python建模插补(python下的networkx怎么安装)

1.python下的networkx怎么安装

一、Networkx简介 课题研究与复杂网络有关,而是用Python又非常方便,networkx便是做复杂网络研究的“利器”,那就从安装它开始吧! Networkx是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,这个工具可以用python实现有关复杂网络的创建、处理、组织研究、动力学、函数的软件包,使用它可以方便的建立网络模型。Networkx内置了常用的图与复杂网络的算法,可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等,可以实现可视化。 二、安装步骤 1. 安装Python2.7,点击安装,然后一直next就行了 2. 安装pywin32-214.win32-py2.7.exe 3. 安装numpy-1.6.1-win32-superpack-python2.7.exe 4. 安装matplotlib-1.1.0.win32-py2.7.exe 5. 安装setuptools-0.6c11.win32-py2.7.exe 6. 安装networkx-1.8.1-py2.7.egg,将这个文件夹放到Python27文件夹下的Scripts文件 夹下。这个稍微麻烦一些,需要用easyinstall安装,具体安装方法如下: (1) 启动DOS控制台(在“运行”里输入cmd) (2) 输入“CD\”进入到C盘(我是将Python2.7安装到了C盘),如图所示:

如果Python是安装到了其他盘,可以直接输入“D:”或者“F:”进入其他盘,如图所示: (3) 进入到Python27文件夹下的Scripts文件夹下,执行easy_install.exe networkx-1.8.1-py2.7.egg就可以啦,如图所示 成功安装! (4) 启动“程序---Python2.7---PythonWin”,输入 import networkx as nx print nx 如果有如图所示,说明可以正常使用: 三、用Networkx画出网络图实例

python3d建模,python仿真建模,用python做数据分析建模

2.怎样用python数据建模

最近,我从孙子(指《孙子兵法》——译者注)那里学到了一些策略:速度和准备“兵之情主速,乘人之不及,由不虞之道,攻其所不戒也。”

(《孙子兵法•九地篇》)无备为战之大患,有备无患,其乃至德也。(哈哈,译者自己写了这句,想必大家能明白。)

这与数据科学博客有什么关系呢?这是你赢得竞争和编程马拉松的关键。如果你比竞争对手准备得更充分,你学习、迭代执行的速度越快,那么你就取得更好的名次,带来更好的结果。

由于近几年来,Python用户数量上涨及其本身的简洁性,使得这个工具包对数据科学世界的Python专家们变得有意义。本文将帮助你更快更好地建立第一个预测模型。

绝大多数优秀的数据科学家和kagglers建立自己的第一个有效模型并快速提交。这不仅仅有助于他们领先于排行榜,而且提供了问题的基准解决方案。

预测模型的分解过程我总是集中于投入有质量的时间在建模的初始阶段,比如,假设生成、头脑风暴、讨论或理解可能的结果范围。所有这些活动都有助于我解决问题,并最终让我设计出更强大的商业解决方案。

为什么你要在前面花费这段时间,这有充分的理由:你有足够的时间投入并且你是无经验的(这是有影响的)你不带有其它数据观点或想法的偏见(我总是建议,在深入研究数据之前做假设生成)在后面的阶段,你会急于完成该项目而没有能力投入有质量的时间了。这个阶段需要投入高质量时间,因此我没有提及时间表,不过我建议你把它作为标准的做法。

这有助于你建立建立更好地预测模型,在后面的阶段的只需较少的迭代工作。让我们来看看建立第一个模型的剩余阶段的时间表:数据描述性分析——50%的时间数据预处理(缺失值和异常值修复)——40%的时间数据建模——4%的时间性能预测——6%的时间让我们一步一步完成每个过程(每一步投入预测的时间):阶段1:描述性分析/数据探索在我刚开始成为数据科学家的时候,数据探索占据了我大量的时间。

不过,随着时间的推移,我已经把大量的数据操作自动化了。由于数据准备占据建立第一个模型工作量的50%,自动化的好处是显而易见的。

这是我们的第一个基准模型,我们去掉任何特征设计。因此,描述分析所需的时间仅限于了解缺失值和直接可见的大的特征。

在我的方法体系中,你将需要2分钟来完成这一步(假设,100000个观测数据集)。我的第一个模型执行的操作:确定ID,输入特征和目标特征确定分类和数值特征识别缺失值所在列阶段2:数据预处理(缺失值处理)有许多方法可以解决这个问题。

对于我们的第一个模型,我们将专注于智能和快速技术来建立第一个有效模型。为缺失值创建假标志:有用,有时缺失值本身就携带了大量的信息。

用均值、中位数或其它简单方法填补缺失值:均值和中位数填补都表现良好,大多数人喜欢用均值填补但是在有偏分布的情况下我建议使用中位数。其它智能的方法与均值和中位数填补类似,使用其它相关特征填补或建立模型。

比如,在Titanic生存挑战中,你可以使用乘客名字的称呼,比如:“Mr.”, “Miss.”,”Mrs.”,”Master”,来填补年龄的缺失值,这对模型性能有很好的影响。填补缺失的分类变量:创建一个新的等级来填补分类变量,让所有的缺失值编码为一个单一值比如,“New_Cat”,或者,你可以看看频率组合,使用高频率的分类变量来填补缺失值。

由于数据处理方法如此简单,你可以只需要3到4分钟来处理数据。阶段3:数据建模根据不同的业务问题,我推荐使用GBM或RandomForest技术的任意一种。

这两个技术可以极其有效地创建基准解决方案。我已经看到数据科学家通常把这两个方法作为他们的第一个模型同时也作为最后一个模型。

这最多用去4到5分钟。

python建模插补

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