxx-xxx.whl

matplotlib:Python绘图库,可以绘制直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等


安装matplotlib:直接运行pip install matplotlib


或者下载whl安装包安装


下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

scikit-learn(简称sklearn):sklearn是Scipy的扩展,建立在NumPy和matplotlib库的基础上;支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块


安装:pip install -U scikit-learn


import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(3,2,1)
#np.array()的类型是array
x1=np.array([1,2,3,1,5,6,5,5,6,7,8,9,7,9])
x2=np.array([1,3,2,2,8,6,7,6,7,1,2,1,1,3])
#zip()函数,接收的参数是可迭代的对象
#返回的是一个list,list中的元素为元组
#zip(x1,x2)就是将两个数组中按顺序对应的数字组成一个元组
#返回的是 [(1,1),(2,3),(3,2)...]
#此处如果将x1和x2定义为普通的list也可返回相同的list
x=np.array(zip(x1,x2)).reshape(len(x1),2)
#reshape()改变Array的维数,例如
#a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
#b = a.reshape(2,4)形如:[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]
#c = a.reshape(2,2,2) 将a变成三维数组
plt.xlim([0,10])
plt.ylim([0,10])
plt.title('Instances')
plt.scatter(x1,x2)
colors=['b','g','r','c','m','y','k','b']
markers=['o','s','D','v','^','p','*','+']
clusters=[2,3,4,5,8]
subplot_counter=1
sc_scores=[]
for t in clusters :
subplot_counter+=1
plt.subplot(3,2,subplot_counter)
kmeans_model=KMeans(n_clusters=t).fit(x)
for i,l in enumerate(kmeans_model.labels_):
plt.plot(x1[i],x2[i],color=colors[l],marker=markers[l],ls='None')
plt.xlim([0,10])
plt.ylim([0,10])
sc_score=silhouette_score(x,kmeans_model.labels_,metric='euclidean')
sc_scores.append(sc_score)
#程序运行出错,提示字符出错
plt.title('K=%s,silhouette coefficient= %0.03 f' % (t,sc_score))
plt.figure()
plt.plot(clusters,sc_scores,'*-')
plt.xlabel('Number of Cluster')
plt.ylabel('Silhouette Coefficient Score')
plt.show()

最新文章

123

最新摄影

微信扫一扫

第七城市微信公众平台