lesson01

学习目标：

1、数据分析的十大经典模型：

    · 分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART

    · 聚类算法：K-Means，EM

    · 关联分析：Apriori

    · 连接分析：PageRank

    ☆ 延伸：

        主流AI模型

            · Logistic Regression,

            · Decision Trees,

            · Random Forests

        顶会：

            · NIPS（深度强化学习）

            · AAAI

            · KDD

            · MSRA

        打造自己的立足点===>good job

            场景，懂业务

            模型，懂算法

            代码，工程能力

2、数据分析的架构（3A）：

    · Data Aggregation

    · Data Analysis

    · Data Activation

3、Python基础

    √ Python IDE选择

        5款NoteBook：

            · Kaggle Notebook（内存16G，每周有30小时免费GPU，但生成文件保存不方便）

            · Baidu AI Studio（内存32G，提供16G显卡，上传速度快，但深度学习框架只能使用paddle，只使用机器学习时还是很好用的）

            · 天池 NoteBook（4核，16G内存，公开数据集多）

            ★ Google Colab（https://colab.research.google.com，CPU内存12.7G，支持GPU/TPU加速，可以使用

　　　　  Keras、Tensorflow和Pytorch，Colab最多12个小时环境就会重置，存储在Google 云端硬盘，可以共享，云端Jupyter编辑器）

            · Ali PAI DSW(不能联网)

            Google Colab使用：

                ·上传文件到Google云盘

                ·挂在Google云硬盘

                    from google.colab import drive

                    drive.mount('/content/gdrive')

                ·更改运行目录

                    import os

                    os.chdir("/content/gdrive/My Drive/Colab Notebooks/")

                ·可以选择GPU或TPU进行加速

    √ Online Notebook使用

    √ 常用Python语法

        1）循环语句 while

            sum = 0

            num = 1

            while num < 11:

                  sum += num

                  num += 1

            print(sum)

        2）数据类型：列表、元组、字典、集合

            · 列表: c_list = ['a','b','c']

                # 列表中添加元素

                c_list.append('dianwei')————>['a','b','c','dianwei']

                # 在指定位置添加元素

                c_list.insert(0,'diaochan')————>['diaochan','a','b','c','dianwei']

                # 删除末尾元素(默认index=-1，即删除最后一个元素)

                c_list.pop()————>['diaochan','a','b','c']

            · 元组: c_tuple = ('tupleA','tupleB')

                # 返回字典key组成的元组

                tuple({'zhangfei':65, 'guanyu':99})————>('zhangfei', 'guanyu')

                # 列表转化为元组

                tuple([123, 'zhangfei', 'guanyu', 'liubei'])————>(123, 'zhangfei', 'guanyu', 'liubei')

            · 字典: c_dict = {'guanyu':95,'zhangfei':96}

                # 定义一个dictionary

                c_dict = {'guanyu':96,'zhangfei':95}————>{'guanyu': 96, 'zhangfei': 95}

                # 添加一个元素

                c_dict['zhaoyun'] = 98————>{'guanyu': 96, 'zhangfei': 95, 'zhaoyun': 98}

                #删除一个元素

                c_dict.pop('zhangfei')————>{'guanyu': 96, 'zhaoyun': 98}

                #查看key是否存在

                print('zhangfei' in c_dict)————>False

                #查看一个key对应的值

                print(c_dict.get('zhangfei'))————>None

            · 集合: c_set = set(['a', 'b', 'c'])

                # 集合set和字典dictory类似，不过它只是key的集合，不存储value

                # 同样可以增删查，增加使用add，删除使用remove，查询看某个元素是否在这个集合里，使用in

                # 集合的使用

                c_set = set(['zhangfei', 'guanyu', 'liubei'])————>{'guanyu', 'liubei', 'zhangfei'}

                c_set.add('diaowei')————>{'diaowei', 'guanyu', 'liubei', 'zhangfei'}

                c_set.remove('zhangfei')————>{'liubei', 'guanyu', 'diaowei'}

                print('liubei' in c_set)————>True

            · 注释：

                # -*- coding: utf-8 -*

    ☆ Numpy与科学计算

        # 连续数组的创建：arange 或 linspace

        np.arange(1,11,2)————>array([ 1,  4,  7, 10])

        np.linspace(1,9,5)————>array([1. , 2.6, 4.2, 5.8, 7.4, 9. ])

        # numpy数组之间的加、减、乘、除、幂、取余

        x1 = np.arange(1, 11, 2) ————>array([1, 3, 5, 7, 9])

        x2 = np.linspace(1, 9, 5)————>array([1., 3., 5., 7., 9.])

        np.add(x1, x2)     ————>array([ 2.,  6., 10., 14., 18.])

        np.subtract(x1, x2)————>array([0., 0., 0., 0., 0.])

        np.multiply(x1, x2)————>array([ 1.,  9., 25., 49., 81.])

        np.divide(x1, x2)  ————>array([1., 1., 1., 1., 1.])

        np.power(x1, x2)          # n次方————>array([1.00000000e+00, 2.70000000e+01, 3.12500000e+03, 8.23543000e+05,3.87420489e+08])

        np.remainder(x1, x2)   # 取余数————>array([0., 0., 0., 0., 0.])

        # numpy中统计函数的使用

            a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])   ————>array([[1, 2, 3],

                                                                [4, 5, 6],

                                                                [7, 8, 9]])

            · 最小值min

                np.min(a)————>1

                np.min(a,0)————>[1 2 3]

                np.min(a,1)————>[1 4 7]

            · 最大值max

                np.max(a)————>9

                np.max(a,0)————>[7,8,9]

                np.max(a,1)————>[3 6 9]

            · 统计百分位数percentile

                np.percentile(a, 50)————>5.0

                np.percentile(a, 50, axis=0)————>[4. 5. 6.]

                np.percentile(a, 50, axis=1)————>[2. 5. 8.]

            · 求中位数

                np.median(a)————>5.0

                np.median(a, axis=0)————>[4. 5. 6.]

                np.median(a, axis=1)————>[2. 5. 8.]

            · 求平均数

                np.mean(a)————>5.0

                np.mean(a, axis=0)————>[4. 5. 6.]

                np.mean(a, axis=1)————>[2. 5. 8.]

            · 求标准差(numpy默认是除以样本数n，求的是母体标准差；matlab默认是除以样本n-1，求的是样本标准差)

                样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/（n-1）)

                总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n )

                np.std(a)————>2.581988897471611

                np.std(a,0)————>array([2.44948974, 2.44948974, 2.44948974])

                np.std(a,1)————>array([0.81649658, 0.81649658, 0.81649658])

                ☆ 标准差的原理计算

                    （待补）

            · 求方差

                np.var(a)————>6.666666666666667

                np.var(a,0)————>array([6., 6., 6.])

                np.var(a,1)————>array([0.66666667, 0.66666667, 0.66666667])

                ☆ 方差的原理计算

                    （待补）

            · 排序sort(默认axis=1, 即同一排的元素在每一列上，比较大小，进行位置更替)

                c = np.array([[4,3,2],[2,4,1]])————>array([[4, 3, 2],

                                                          　　　　　　　　 [2, 4, 1]])

                np.sort(c)————> array([[2, 3, 4],

                                     　　　　　    [1, 2, 4]])

                np.sort(c, axis=None)————>array([1, 2, 2, 3, 4, 4])

                np.sort(c, axis=0)————> array([[2, 3, 1],

                                               　　　　　　　[4, 4, 2]])

                np.sort(c, axis=1)————> array([[2, 3, 4],

                                             　　　　　　     [1, 2, 4]])

            · 加权平均值average

                b = np.array([1,2,3,4])

                weights = np.array([1,2,3,4])

                np.average(b)————>2.5

                np.average(b,weights=weights)————>3.0

                ☆ 加权平均值的原理计算

                    sum = 0

                    for i in range(len(b)):

                        sum += b[i]*weights[i]/weights.sum()

                    print("average_result:{}".format(sum))

    ★ 面试题：10亿个数中，如何快速取到Top1000

　　　　　　（待补）

练习：

Action1: 完成A+B Problem（练习平台：https://zoj.pintia.cn/problem-sets/91827364500/problems/91827364500）

Answer1：

 while True:
     try:
         line = input()
         a = line.split()
         print int(a[0]) + int(a[1])
     except:
         break

 

Action2：求2+4+6+8+...+100的求和，用Python该如何写

Answer2：

 def toSum(start,end):
     import numpy as np
     return np.array(range(start,end+2,2)).sum()

 toSum(2, 100)

 

Action3:  统计全班的成绩

　　班里有5名同学，现在需要你用numpy来统计下这些人在语文、英语、数学中的平均成绩、最小成绩、最大成绩、方差、标准差。然后把这些人的总成绩排序，得出名次进行成绩输出。

Answer3：

 # 将学生成绩生成narray
 students = np.array([[68, 65, 30],
                      [95, 76, 98],
                      [98, 86, 88],
                      [90, 88, 77],
                      [80, 90, 90]])

 # 利用numpy统计函数计算平均值、最小值、最大值、方差、标准差
 final = np.array([np.mean(students, 0),
                   np.min(students, 0),
                   np.max(students, 0),
                   np.var(students, 0),
                   np.std(students, 0)]).T

 # 计算每个学生三科成绩，并转化为二维array，方便最后所有统计值的拼接
 score_total = np.sum(students, 1)
 score_rank_index = np.argsort(-score_total)
 # score_rank_index = np.argsort(-score_total).reshape(-1, 1)
 # score_rank = score_total[np.argsort(-score_total)].reshape(-1, 1)
 # final = np.concatenate([temp, score_rank_index, score_rank], axis=1).T
 # 注意：concatenate拼接时，拼接方向的形状需要一致，
 # 可参看https://www.cnblogs.com/raykindle/p/12485250.html

 subject_cols = ['语文', '数学', '英语']
 name_cols = ['张飞', '关羽', '刘备', '典韦', '许褚']

 # 打印输出
 for i, sub in enumerate(subject_cols):
     print("{0}平均成绩: {1:.2f}".format(sub, final[i, 0]))
     print("{0}最低分: {1:.0f}".format(sub, final[i, 1]))
     print("{0}最高分: {1:.0f}".format(sub, final[i, 2]))
     print("{0}成绩方差: {1:.2f}".format(sub, final[i, 3]))
     print("{0}成绩标准差: {1:.2f}\n".format(sub, final[i, 4]))

 for i, rk in enumerate(score_rank_index):
     print("第{2}名:{0}，总分:{1:.0f}".format(name_cols[rk], score_total[rk], i+1))

 结果输出：

 语文平均成绩: 86.20
 语文最低分: 68
 语文最高分: 98
 语文成绩方差: 120.16
 语文成绩标准差: 10.96

 数学平均成绩: 81.00
 数学最低分: 65
 数学最高分: 90
 数学成绩方差: 87.20
 数学成绩标准差: 9.34

 英语平均成绩: 76.60
 英语最低分: 30
 英语最高分: 98
 英语成绩方差: 587.84
 英语成绩标准差: 24.25

 第1名:刘备，总分:272
 第2名:关羽，总分:269
 第3名:许褚，总分:260
 第4名:典韦，总分:255
 第5名:张飞，总分:163

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