什么是用于数据挖掘的最佳Python 2.7模块

在本文中，我们将学习用于数据挖掘的最佳Python 2.7模块。

以下是一些用于数据挖掘的最佳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。人类相互交流和理解彼此的观点，然后做出适当的回应。这种交互、理解和回应是由机器而非人类完成的 NLP 。

NLTK（自然语言工具包） 是一个标准的 Python库 ，其中包含了预构建的函数和工具，使其更易于使用和实施。它是一个流行的自然语言处理（ NLP ）和计算语言学库。

Beautiful Soup

Beautiful Soup 是一个以刘易斯·卡罗尔的《爱丽丝梦游仙境》中的一首诗命名的Python模块。Beautiful Soup是一个Python程序，顾名思义，它解析不需要的材料，并帮助我们组织和格式化混乱的网页数据，修复错误的HTML，并以易于导航的XML结构呈现给我们。

借助Python模块Beautiful Soup，从HTML和XML文件中提取信息变得非常简单。

Matplotlib

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

它是一个用于制作2D数组图表和可视化的优秀Python模块。基于 NumPy 数组，并旨在与SciPy堆栈的其他部分一起工作，Matplotlib是一个跨平台的数据可视化程序。作者John Hunter在2002年首次使用它。

访问大量数据并以可视化和易于理解的格式呈现是可视化的最大优势之一。在Matplotlib中可用的许多绘图包括线图、柱状图、散点图、直方图等。

Matplotlib 是一个允许您创建静态、动画和交互式可视化的Python库。Matplotlib使简单的事情变得简单，困难的事情变得可能。

• Matploitlib出版品质量的图表。

• 创建可以缩放、平移和更新的交互式图形。

• 自定义视觉样式和布局。

• 导出到多种文件格式。

• 包括JupyterLab和图形用户界面。

• 使用基于Matplotlib的多个第三方软件包。

Mrjob

YELP创建了一个名为mrjob的流行Python包，用于MapReduce。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（Elastic MapReduce）在云中进行测试。

Amazon EMR 是由Amazon Web Services提供的基于云的大数据网络服务。mrjob是一个活跃的MapReduce编程框架或Hadoop Streaming任务框架，提供比当前任何其他库或框架更好的有关Hadoop的Python文档。我们可以使用mrjob在单个类中编写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Python科学计算开源库之一。它内置的数学函数可以进行高速计算，支持多维数据和大型矩阵。线性代数也可以通过它来实现。与列表相比，NumPy数组更常用，因为它占用更少的内存，更便捷高效。

当谈到开源的Python库时，NumPy是进行科学计算最流行的之一。由于它已经具备必要的数学函数，因此可以进行快速计算，并且可以处理多维数据和大型矩阵。这也被应用于线性代数。与列表相比，通常选择NumPy数组，因为它更经济节约内存并且开销更小。

Pybrain

Pybrain 是一种用Python实现的用于机器学习的开源库。该库提供了用户友好的训练方法、数据集和训练器，用于训练和测试网络。

Pybrain的官方资料描述它是一个模块化的Python机器学习库。它旨在提供灵活、用户友好但功能强大的机器学习算法以及一系列预定义的设置用于测试和比较算法。

PyBrain是Python基础的强化学习、人工智能和神经网络库的缩写。实际上，我们先想出了这个名称，然后反向工程出了这个非常详细的缩写。

Mlpy

Mlpy是一个使用NumPy/SciPy和GNU Scientific Libraries构建的Python机器学习模块。

Mlpy的目标是通过其广泛选择的先进机器学习算法在监督和无监督场景中实现模块化、可维护、可重现、易用和高效的合理平衡。Mlpy是一个开源的跨平台Python 2和3库，遵循GNU通用公共许可证第3版。

特点

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

Scrapy

Scrapy是一个用于大规模网络爬取的Python框架。它为您提供了从网站提取数据、自定义分析和以所选的结构和格式存储数据所需的所有工具。

由于互联网的多样性，没有一种“一刀切”的技术可以从网站中提取数据。通常使用临时方法，如果您开始为每个小任务编写代码，很快就会自己构建自己的爬取框架。Scrapy就是这样一种框架。

使用Scrapy，您不必重新发明轮子。

结论

在本文中，我们了解了八个非常重要的Python模块用于数据挖掘。每个模块在数据挖掘过程中扮演不同的角色。