python中對特徵進行打分（特徵選擇python）

本文目錄一覽：

• 1、python的五個特點
• 2、Python的特點有哪些?
• 3、如何使用python數據特徵分析與可視化
• 4、如何用Python對數據進行差分
• 5、Python 數據可視化：分類特徵統計圖
• 6、Python的特點（優點和缺點）

python的五個特點

python的五個特點：

1、簡單易學

python是一種代表簡單主義思想的語言，閱讀一個良好的python程序就感覺像是在讀英語段落一樣，儘管這個英語段的語法要求非常嚴格。python最大的優點之一是具有偽代碼的本質，它使我們在開發python程序時，專註的是解決問題，而不是搞明白語言本身。

2、面向對象

python既支持面向過程編程，也支持面向對象編程。在面向過程的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在面向對象的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

與其他主要的語言如C++和Java相比，python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。

3、可移植性

由於python的開源本質，它已經被移植在許多平台上。如果小心地避免使用依賴於系統的特性，那麼所有python程序無需修改就可以在下述任何平台上運行，如：Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、QNX、VMS、Windows

CE，甚至還有PocketPC、Symbian以及Google基於Linux開發的android平台。

4、解釋性

一個用編譯性語言如C或C++寫的程序可以從源文件轉換到一個計算機使用的語言。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。當運行程序的時候，連接轉載器軟體把程序從硬碟複製到內存中並且運行。

而python語言寫的程序不需要編譯成二進位代碼，可以直接從源代碼運行程序。在計算機內部，python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。

事實上，由於不再擔心如何編譯程序，如何確保連接轉載正確地庫等，這一切使得使用python變得更為簡單。

5、開源

python是FLOSS之一。簡單地說，你可以自由地發布這個軟體的拷貝，閱讀它的源代碼，對它做改動，把它的一部分用於新的自由軟體中。

FLOSS是基於一個團體分享知識的概念，這是為什麼python如此優秀的原因之一;它是由一群希望看到一個更加優秀的python的人創造並經常改進這的。

Python的特點有哪些?

python的五個特點：

1、簡單易學

python是一種代表簡單主義思想的語言，閱讀一個良好的python程序就感覺像是在讀英語段落一樣，儘管這個英語段的語法要求非常嚴格。python最大的優點之一是具有偽代碼的本質，它使我們在開發python程序時，專註的是解決問題，而不是搞明白語言本身。

2、面向對象

python既支持面向過程編程，也支持面向對象編程。在面向過程的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在面向對象的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

與其他主要的語言如C++和Java相比，python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。

3、可移植性

由於python的開源本質，它已經被移植在許多平台上。如果小心地避免使用依賴於系統的特性，那麼所有python程序無需修改就可以在下述任何平台上運行，如：Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、QNX、VMS、Windows

CE，甚至還有PocketPC、Symbian以及Google基於Linux開發的android平台。

4、解釋性

一個用編譯型語言如C或C++寫的程序可以從源文件轉換到一個計算機使用的語言。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。當運行程序的時候，連接轉載器軟體把程序從硬碟複製到內存中並且運行。

而python語言寫的程序不需要編譯成二進位代碼，可以直接從源代碼運行程序。在計算機內部，python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。

事實上，由於不再擔心如何編譯程序，如何確保連接轉載正確的庫等，這一切使得使用python變得更為簡單。

5、開源

python是FLOSS之一。簡單地說，你可以自由地發布這個軟體的拷貝，閱讀它的源代碼，對它做改動，把它的一部分用於新的自由軟體中。

FLOSS是基於一個團體分享知識的概念，這是為什麼python如此優秀的原因之一;它是由一群希望看到一個更加優秀的python的人創造並經常改進這的。

如何使用python數據特徵分析與可視化

如何評價利用python製作數據採集，計算，可視化界面

1、為什麼用Python做數據分析

首先因為Python可以輕鬆地集成C、C++、Fortran代碼，一些底層用C寫的演算法封裝在python包里後性能非常高效。並且Python與Ruby都有大量的Web框架，因此用於網站的建設，另一方面個人覺得因為Python作為解釋性語言相對編譯型語言更為簡單，可以通過簡單的腳本處理大量的數據。而組織內部統一使用的語言將大大提高工作效率。

2、為什麼用R做數據分析

R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢預測）無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用；相比python在這方面貧乏不少。另外R語言具有強大的可視化功能，一個散點圖箱線圖可以用一條程序搞定，相比Excel更加簡單。

在使用環境方面，SAS在企業、政府及軍事機構使用較多，因其權威認證；SPSS、R大多用於科研機構，企業級應用方面已有大量的商業化R軟體，同時可結合（具體怎麼結合，尚未搞明白）Hadoop進行數據挖掘。

如何用Python對數據進行差分

處理過與時間有關的數據的人都知道，差分變化經常用來使得結果更加直觀。在這篇文章里將會教你如何用Python來實現這一目的，讀完這篇文章，你將會掌握以下技能：

1、知道什麼是差分變換以及滯後差分和差分階數的設置

2、如何手動計算差分

3、怎樣使用Pandas內置的差分函數

所以，讓我們趕緊開始吧！

為什麼要對時間序列數據進行差分？

首先來看下為什麼要對數據進行差分變化，差分變化可以消除數據對時間的依賴性，也就是降低時間對數據的影響，這些影響通常包括數據的變化趨勢以及數據周期性變化的規律。進行差分操作時，一般用現在的觀測值減去上個時刻的值就得到差分結果，就是這麼簡單，按照這種定義可以計算一系列的差分變換。

滯後差分

連續觀測值之間的差分變換叫做一階滯後差分。滯後差分的步長需要根據數據的時間結構做調整，例如對於周期性變化的數據，這個時間步長就是數據變化的周期。

差分階數

在進行一次差分之後，時間項的作用並沒有完全去掉，將會繼續對差分結果進行差分變化，直到完全消除時間項的影響因素為止，這個過程中進行的差分操作次數就稱為差分階數。

洗髮水銷售數據

這份數據是三年來每月洗髮水的銷售情況，總共有36個數據記錄，原始數據來自Makridakis, Wheelwright和 Hyndman (1998).，可以從下面的地址下到數據：

下面的代碼將會導入數據並將結果畫成折線圖，如下所示：

手動差分

在這一部分中，我們將會自定義一個函數來實現差分變換，這個函數將會對提供的數據進行遍歷並根據指定的時間間隔進行差分變換。具體代碼如下：

從上面的代碼中可以看到該函數將會根據指定的時間間隔來對數據進行變換，一般來說，通常會計算間隔一個數據的差分，這樣的結果比較可靠。當然，我們也可以將上面的函數進行一定的改進，加入差分階數的指定。

下面將這函數應用到上面洗髮水銷售的數據中去，運行之後繪出下面的圖，具體如下：

自動差分

Pandas庫里提供了一個函數可以自動計算數據的差分，這個函數是diff()，輸入的數據是「series’或」DataFrame’類型的，像前面自定義函數那樣，我們也可以指定差分的時間間隔，不過在這裡這個參數叫做周期。

下面的例子是用Pandas內置函數來計算差分的，數據類型是series的，使用Pandas內置函數的好處是代碼工作量減少了不少，而且繪出的圖中包含更詳細的信息，具體效果如下：

總結

讀完本文想必你已經學會用python來實現對數據的差分了，尤其是對差分的概念，手動差分，以及使用Pandas內置函數進行差分都有所了解了。如果有什麼好的想法歡迎在評論欄里留下。

Python 數據可視化：分類特徵統計圖

上一課已經體驗到了 Seaborn 相對 Matplotlib 的優勢，本課將要介紹的是 Seaborn 對分類數據的統計，也是它的長項。

針對分類數據的統計圖，可以使用 sns.catplot 繪製，其完整參數如下：

本課使用演繹的方式來學習，首先理解這個函數的基本使用方法，重點是常用參數的含義。

其他的參數，根據名稱也能基本理解。

下面就依據 kind 參數的不同取值，分門別類地介紹各種不同類型的分類統計圖。

讀入數據集：

然後用這個數據集製圖，看看效果：

輸出結果：

毫無疑問，這裡繪製的是散點圖。但是，該散點圖的橫坐標是分類特徵 time 中的三個值，並且用 hue=’kind’ 又將分類特徵插入到圖像中，即用不同顏色的的點代表又一個分類特徵 kind 的值，最終得到這些類別組合下每個記錄中的 pulse 特徵值，並以上述圖示表示出來。也可以理解為，x=’time’, hue=’kind’ 引入了圖中的兩個特徵維度。

語句 ① 中，就沒有特別聲明參數 kind 的值，此時是使用默認值 ‘strip’。

與 ① 等效的還有另外一個對應函數 sns.stripplot。

輸出結果：

② 與 ① 的效果一樣。

不過，在 sns.catplot 中的兩個參數 row、col，在類似 sns.stripplot 這樣的專有函數中是沒有的。因此，下面的圖，只有用 sns.catplot 才能簡潔直觀。

輸出結果：

不過，如果換一個叫角度來說，類似 sns.stripplot 這樣的專有函數，表達簡單，參數與 sns.catplot 相比，有所精簡，使用起來更方便。

仔細比較，sns.catplot 和 sns.stripplot 兩者還是稍有區別的，雖然在一般情況下兩者是通用的。

因此，不要追求某一個是萬能的，各有各的用途，存在即合理。

不過，下面的聲明請注意： 如果沒有非常的必要，比如繪製分區圖，在本課中後續都演示如何使用專有名稱的函數。

前面已經初步解釋了這個函數，為了格式完整，這裡再重複一下，即 sns.catplot 中參數 kind=’strip’。

如果非要將此函數翻譯為漢語，可以稱之為「條狀散點圖」。以分類特徵為一坐標軸，在另外一個坐標軸上，根據分類特徵，將該分類特徵數據所在記錄中的連續值沿坐標軸描點。

從語句 ② 的結果圖中可以看到，這些點雖然縱軸的數值有相同的，但是沒有將它們重疊。因此，我們看到的好像是「一束」散點，實際上，所有點的橫坐標都應該是相應特徵分類數據，也不要把分類特徵的值理解為一個範圍，分散開僅僅是為了圖示的視覺需要。

輸出結果：

④ 相對 ② 的圖示，在於此時同一縱軸值的都重合了——本來它們的橫軸值都是一樣的。實現此效果的參數是 jitter=0，它可以表示點的「振動」，如果默認或者 jitter=True，意味著允許描點在某個範圍振動——語句 ② 的效果；還可設置為某個 0 到 1 的浮點，表示許可振動的幅度。請對比下面的操作。

輸出結果：

語句 ② 中使用 hue=’kind’ 參數向圖中提供了另外一個分類特徵，但是，如果感覺圖有點亂，還可以這樣做：

輸出結果：

dodge=True 的作用就在於將 hue=’kind’ 所引入的特徵數據分開，相對 ② 的效果有很大差異。

並且，在 ⑤ 中還使用了 paletter=’Set2′ 設置了色彩方案。

sns.stripplot 函數中的其他有關參數，請讀者使用幫助文檔了解。

此函數即 sns.catplot 的參數 kind=’swarm’。

輸出結果：

再繪製一張簡單的圖，一遍研究這種圖示的本質。

輸出結果：

此圖只使用了一個特徵的數據，簡化表象，才能探究 sns.swarmplot 的本質。它同樣是將該特徵中的數據，依據其他特徵的連續值在圖中描點，並且所有點在默認情況下不彼此重疊——這方面與 sns.stripplot 一樣。但是，與之不同的是，這些點不是隨機分布的，它們經過調整之後，均勻對稱分布在分類特徵數值所在直線的兩側，這樣能很好地表示數據的分布特點。但是，這種方式不適合「大數據」。

sns.swarmplot 的參數似乎也沒有什麼太特殊的。下面使用幾個，熟悉一番基本操作。

在分類維度上還可以再引入一個維度，用不同顏色的點表示另外一種類別，即使用 hue 參數來實現。

輸出結果：

這裡用 hue = ‘smoker’ 參數又引入了一個分類特徵，在圖中用不同顏色來區分。

如果覺得會 smoker 特徵的值都混在一起有點亂，還可以使用下面方式把他們分開——老調重彈。

輸出結果：

生成此效果的參數就是 dodge=True，它的作用就是當 hue 參數設置了特徵之後，將 hue 的特徵數據進行分類。

sns.catplot 函數的參數 kind 可以有三個值，都是用於繪製分類的分布圖：

下面依次對這三個專有函數進行闡述。

Python的特點（優點和缺點）

Python 是一種面向對象、解釋型的腳本語言，同時也是一種功能強大而完善的通用型語言。相比其他編程語言（比如 Java），Python 代碼非常簡單，上手非常容易。

舉個簡單的例子，比如要完成某個功能，如果用 Java 需要 100 行代碼，但用 Python 可能只需要 20 行代碼，這是 Python 具有巨大吸引力的一大特點。

不僅如此，Python 還有其他的特點，下面就給大家做一下總結。

Python 特點：簡單易學

Python 是一種代表簡單注意思想的語言，閱讀一個良好的 Python 程序，即使是在 Python 語法要求非常嚴格的大環境下，給人的感覺也像是在讀英語段落一樣。

換句話說，Python 編程語言最大的優點之一，是其具有偽代碼的特質，它可以讓我們在開發 Python 程序時，專註於解決問題，而不是搞明白語言本身。

Python 特點：開源

Python 是  FLOSS（自由/開源源碼軟體）之一，簡單地理解就是，用戶使用 Python 進行開發和發布自己編寫的程序，不需要支付任何費用，也不用擔心版權問題，即使作為商業用途，Python 也是免費的。

開源正在成為軟體行業的一種發展趨勢，現在有很多商業軟體公司都開始將自己的產品變成開源的（例如 Java）。也許，Python 的開源正是它如此優秀的原因之一，因為會有這麼一群人，他們希望看到一個更加優秀的 Python，從而為了這個目標，不斷地對 Python 進行創造，不斷地改進。

Python 特點：高級語言

Python 是高級語言，因此當使用 Python 語言編寫程序時，我們無需再考慮一些底層細節方面的問題。例如，如何管理程序使用的內存等等。

Python 特點：解釋型語言

一個用編譯型語言（如 C 或 C++）寫的程序，可以從源文件轉換到一個計算機使用的語言。這個過程主要通過編譯器完成。當運行程序的時候，我們可以把程序從硬碟複製到內存中並且運行。

而 Python 語言寫的程序，則不需要編譯成二進位代碼，可以直接從源代碼運行程序。在計算機內部，由 Python 解釋器把源代碼轉換成位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。

事實上，由於不再擔心如何編譯程序，使得使用 Python 變得更加簡單，我們只需要將 Python 程序複製到另外一台計算機上，它就可以工作了。因此，Python 程序更加易於移植。

Python 特點：可移植性

由於 Python 是開源的，它已經被移植到許多平台上。如果能夠避免使用依賴系統的特性，那就意味著，所有 Python 程序都無需修改就可以在好多平台上運行，包括 Linux 、Windows、FreeBSD、Solaris 等等，甚至還有 PocketPC、Symbian 以及 Google 基於 Linux 開發的 Android 平台。

解釋型語言幾乎天生就是跨平台的。Python 作為一門解釋型的語言，它天生具有跨平台的特徵，只要為平台提供了相應的 Python 解釋器，Python 就可以在該平台上運行。

Python 特點：面向對象

Python 既支持面向過程編程，也支持面向對象編程。在「面向過程」的語言中（如 C 語言），程序僅僅是由可重用代碼的函數構建起來的；而在「面向對象」的語言（如 C++）中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

與其他編程語言（如 C++ 和 Java）相比，Python 是以一種非常強大，而又簡單的方式實現的面向對象編程。

Python 特點：強大的功能

Python強大的功能也許才是很多用戶支持Python的最重要的原因，從字元串處理到複雜的 3D 圖形編程，Python 藉助擴展模塊都可以輕鬆完成。

實際上，Python的核心模塊已經提供了足夠強大的功能，使用 Python 精心設計的內置對象可以完成許多功能強大的操作。

此外，Python的社區也很發達，即使一些小眾的應用場景，Python往往也有對應的開源模塊來提供解決方案。

Python 特點：可擴展性

Python 的可擴展性體現為它的模塊，Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，這些類庫覆蓋了文件 I/O、GUI、網路編程、資料庫訪問、文本操作等絕大部分應用場景。

Python 可擴展性一個最好的體現是，當我們需要一段關鍵代碼運行的更快時，可以將其用 C 或 C++ 語言編寫，然後在 Python 程序中使用它們即可。

除了以上幾個特點（也可稱之為優點）之外，作為一個解釋型語言，Python 自然也有一些弱點，比如：

速度慢：Python 程序比 Java、C、C++ 等程序的運行效率都要慢。

源代碼加密困難：不像編譯型語言的源程序會被編譯成目標程序，Python 直接運行源程序，因此對源代碼加密比較困難。

其實，這兩個缺點並不是什麼大問題，首先，由於目前計算機的硬體速度越來越快，軟體工程往往更關注開發過程的效率和可靠性，而不是軟體的運行效率；至於第二個問題就更不是問題了，現在軟體行業的大勢本就是開源，就像 Java 程序同樣很容易反編譯，但絲毫不會影響它的流行。