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1. 爬取网站数据
2. 数据清洗与处理
3. 数据可视化
4. 机器学习模型训练
5. 深度学习模型训练
6. 总结 1. 爬取网站数据
在我们的Python中呢#xff0c;使用爬虫可以轻松地获取网站的数据。可以使用urllib、requests、BeautifulSoup等库进行数据爬取和处理。以下是…目录
1. 爬取网站数据
2. 数据清洗与处理
3. 数据可视化
4. 机器学习模型训练
5. 深度学习模型训练
6. 总结 1. 爬取网站数据
在我们的Python中呢使用爬虫可以轻松地获取网站的数据。可以使用urllib、requests、BeautifulSoup等库进行数据爬取和处理。以下是一段爬取天气信息的示例代码欧蕾欧蕾欧蕾蕾
import requests
from bs4 import BeautifulSoupurl https://www.weather.com/zh-CN/weather/hourbyhour/l/ChinaBeijingBeijing?canonicalCityId4a7d9ad7fc0cbd7f58d22b2f3d5c3cd9eb520a9b49f797290e3a8ae30e23f0e9
res requests.get(url)
soup BeautifulSoup(res.text, html.parser)for hour in soup.select(.twc-hourly-forecast__table .twc-sticky-col.hourly-time span):print(hour.text)这段代码通过requests库获取网站的HTML内容然后使用BeautifulSoup库解析HTML并进行数据提取。通过CSS选择器定位到需要的信息并进行输出滴昂。
2. 数据清洗与处理
在获取到数据后需要去对俺们的数据进行清洗和处理。这包括数据去重、缺失值填充、数据类型转换等。以下是一段简单的数据清洗和处理示例代码 import pandas as pd
import numpy as np# 读取CSV文件
df pd.read_csv(data.csv)# 去除重复数据
df.drop_duplicates(inplaceTrue)# 填充缺失值
df.fillna(value{age: np.mean(df[age])})# 数据类型转换
df[age] df[age].astype(int)这段代码使用pandas库读取CSV文件并对数据进行去重、缺失值填充、数据类型转换等操作。这些操作可以帮助我们对数据进行清洗和处理使得数据更加滴规范化和易于分析。
3. 数据可视化
在对数据进行清洗和处理后我们需要对数据进行可视化。可视化可以帮助我们更好滴理解数据并发现数据中的规律。以下是一段简单的数据可视化示例代码
import matplotlib.pyplot as plt# 读取CSV文件
df pd.read_csv(data.csv)# 绘制散点图
plt.scatter(df[age], df[score])# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title(Age vs. Score)
plt.xlabel(Age)
plt.ylabel(Score)# 显示图表
plt.show()这段代码使用matplotlib库绘制了一个散点图通过设置标题、坐标轴标签等属性使得图表更加清晰易懂。这个简单的示例可以帮助我们了解如何在Python中进行数据可视化。
4. 机器学习模型训练
在Python中使用机器学习模型可以对数据进行预测和分类。可以使用scikit-learn等库进行机器学习模型的构建和训练。以下是一个简单的线性回归模型训练示例
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 读取CSV文件
df pd.read_csv(data.csv)# 提取特征和标签
X df[[age]]
y df[score]# 构建线性回归模型
model LinearRegression()# 训练模型
model.fit(X, y)# 输出模型系数和截距
print(model.coef_)
print(model.intercept_)这段代码使用scikit-learn库构建了一个线性回归模型使用读取CSV文件提取特征和标签。然后使用fit()方法训练模型并输出模型系数和截距。这个简单的示例可以帮助我们了解如何在Python中进行机器学习模型的训练。
5. 深度学习模型训练
在Python中使用深度学习模型可以对更加复杂的数据进行预测和分类。可以使用TensorFlow、Keras等库进行深度学习模型的构建和训练。以下是一个简单的MNIST手写数字识别模型训练示例
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras# 读取MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) keras.datasets.mnist.load_data()# 将数据集归一化
x_train x_train / 255.0
x_test x_test / 255.0# 构建深度学习模型
model keras.Sequential([keras.layers.Flatten(input_shape(28, 28)),keras.layers.Dense(128, activationrelu),keras.layers.Dropout(0.2),keras.layers.Dense(10, activationsoftmax)
])# 编译模型
model.compile(optimizeradam, losssparse_categorical_crossentropy, metrics[accuracy])# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs5)# 评估模型
test_loss, test_acc model.evaluate(x_test, y_test)
print(Test accuracy:, test_acc)这段代码使用TensorFlow和Keras库构建了一个简单的MNIST手写数字识别模型。通过读取MNIST数据集使用Sequential模型构建深度学习模型并编译模型。然后使用fit()方法训练模型并使用evaluate()方法评估模型。这个示例可以帮助我们了解如何在Python中进行深度学习模型的训练。
6. 总结
我们的宝贝Python在数据处理、机器学习、深度学习等方面都有非常强大的应用。在使用Python进行编程时我们可以使用各种各样的库来完成我们的任务。本文介绍了爬取网站数据、数据清洗与处理、数据可视化、机器学习模型训练和深度学习模型训练等几个示例。 制作不易 求三连喔
