数据处理与可视化（机器学习算法原理与实践）

数据的导入和内存管理

1.数据表文件的读取

由于现在大多数系统内存都在几个G，因此小点的数据表处理比较简单，可以直接读入内存并结构化

下面例子是用python读取数据表文件，并将其存到矩阵中，并输出矩阵的行、列数

# -*- coding: utf-8 -*-

import sys
import os
from numpy import *

# 配置utf-8输出环境
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

#数据文件转矩阵
# path: 数据文件路径
# delimiter: 文件分隔符
def file2matrix(path,delimiter):
    recordlist = []
    fp = open(path,"rb")     # 读取文件内容
    content = fp.read()
    fp.close()
    rowlist = content.splitlines()     # 按行转换为一维表
    # 逐行遍历
    # 结果按分隔符分割为行向量
    recordlist =[ row.split(delimiter) for row in rowlist if row.strip()]
    return mat(recordlist)    # 返回转换后的矩阵形式

root = "testdata" #数据文件所在路径
pathlist = os.listdir(root) # 获取路径下所有数据文件
for path in pathlist:
    recordmat = file2matrix(root+"/"+path,"\t") # 文件到矩阵的转换
    print shape(recordmat) # 输出解析后矩阵的行、列数

输出结果如下

 

2.对象的持久化

有时候我们希望数据以对象的方式保存，python的ePicke模块支持对象的读写

下面例子将转换为矩阵的数据持久化为对象的文件，并读取序列化后的文件

# -*- coding: utf-8 -*-

import sys
import os
from numpy import * #导入序列化库
import cPickle as pickle
# 配置utf-8输出环境
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

#数据文件转矩阵
# path: 数据文件路径
# delimiter: 文件分隔符
def file2matrix(path,delimiter):
    recordlist = []
    fp = open(path,"rb")     # 读取文件内容
    content = fp.read()
    fp.close()
    rowlist = content.splitlines()     # 按行转换为一维表
    # 逐行遍历
    # 结果按分隔符分割为行向量
    recordlist =[ row.split(delimiter) for row in rowlist if row.strip()]
    return mat(recordlist)    # 返回转换后的矩阵形式

root = "testdata" #数据文件所在路径

pathlist = os.listdir(root) # 获取路径下所有数据文件

recordmat = [file2matrix(root+"/"+path,"\t") for path in pathlist]

# 转换为对象文件
file_obj = open(root+"/recordmat.dat", "wb")
pickle.dump(recordmat[0],file_obj) #将生成的矩阵独享保存到指定位置
file_obj.close()

# 读取序列化后的文件
read_obj = open(root+"/recordmat.dat", "rb")
readmat = pickle.load(read_obj) #从指定位置读取对象
print shape(readmat)

输出结果如下

3.高效读取大文本文件

当遇到大文本文件时（几G，几十G，超过内存大小），可以使用如下函数逐行读取，逐行处理

如下例子读取了文件的前10行

# -*- coding: utf-8 -*-

import sys
import os
from numpy import *

# 配置utf-8输出环境
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

# 按行读文件，读取指定行数
# nmax=0按行读取全部
def readfilelines(path,nmax=0):
    fp = open(path,"rb")
    ncount = 0 # 已读取行
    while True:
        content = fp.readline()
        # 判断是否到文件尾，是否读取到
        if content =="" or (ncount>=nmax and nmax!=0):
            break
        yield content  # 返回读取的行
        if nmax != 0 :     ncount += 1
    fp.close()

path = "testdata/01.txt" #数据文件所在路径
# 读取10行,
for line in readfilelines(path,nmax=10):
    print line.strip()

输出结果如下

 

表与线性结构的可视化

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 曲线数据加入噪声
x = np.linspace(-5,5,200);
y = np.sin(x);# 给出y与x的基本关系
yn = y+np.random.rand(1,len(y))*1.5 ;    # 加入噪声的点集

# 绘图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(x,yn,c='blue',marker='o')
ax.plot(x,y+0.75,'r')
plt.show()

 

树与分类结构的可视化

因为MatPlotlib没有提供专门绘制树的API，所以这里用了treePlotter

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import treePlotter as tp

# 绘制树
myTree = {'root': {0: 'leaf node', 1: {'level 2': {0: 'leaf node', 1: 'leaf node'}},2:{'level2': {0: 'leaf node', 1: 'leaf node'}}}}
tp.createPlot(myTree)

 

 

图与网络结构的可视化

图和网络结构是神经网络和贝叶斯网络中重要的数据结构，完整的结构一般使用dict加list进行存储。

Node = {'node name':node_info}
Arc = {'arc name':list[node1,node2,…]}

在算法中，经常简化存储为邻接矩阵的形式，使用NumPy的矩阵结构存储点坐标；弧的坐标使用距离公式计算。可视化时可以生成x轴的list和y轴的list显示在图片中。

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt

# nodelist = ["city1","city2","city3","city4","city5","city6","city7","city8"]
dist = mat([[0.1,0.1],[0.9,0.5],[0.9,0.1],[0.45,0.9],[0.9,0.8],[0.7,0.9],[0.1,0.45],[0.45,0.1]])
m,n = shape(dist)
# 绘图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(dist.T[0],dist.T[1],c='blue',marker='o',s=100)
for point in dist.tolist():
    plt.annotate("("+str(point[0])+", "+str(point[1])+")",xy = (point[0],point[1]))
xlist = []
ylist = []
for px,py in zip(dist.T.tolist()[0],dist.T.tolist()[1]):
    xlist.append([px])
    ylist.append([py])
# print xlist
# print ylist
ax.plot(xlist,ylist,'r')
plt.show()