Python 2.7数据挖掘最佳模块有哪些？

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在本文中，我们将学习用于数据挖掘的最佳Python 2.7模块。

以下是用于数据挖掘的一些最佳Python 2.7模块：

• NLTK

• Beautiful Soup

• Matplotlib

• mrjob

• NumPy

• pybrain

• mlpy

• Scrapy

NLTK

自然语言处理 (NLP) 是使用软件或机器来处理或理解文本或语音的过程。人类相互交流并理解彼此的观点，然后做出适当的回应。在NLP中，这种交互、理解和回应是由机器而不是人类完成的。

NLTK（自然语言工具包）是一个标准的Python库，其中包含预先构建的函数和工具，使使用和实现更容易。它是自然语言处理 (NLP) 和计算语言学中一个流行的库。

Beautiful Soup

Beautiful Soup是一个Python模块，其名称来源于刘易斯·卡罗尔在《爱丽丝梦游仙境》中同名诗歌。Beautiful Soup是一个Python程序，顾名思义，它解析不需要的材料，并通过修复不正确的HTML并以易于导航的XML结构呈现给我们，从而帮助组织和格式化混乱的网络数据。

借助Python模块Beautiful Soup，可以轻松地从HTML和XML文件中提取信息。

Matplotlib

Matplotlib是一个专门用于绘图的Python库。它提供面向对象的API，用于绘图应用程序集成。它与Python脚本、shell、Web应用程序服务器和GUI工具包兼容。

它是一个用于创建二维数组图表和可视化的很棒的Python模块。Matplotlib基于NumPy数组，并旨在与SciPy堆栈的其余部分一起工作，是一个跨平台的数据可视化程序。作者John Hunter于2002年首次使用它。

以视觉上吸引人且易于理解的格式访问大量数据的能力是可视化的最大好处之一。Matplotlib中许多可用的绘图类型包括线形图、条形图、散点图、直方图等等。

Matplotlib是一个Python库，允许您创建静态、动画和交互式可视化效果。Matplotlib使简单的事情变得简单，使困难的事情成为可能。

• Matplotlib出版物质量的绘图。

• 创建可缩放、平移和更新的交互式图形。

• 自定义视觉样式和布局。

• 导出到各种文件格式。

• 包含JupyterLab和图形用户界面。

• 使用基于Matplotlib的各种第三方软件包。

mrjob

YELP创建了流行的Python MapReduce包，称为mrjob。该库支持Python程序员开发MapReduce程序。使用mrjob生成的MapReduce Python代码可以在本地或使用Amazon EMR（弹性MapReduce）在云中进行测试。

Amazon EMR是亚马逊网络服务提供的基于云的Big Data Web服务。mrjob是一个用于MapReduce编程或Hadoop Streaming任务的活跃框架，它为使用Python的Hadoop提供了比任何其他当前可用的库或框架更好的文档。我们可以使用mrjob在一个类中编写Mapper和Reducer的代码。如果我们没有安装Hadoop，我们仍然可以在本地系统环境中运行mrjob程序。mrjob适用于Python 2.7/3.4+。

mrjob的安装

pip install mrjob (or)
pip3 install mrjob    #for python3

NumPy

NumPy是最广泛使用的开源Python科学计算库之一。其内置的数学函数允许进行闪电般的快速计算，并支持多维数据和大型矩阵。线性代数也使用它。NumPy Array通常比列表更受欢迎，因为它消耗更少的内存，并且更方便和高效。

在开源Python库中，NumPy是进行科学计算最受欢迎的库之一。由于它已经编写了必要的数学函数，因此可以快速执行计算，并且它可以处理多维数据以及大型矩阵。这也用于线性代数。与列表相比，NumPy Array通常是首选，因为它更节省内存并且开销更少。

Pybrain

Pybrain是一个用Python实现的开源机器学习库。该库为训练和测试网络提供了用户友好的训练方法、数据集和训练器。

Pybrain的官方文献将其描述为一个用于机器学习的Python库，它是模块化的。它旨在为机器学习任务提供灵活、用户友好且强大的算法，以及一系列预定义设置，用于测试和比较您的算法。

基于Python的强化学习、人工智能和神经网络库是PyBrain的缩写。实际上，我们首先想出了这个名字，然后反向设计了这个极其详细的“反义词”。

Mlpy

mlpy是一个Python机器学习模块，它是使用NumPy/SciPy和GNU科学库构建的。

mlpy的目标是通过其广泛选择的用于监督和非监督情况的尖端机器学习算法，在模块化、可维护性、可重复性、可用性和效率之间取得合理的平衡。mlpy是一个开源的跨平台Python 2和3库，根据GNU通用公共许可证版本3提供。

特点

回归-最小二乘法、岭回归、最后角度回归、弹性网络、核岭回归、支持向量机 (SVR)、偏最小二乘法 (PLS)。

Scrapy

Scrapy是一个用于大规模Web抓取的Python框架。它为您提供了所有必要的工具，以便轻松地从网站提取数据，根据您的意愿分析数据，并以您喜欢的结构和格式存储数据。

由于互联网非常多样化，因此没有适用于从网站提取数据的“一刀切”方法。通常使用临时方法，如果您开始为执行的每个小任务编写代码，您很快就会最终构建自己的抓取框架。Scrapy就是那个框架。

使用Scrapy，您无需重新发明轮子。

结论

在本文中，我们学习了八个非常重要的用于数据挖掘的Python模块。每个模块在数据挖掘过程中执行不同的功能。