前言

我是一个完全没用过python的人,所以,想写机器学习,就得从语法入手。

首先上W3cSchool去学习基础语法。

基础语法都差不多,重点看一下函数,模块,面向对象。

函数的写法稍有不同,格式上类似yml的写法;模块会介绍import的相关信息;面向对象会介绍类的相关信息。

参考网站:

https://www.w3cschool.cn/python3/

https://www.w3cschool.cn/python3/python3-eam72ylh.html

理论上,2~3个小时就能学完。

K-means机器学习

我这里使用VSCode进行开发,随便打开一个文件夹,然后创建一个KmeansTest.py的文件,然后点运行(右上角的三角),然后系统会提示安装python。

因为我电脑是Window11,所以会弹窗提示我安装python3的包,点击安装即可;如果不是window11,就自己下个python包,配置一下环境变量,这个过程不复杂。

然后,因为我是完全没有python经验的,所以我也不知道要安装什么插件,所以我就打开扩展窗口,输入python搜索,随便按几个最上面的插件。

然后,先在终端里执行下面代码:

 pip install scikit-learn
pip install matplotlib

scikit-learn是做机器学习的,matplotlib是一个绘图的库。

然后我们定义个数组做为学习的源数据.

X1 = [
[0.0,0.0],
[0.0,0.3],
[0.3,0.0],
[9.0,0.0],
[9.0,0.6],
[9.6,0.0]]

然后编写代码:

from sklearn.cluster import KMeans
# 按F2可以重命名
xList = [
[0.0,0.0],
[0.0,0.3],
[0.3,0.0],
[9.0,0.0],
[9.0,0.6],
[9.6,0.0]]
n_clusters = 2
cluster = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(xList) xLable = cluster.labels_
# xlable 是上面那个集合,每个元素的所属分组
print ("xLable",xLable) xListGroup1 =[]
xListGroup2 =[]
# 使用range时,循环的是索引,python里叫序列
for index in range(len(xList)) : cluster = xLable[index]
if(cluster==1):
xListGroup1.append( xList[index])
if(cluster==0):
xListGroup2.append( xList[index]) print ("xListGroup1",xListGroup1)
print ("xListGroup2",xListGroup2)

调试得到结果:

如我们期待的一样,前3个数据比较接近,后三个比较接近,所以,分两组的话,就是前3个一组,后3个一组。

经验

调试时,删除终端再建一个,不然有时候会出现莫名奇妙的异常,而实际上,代码并没有错误,这个非常耽误时间。

使用matplotlib

使用matplotlib的make_blobs函数,生成一个大一点的数据源测试,代码如下:

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans xList, y = make_blobs(n_samples=500,n_features=2,centers=4,random_state=1) n_clusters = 2
cluster = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(xList) xLable = cluster.labels_
# xlable 是上面那个集合,每个元素的所属分组
print ("xLable",xLable) xListGroup1 =[]
xListGroup2 =[] # 使用range时,循环的是索引,python里叫序列
for index in range(len(xList)) :
cluster = xLable[index]
if(cluster==1):
xListGroup1.append( xList[index])
if(cluster==0):
xListGroup2.append( xList[index]) print ("xListGroup1",xListGroup1)
print ("xListGroup2",xListGroup2)

结语

通过上面代码,我们简简单单的实现了一个机器学习。

如果想让这个功能跟项目沟通,那就学习一下网络编程,写一个http监听,然后接一组数据,用上面代码处理完,返回一组数据即可。

同理,上面的代码可以换成opencv的,可以换成TensorFlow的。


注:此文章为原创,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处!



若您觉得这篇文章还不错,请点击下方的【推荐】,非常感谢!

https://www.cnblogs.com/kiba/p/18085072

没有Python基础,如何学习用Python写机器学习的更多相关文章

  1. 『Python基础-1 』 编程语言Python的基础背景知识

    #『Python基础-1 』 编程语言Python的基础背景知识 目录: 1.编程语言 1.1 什么是编程语言 1.2 编程语言的种类 1.3 常见的编程语言 1.4 编译型语言和解释型语言的对比 2 ...

  2. Python基础:四、python的优缺点

    python是一门动态解释性的强类型语言 python的优点: 1. python的定位是"优雅"."明确"."简单" python程序看上 ...

  3. Python基础入门教程,Python学习路线图

    给大家整理的这套python学习路线图,按照此教程一步步的学习来,肯定会对python有更深刻的认识.或许可以喜欢上python这个易学,精简,开源的语言.此套教程,不但有视频教程,还有源码分享,让大 ...

  4. python基础(1)---python简介

    一.python简介 Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间,为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言.目前Python已经成为实际上除了中国最流行的开发语 ...

  5. (Python基础教程之八)Python中的list操作

    Python基础教程 在SublimeEditor中配置Python环境 Python代码中添加注释 Python中的变量的使用 Python中的数据类型 Python中的关键字 Python字符串操 ...

  6. Python基础:二、python介绍

    Python崇尚优美.清晰.简单,是一个优秀并广泛使用的语言 python的创始人为GuidovanRossum.1989年圣诞节期间,Guido再阿姆斯特丹未来打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序 ...

  7. python基础篇_001_初识Python

    一.Python环境 windows环境安装Python步骤 .下载安装包:https://www.python.org/downloads/windows/  .安装:默认安装路径:C:\pytho ...

  8. Python基础学习笔记(一)python发展史与优缺点,岗位与薪资

    相信有好多朋友们都是第一次了解python吧,可能大家也听过或接触过这个编程语言.那么到底什么是python呢?它在什么机缘巧合下诞生的呢?又为什么在短短十几年时间内就流行开来呢?就请大家带着疑问,让 ...

  9. python基础【2】——python数据类型之字符串

    python数据类型-字符串 一. 字符串的表示方法(str) 作用: 记录文本信息 表示方法:' ' 单引号 " "双引号 ''' '''三单引号 ""&qu ...

  10. python基础入门教程《python入门经典》

    第一章 在python中使用数字 1.用变量存储信息 1.1变量的类型 变量,用于存储很多不同的数据类型的信息. 基本数据类型 数据类型 存储内容 示例 integer 整   float 浮点   ...

随机推荐

  1. NC15479 最短路

    题目链接 题目 题目描述 企鹅国中有 \(N\) 座城市,编号从 \(1\) 到 \(N\) . 对于任意的两座城市 \(i\) 和 \(j\),企鹅们可以花费 \((i\,\,xor\,\, j)* ...

  2. POJ1080 滑雪

    题目链接 题目 Description Michael喜欢滑雪百这并不奇怪, 因为滑雪的确很刺激.可是为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,而且当你滑到坡底,你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你.Mi ...

  3. 惠普HP519打印机缺色处理记录

    打印蓝色缺失, 黑色出墨不均匀 开盖检查, 发现蓝色墨水管路中间有断线, 拆开打印头后, 用随机器配的桔红色吸墨器吸墨. 之后重新开机还是缺色. 检查彩色打印头, 用浅浅的一层热水泡下方喷嘴, 黄色红 ...

  4. 【OpenGL ES】立方体手动旋转

    1 前言 ​ 本文主要介绍使用 OpenGL ES 绘制立方体,并实现手动触摸事件控制立方体旋转. ​ 为方便控制触摸旋转,假设旋转轴始终在 xoy 平面上,设 z 轴的方向向量 u = (0, 0, ...

  5. 《系列二》-- 6、从零开始的 bean 创建

    目录 createBean() 的面纱 createBean() 的承包者: doCreateBean() 总结 阅读之前要注意的东西:本文就是主打流水账式的源码阅读,主导的是一个参考,主要内容需要看 ...

  6. c# rdkafka 设置偏移量(offset)

    参考资料: librdkafka: 如何设置Kafka消费者订阅消息的起始偏移位置 领导要求kafka消费者端消费最新的数据. 不知道怎么设置偏移量,查了资料. 用惯了封装好的东西,都不知道怎么设置了 ...

  7. kafka消费者的三种模式

    几种不同的注册方式 subscribe方式:当主题分区数量变化或者consumer数量变化时,会进行rebalance:注册rebalance监听器,可以手动管理offset不注册监听器,kafka自 ...

  8. C++ STL 容器 list类型

    C++ STL 容器 list类型 list对于异常支持很好,要么成功,要么不会发生什么事情 以下是 std::list 在异常处理方面表现良好的几个原因: 动态内存管理:std::list 使用动态 ...

  9. Educational Codeforces Round 143 (Rated for Div. 2)C. Tea Tasting(前缀和+二分、贡献枚举)

    C. Tea Tasting 思路 这里枚举有三种思路 然后经过考虑3是最可行的,然后接着考虑如何计算贡献 这里在实现的时候用了一个差分数组,因为我们需要记录第i个茶师它喝了多少个\(b_i\)以及不 ...

  10. Spring事务(四)-事务失效场景

    有时候,我们明明在类或者方法上添加了@Transactional注解,却发现方法并没有按事务处理.其实,以下场景会导致事务失效. 1.事务方法所在的类没有加载到Spring IOC容器中. Sprin ...