用于数据挖掘的最佳 Python 2.7 模块是什么?
在本文中，我们将学习用于数据挖掘的最佳 Python 2.7 模块。
以下是用于数据挖掘的一些最佳 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操纵或理解文本或语音的过程。人类互动并理解彼此的观点，然后做出适当的回应。在NLP中，这种互动、理解和回应是由机器而不是人类完成的。
NLTK(自然语言工具包)是一个标准的Python 库，其中包括预构建的函数和工具，使其更易于使用和实现。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 Python 模块，以刘易斯·卡罗尔在《爱丽丝梦游仙境》中的一首同名诗命名。 Beautiful Soup 是一个 Python 程序，顾名思义，它可以解析不需要的材料，并通过修复不正确的 HTML 并以易于导航的 XML 结构呈现给我们，帮助组织和格式化混乱的 Web 数据。
借助 Python 模块 Beautiful Soup，从 HTML 和 XML 文件中提取信息非常简单。
Matplotlib
Matploitlib 是一个绘图专用的 Python 库。它为绘图应用程序集成提供了面向对象的 API。它与 Python 脚本、shell、Web 应用程序服务器和 GUI 工具包兼容。
这是一个用于制作 2D 数组图表和可视化的出色 Python 模块。Matplotlib 基于 NumPy 数组，旨在与 SciPy 堆栈的其余部分配合使用，是一个跨平台数据可视化程序。作者 John Hunter 于 2002 年首次使用它。
能够以视觉上吸引人且易于理解的格式访问大量数据是可视化的最大优势之一。 Matplotlib 中有许多可用的图表，包括线图、条形图、散点图、直方图等。
Matplotlib是一个 Python 库，可用于创建静态、动画和交互式可视化。 Matplotlib 使简单的事情变得简单，使困难的事情变得可能。
Matploitlib 出版质量图表。
创建可缩放、平移和更新的交互式图形。
自定义视觉样式和布局。
导出为各种文件格式。
包括 JupyterLab 和图形用户界面。
使用基于 Matplotlib 的各种第三方软件包。
Mrjob
YELP 为 MapReduce 创建了流行的 Python 软件包，称为 mrjob。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) 在云中测试。
Amazon EMR 是 Amazon Web Services 提供的基于大数据云的 Web 服务。mrjob 是用于 MapReduce 编程或 Hadoop Streaming 任务的活动框架，它为使用 Python 的 Hadoop 提供了比当前可用的任何其他库或框架更好的文档。我们可以使用 mrjob 在单个类中为 Mapper 和 Reducer 编写代码。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+。
安装 mrjob
pip install mrjob (or) pip3 install mrjob #for python3
NumPy
NumPy 是用于科学计算的最广泛使用的开源 Python 库之一。其内置的数学函数可实现闪电般的快速计算，并支持多维数据和海量矩阵。线性代数也利用了它。NumPy 数组通常比列表更受欢迎，因为它消耗的内存更少，而且更方便、更高效。
说到开源 Python 库，NumPy 是进行科学计算最受欢迎的库之一。由于它已经编程了必要的数学函数，因此可以快速执行计算，并且可以处理多维数据以及大型矩阵。这也用于线性代数。与列表相比，NumPy 数组通常被选择，因为它更节省内存，开销要求更低。
Pybrain
Pybrain 是一个用 Python 实现的机器学习开源库。该库提供了用户友好的训练方法、数据集和用于训练和测试网络的训练器。
Pybrain 的官方文献将其描述为模块化的机器学习 Python 库。它旨在为机器学习任务提供灵活、用户友好且强大的算法，以及一系列用于测试和比较算法的预定义设置。
基于 Python 的强化学习、人工智能和神经网络库是 PyBrain 的缩写。实际上，我们先想出了这个名字，然后对这个极其详细的"反向首字母缩写"进行了逆向工程。
Mlpy
mlpy 是一个使用 NumPy/SciPy 和 GNU 科学库构建的用于机器学习的 Python 模块。
mlpy 的目标是通过其针对监督和无监督情况的广泛选择的尖端机器学习算法，在模块化、可维护性、可重复性、可用性和效率之间实现合理的平衡。 mlpy 是一个开源、跨平台的 Python 2 和 3 库，根据 GNU 通用公共许可证版本 3 提供。
功能
回归 - 最小二乘、岭回归、最后角度回归、弹性网络、核岭回归、支持向量机 (SVR)、偏最小二乘 (PLS)。
Scrapy
Scrapy 是一个用于大规模网页抓取的 Python 框架。它为您提供了所需的所有工具，可帮助您轻松地从网站中提取数据，根据您认为合适的方式对其进行分析，并以您喜欢的结构和格式对其进行存储。
由于互联网种类繁多，因此没有一种"一刀切"的技术可用于从网站中提取数据。经常使用临时方法，如果您开始为所从事的每项小工作编写代码，那么您很快就会构建自己的抓取框架。Scrapy 就是这个框架。
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数据挖掘 Python 模块。每个模块在数据挖掘过程中执行不同的功能。
