Python与数据挖掘

前言 为什么要写本书？ Python是什么？ Python是一种带有动态语义的、解释性的、面向对象的高级编程语言。其高级内置数据结构，结合动态类型和动态绑定，使其对于敏捷软件开发非常具有吸引力。同时，Python作为脚本型（胶水） 语言连接现有的组件也十分高效。Python语法简洁，可读性强，从而能降低程序的维护成本。不仅如此，Python支持模块和包，鼓励程序模块化和代码重用。 Python语言的解释性使其语法更接近人类的表达和思维过程，开发程序的效率极高。习惯使用Python者，总习惯在介绍Python时强调一句话：“人生苦短，我用Python。”由于没有编译步骤，“写 代码—测试—调试”的流程能被快速地反复执行。 作为一款用途广泛的语言，Python在数据分析与机器学习领域的表现，称得上“一任群芳妒”。2016年3月，国外知名技术问答社区StackOverflow发布了《2016年开发者调查报告》。此调查号称是 有史以来最为全面的开发者调查。其中，数据科学家的十大技术栈中，有7个包含Python。具体来说，数据科学家中有63%正在使用Python，44%正在使用R语言。而且，27%的人同时使用这两种语言。 Python还在“最多人使用的技术”“最受欢迎技术”“需求度最高技术”等榜单中名列前十。 Python的明显优势： ·Python作为一款优雅、简洁的开源编程语言，吸引了世界各地顶尖的编程爱好者的注意力。每天都有数量众多的开源项目更新自己的功能，作为第三方模块为其他开发者提供更加高效、便利的支 持。 ·Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C、C++、Cython来编写扩充模块，从而集成多种语言的代码，协同工作。一些算法在底层用C实现后，封装在Python模块中，性能非常高 效。 ·Python受到世界各地开发者的一致喜爱，在世界范围内被广泛使用。这意味着读者可以通过查看代码范例，快速学习和掌握相关内容。 ·Python语言简单易学，语法清晰。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。通常，相较其他语言，Python的源代码被认为具有更好的可读性。 2004年，Python已在Google内部使用，他们的宗旨是：Python where we can，C++where we must，即在操控硬件的场合使用C++，在快速开发时使用Python。 总的来说，Python是一款用于数据统计、分析、可视化等任务，以及机器学习、人工智能等领域的高效开发语言。它能满足几乎所有数据挖掘下所需的数据处理、统计模型和图表绘制等功能需求。大 量的第三方模块所支持的内容涵盖了从统计计算到机器学习，从金......