Python科学计算

• 包含Numpy、Matplotlib、Scipy、Pandas和scikit-learn

一、Numpy

1、Numpy特征和导入

• （1）用于多维数组的第三方Python包
• （2）更接近于底层和硬件 (高效)
• （3）专注于科学计算 (方便)
• （4）导入包：import numpy as np

2、list转为数组

• （1）a = np.array([0,1,2,3])
• （2）输出为：[0 1 2 3]
• （3）数据类型：<type ‘numpy.ndarray‘>

3、一维数组

• （1）a = np.array([1,2,3,4])属性
  a.ndim–>维度为1
  a.shape–>形状，返回(4,)
len(a)–>长度，4
• （2）访问数组
  a[1:5:2]下标1-5，下标关系+2

• （3）逆序

  a[::-1]

4、多维数组

• （1）二维：a = np.array([[0,1,2,3],[1,2,3,4]])
  输出为：

  [[0 1 2 3]
  [1 2 3 4]]
  a.ndm –>2
  a.shape –>(2,4)–>行数，列数
  len(a) –>2–>第一维大小

• （2）三维：a = np.array([[[0],[1]],[[2],[4]]])
a.shape–>(2,2,1)

5、用函数创建数组

• （1）np.arange()

  a = np.arange(0, 10)
  b = np.arange(10)
  c = np.arange(0,10,2)
  输出：

  [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
  [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
  [0 2 4 6 8]

• （2）np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
  等距离产生num个数
• （3）np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)
  以log函数取

6、常用数组

• （1）a = np.ones((3,3))
  输出：

  [[ 1. 1. 1.]
  [ 1. 1. 1.]
  [ 1. 1. 1.]]

• （2）np.zeros((3,3))

• （3）np.eye(2)单位矩阵
• （4）np.diag([1,2,3],k=0)对角矩阵，k为对角线的偏移

7、随机数矩阵

• （1）a = np.random.rand(4)
  输出：[ 0.99890402 0.41171695 0.40725671 0.42501804]范围在[0,1]之间
• （2）a = np.random.randn(4) Gaussian函数，
• （3）生成100个0-m的随机数: [t for t in [np.random.randint(x-x, m) for x in range(100)]]

8、查看数据类型

• （1）a.dtype

9、数组复制

• （1）共享内存

    a = np.array([1,2,3,4,5])
    b = a
    print np.may_share_memory(a,b)

输出：True
说明使用的同一个存储区域，修改一个数组同时另外的也会修改
- （2）不共享内存
b = a.copy()

10、布尔型

• （1）

    a = np.random.random_integers(0,20,5)
    print a
    print a%3==0
    print a[a % 3 == 0]

输出：
[14 3 6 15 4]
[False True True True False]
[ 3 6 15]

11、中间数、平均值

• （1）中间数np.median(a)
• （2）平均值np.mean(a)

12、矩阵操作

• （1）乘积np.dot(a,b)

    a = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
    b = np.array([[1,2],[2,3],[2,2]])
    print np.dot(a,b)

或者使用np.matrix()生成矩阵，相乘需要满足矩阵相乘的条件
- （2）内积np.inner(a,b)
行相乘

• （3）逆矩阵np.linalg.inv(a)
• （4）列的最大值np.max(a[:,0])–>返回第一列的最大值
• （5）每列的和np.sum(a,0)
• （6）每行的平均数np.mean(a,1)
• （7）求交集p.intersect1d(a,b)，返回一维数组
• （8）转置：np.transpose(a)
• （9）两个矩阵对应对应元素相乘（点乘）：a*b

13、文件操作

• （1）保存：tofile()

    a = np.arange(10)
    a.shape=2,5
    a.tofile("test.bin")

读取：（需要注意指定保存的数据类型）

    a = np.fromfile("test.bin",dtype=np.int32)
    print a

• （2）保存：np.save("test",a)–>会保存成test.npy文件
  读取：a = np.load("test")

14、组合两个数组

• （1）垂直组合

    a = np.array([1,2,3])
    b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

    c = np.vstack((b,a))

• （2）水平组合

    a = np.array([[1,2],[3,4]])
    b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

    c = np.hstack((a,b))

15、读声音Wave文件

• （1）wave

    import wave
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np

    # 打开WAV文档
    f = wave.open(r"c:\WINDOWS\Media\ding.wav", "rb")

    # 读取格式信息
    # (nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname)
    params = f.getparams()
    nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]

    # 读取波形数据
    str_data = f.readframes(nframes)
    f.close()

    #将波形数据转换为数组
    wave_data = np.fromstring(str_data, dtype=np.short)
    wave_data.shape = -1, 2
    wave_data = wave_data.T
    time = np.arange(0, nframes) * (1.0 / framerate)

    # 绘制波形
    plt.subplot(211) 
    plt.plot(time, wave_data[0])
    plt.subplot(212) 
    plt.plot(time, wave_data[1], c="g")
    plt.xlabel("time (seconds)")
    plt.show()

16、where

• （1）找到y数组中=1的位置：np.where(y==1)

17、np.ravel(y)

• 将二维的转化为一维的，eg:(5000,1)-->(5000,)

二、Matplotlib

1、关于pyplot

• （1）matplotlib的pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API，方便用户快速绘制2D图表。
• （2）导入包：from matplotlib import pyplot as plt

2、绘图基础

• （1）sin和cos

    x = np.linspace(-np.pi, np.pi,256,endpoint=True)
    C,S = np.cos(x),np.sin(x)
    plt.plot(x,C)
    plt.plot(x,S)
    plt.xlabel("x")
    plt.ylabel("y")
    plt.show()

• （2）指定绘图的大小

  plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80)

• （3）指定线的颜色、粗细和类型

  plt.plot(x,C,color=”blue”,linewidth=2.0,linestyle=”-“,label=”cos”)
  蓝色、宽度、连续、label（使用legend会显示这个label）

• （4）指定x坐标轴范围

  plt.xlim(-4.0,4.0)

• （5）设置y抽刻度间隔
  plt.yticks(np.linspace(-1, 1, 15, endpoint=True))

• （6）显示图例

  plt.legend(loc=”upper left”)
  显示在左上方

• （7）一个figure上画多个图subplot方式

  plt.subplot(1, 2, 1)
  plt.subplot(1, 2, 2)
  例如：plt.subplot(m, n, p)
  代表图共有的m行，n列，第p个图
  p是指第几个图，横向数
  上面代表有一行，两个图

• （8）一个figure上画多个图，axes方式

  plt.axes([.1, .1, .8, .8])
  plt.axes([.2, .2, .3, .3])

• （9）填充

  plt.fill_between(x, y1, y2=0, where=None, interpolate=False, step=None,
  hold=None, data=None)

  eg:

    plt.fill_between(X, 1, C+1, C+1>1,color="red")
    plt.fill_between(X, 1, C+1, C+1<1,color="blue")

3、散点图

• （1）

  plt.scatter(X,Y)

4、条形图

• （1）

  plt.bar(X, Y, facecolor="red", edgecolor="blue" )
  填充颜色为facecolor,边界颜色为edgecolor

5、等高线图

• （1）只显示等高线contour
• （2）显示表面contourf
• （3）注意三维图要用到meshgrid转化为网格

    def f(x,y):
        return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 -y**2)

    n = 256
    x = np.linspace(-3,3,n)
    y = np.linspace(-3,3,n)
    X,Y = np.meshgrid(x,y)

    plt.contourf(X,Y,f(X,Y),alpha=.5)
    C = plt.contour(X,Y,f(X, Y),colors="black",linewidth=.5)
    plt.clabel(C)

    plt.show()

6、显示图片imshow

• （1）

    def f(x,y):
    return (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3 ) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)
    n = 10
    x = np.linspace(-3, 3, 3.5 * n)
    y = np.linspace(-3, 3, 3.0 * n)
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    z = f(X,Y)
    plt.imshow(z)
    plt.show()

7、饼图pie

• （1）传入一个序列

    plt.figure(figsize=(8,8))
    n = 20
    Z = np.arange(10)
    plt.pie(Z)
    plt.show()

8、三维表面图*

• （1）需要导入包：from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
• （2）

    fig = plt.figure()
    ax = Axes3D(fig)
    X = np.arange(-4, 4, 0.25)
    Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
    X, Y = np.meshgrid(X, Y)
    R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)
    Z = np.sin(R)
    ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.cm.hot)
    ax.contourf(X, Y, Z, zdir=‘z‘, offset=-2, cmap=plt.cm.hot)
    ax.set_zlim(-2, 2)
    plt.show()

三、Scipy

1、 Scipy特征

• （1）内置了图像处理， 优化，统计等等相关问题的子模块
• （2）scipy 是Python科学计算环境的核心。 它被设计为利用 numpy 数组进行高效的运行。从这个角度来讲，scipy和numpy是密不可分的。

2、文件操作io

• （1）导包：from scipy import io as spio

• （2）保存mat格式文件

  spio.savemat("test.mat", {‘a‘:a})

• （3）加载mat文件

  data = spio.loadmat("test.mat")
  访问值：data[‘a’]–>相当于map

• （4）读取图片文件
  导包：from scipy import misc
  读取：data = misc.imread("123.png")
  [注1]：与matplotlib中plt.imread(‘fname.png‘)类似
  [注2]：执行misc.imread时可能提醒不存在这个模块，那就安装pillow的包

3、线性代数操作linalg

• （1）求行列式det

  res = linalg.det(a)

• （2）求逆矩阵inv

  res = linalg.inv(a)
  若是矩阵不可逆，则会抛异常LinAlgError: singular matrix

• （3）奇异值分解svd
u,s,v = linalg.svd(a)
  [注1]：s为a的特征值（一维），降序排列，
  [注2]：a = u*s*v’（需要将s转换一下才能相乘）

    t = np.diag(s)
    print u.dot(t).dot(v)

4、梯度下降优化算法

• （1）fmin_bfgs

    def f(x):
        return x**2-2*x
    initial_x = 0
    optimize.fmin_bfgs(f,initial_x)

[注]：initial_x为初始点（此方法可能会得到局部最小值）

- （2）fmin()、fmin_cg等等方法

5、拟合（最小二乘法）

• （1）curve_fit

    #产生数据
    def f(x):
        return x**2 + 10*np.sin(x)
    xdata = np.linspace(-10, 10, num=20)
    ydata = f(xdata)+np.random.randn(xdata.size)
    plt.scatter(xdata, ydata, linewidths=3.0, 
               edgecolors="red")
    #plt.show()
    #拟合
    def f2(x,a,b):
        return a*x**2 + b*np.sin(x)
    guess = [2,2]
    params, params_covariance = optimize.curve_fit(f2, xdata, ydata, guess)
    #画出拟合的曲线
    x1 = np.linspace(-10,10,256)
    y1 = f2(x1,params[0],params[1])
    plt.plot(x1,y1)
    plt.show()

6、统计检验

• （1）T-检验stats.ttest_ind

    a = np.random.normal(0, 1, size=10)
    b = np.random.normal(1, 1, size=10)
    print stats.ttest_ind(a, b)  

输出：(-2.6694785119868358, 0.015631342180817954)
后面的是概率p: 两个过程相同的概率。如果其值接近1，那么两个过程几乎可以确定是相同的，如果其值接近0，那么它们很可能拥有不同的均值。

7、插值

• （1）导入包：from scipy.interpolate import interp1d

    #产生一些数据
    x = np.linspace(0, 1, 10)
    y = np.sin(2 * np.pi * x)
    computed_time = np.linspace(0, 1, 50)
    #线性插值
    linear_interp = interp1d(x, y)
    linear_results = linear_interp(computed_time)
    #三次方插值
    cubic_interp = interp1d(x, y, kind=‘cubic‘)
    cubic_results = cubic_interp(computed_time)
    #作图
    plt.plot(x, y, ‘o‘, ms=6, label=‘y‘)
    plt.plot(computed_time, linear_results, label=‘linear interp‘)
    plt.plot(computed_time, cubic_results, label=‘cubic interp‘)
    plt.legend()
    plt.show()

8、求解非线性方程组

• （1）optimize中的fsolve

    from scipy.optimize import fsolve
    def func(x):
        x0,x1,x2 = x.tolist()
        return [5*x1-25,5*x0*x0-x1*x2,x2*x0-27]
    initial_x = [1,1,1]
    result = fsolve(func, initial_x)
    print result

四、pandas

1、pandas特征与导入

• （1）包含高级的数据结构和精巧的工具
• （2）pandas建造在NumPy之上
• （3）导入：

    from pandas import Series, DataFrame
    import pandas as pd

2、pandas数据结构

（1）Series

• 一维的类似的数组对象
• 包含一个数组的数据（任何NumPy的数据类型）和一个与数组关联的索引
  
  • 不指定索引：a = Series([1,2,3]) ，输出为
    
0 1
1 2
2 3

    包含属性a.index,a.values，对应索引和值
  • 指定索引：a = Series([1,2,3],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘])
    可以通过索引访问a[‘b‘]
• 判断某个索引是否存在：‘b‘ in a
• 通过字典建立Series

dict = {‘china‘:10,‘america‘:30,‘indian‘:20}
print Series(dict)

输出：

america    30
china      10
indian     20
dtype: int64

• 判断哪个索引值缺失：

dict = {‘china‘:10,‘america‘:30,‘indian‘:20}
state = [‘china‘,‘america‘,‘test‘]
a = Series(dict,state)
print a.isnull()

输出：（test索引没有对应值）

china      False
america    False
test        True
dtype: bool

• 在算术运算中它会自动对齐不同索引的数据

a = Series([10,20],[‘china‘,‘test‘])
b = Series([10,20],[‘test‘,‘china‘])
print a+b

输出：

china    30
test     30
dtype: int64

• 指定Series对象的name和index的name属性

a = Series([10,20],[‘china‘,‘test‘])
a.index.name = ‘state‘
a.name = ‘number‘
print a

输出：

state
china    10
test     20
Name: number, dtype: int64

（2）DataFrame

• Datarame表示一个表格，类似电子表格的数据结构
• 包含一个经过排序的列表集（按列名排序）
• 每一个都可以有不同的类型值（数字，字符串，布尔等等）
• DataFrame在内部把数据存储为一个二维数组的格式，因此你可以采用分层索引以表格格式来表示高维的数据
• 创建：
  
  • 通过字典
    
data = {‘state‘: [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘d‘],
‘year‘: [2000, 2001, 2002, 2001, 2002],
‘pop‘: [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9]}
frame = DataFrame(data)
print frame

    输出：(按照列名排好序的[若是手动分配列名，会按照你设定的]，并且索引会自动分配)
    
pop state year
0 1.5 a 2000
1 1.7 b 2001
2 3.6 c 2002
3 2.4 d 2001
4 2.9 d 2002

• 访问
  
  • 列：与Series一样，通过列名访问：frame[‘state‘]或者frame.state
  • 行：ix 索引成员（field），frame.ix[2]，返回每一列的第3行数据
• 赋值：frame2[‘debt‘] = np.arange(5.)，若没有debt列名，则会新增一列
• 删除某一列：del frame2[‘eastern‘]
• 像Series一样， values 属性返回一个包含在DataFrame中的数据的二维ndarray
• 返回所有的列信息：frame.columns
• 转置：frame2.T

（3）索引对象

• pandas的索引对象用来保存坐标轴标签和其它元数据（如坐标轴名或名称）
• 索引对象是不可变的，因此不能由用户改变
• 创建index = pd.Index([1,2,3])
• 常用操作
  
  • append–>链接额外的索引对象，产生一个新的索引
  • diff –>计算索引的差集
  • intersection –>计算交集
  • union –>计算并集
  • isin –>计算出一个布尔数组表示每一个值是否包含在所传递的集合里
  • delete –>计算删除位置i的元素的索引
  • drop –>计算删除所传递的值后的索引
  • insert –>计算在位置i插入元素后的索引
  • is_monotonic –>返回True，如果每一个元素都比它前面的元素大或相等
  • is_unique –>返回True，如果索引没有重复的值
  • unique –>计算索引的唯一值数组

3、重新索引reindex

（1）Series

• （1）重新排列

    a = Series([2,3,1],index=[‘b‘,‘a‘,‘c‘])
    b = a.reindex([‘a‘,‘b‘,‘c‘])
    print b

• （2）重新排列，没有的索引补充为0,b=a.reindex([‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘],fill_value=0)
• （3）重建索引时对值进行内插或填充

    a = Series([‘a‘,‘b‘,‘c‘],index=[0,2,4])
    b = a.reindex(range(6),method=‘ffill‘)
    print b

输出：

    0    a
    1    a
    2    b
    3    b
    4    c
    5    c
    dtype: object

method的参数
ffill或pad—->前向（或进位）填充
bfill或backfill—->后向（或进位）填充

（3）DataFrame

• 与Series一样，reindex index
• 还可以reindex column列，frame.reindex(columns=[‘a‘,‘b‘])

4、从一个坐标轴删除条目

（1）Series

• a.drop([‘a‘,‘b‘]) 删除a，b索引项

（2）DataFrame

• 索引项的删除与Series一样
• 删除column—>a.drop([‘one‘], axis=1) 删除column名为one的一列

5、索引，挑选和过滤

（1）Series

• 可以通过index值或者整数值来访问数据，eg：对于a = Series(np.arange(4.), index=[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘])，a[‘b‘]和a[1]是一样的
• 使用标签来切片和正常的Python切片并不一样，它会把结束点也包括在内

a = Series(np.arange(4.), index=[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘])
print a[‘b‘:‘c‘]

输出包含c索引对应的值

（2）DataFrame

• 显示前两行：a[:2]
• 布尔值访问：a[a[‘two‘]>5]
• 索引字段 ix 的使用
  
  • index为2，column为’one’和’two’—>a.ix[[2],[‘one‘,‘two‘]]
  • index为2的一行：a.ix[2]

6、DataFrame和Series运算

• （1）DataFrame每一行都减去一个Series

    a = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=[0,1,2,3],columns=[‘one‘,    ‘two‘,‘three‘,‘four‘])
    print a
    b = Series([0,1,2,3],index=[‘one‘,‘two‘,‘three‘,‘four‘])
    print b
    print a-b

输出：

       one  two  three  four
    0    0    1      2     3
    1    4    5      6     7
    2    8    9     10    11
    3   12   13     14    15
    one      0
    two      1
    three    2
    four     3
    dtype: int64
       one  two  three  four
    0    0    0      0     0
    1    4    4      4     4
    2    8    8      8     8
    3   12   12     12    12

7、读取文件

• （1）csv文件
  pd.read_csv(r"data/train.csv")，返回的数据类型是DataFrame类型

8、查看DataFrame的信息

• （1）train_data.describe()
  eg:

       PassengerId    Survived      Pclass         Age       SibSp  count   891.000000  891.000000  891.000000  714.000000  891.000000   
mean    446.000000    0.383838    2.308642   29.699118    0.523008   
std     257.353842    0.486592    0.836071   14.526497    1.102743   
min       1.000000    0.000000    1.000000    0.420000    0.000000   
25%     223.500000    0.000000    2.000000   20.125000    0.000000   
50%     446.000000    0.000000    3.000000   28.000000    0.000000   
75%     668.500000    1.000000    3.000000   38.000000    1.000000   
max     891.000000    1.000000    3.000000   80.000000    8.000000   

五、scikit-learn

1、手写数字识别（SVM）

    from sklearn import datasets
    from sklearn import svm
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt

    ‘‘‘
    使用sciki-learn中的数据集，一般有data,target,DESCR等属性属性
    ‘‘‘

    digits = datasets.load_digits()                 #加载scikit-learn中的数据集

    clf = svm.SVC(gamma=0.001,C=100)                    #使用支持向量机进行分类，gamma为核函数的系数
    clf.fit(digits.data[:-4],digits.target[:-4])        #将除最后4组的数据输入进行训练

    predict = clf.predict(digits.data[-4:])         #预测最后4组的数据，[-4:]表示最后4行所有数据，而[-4,:]表示倒数第4行数据

    print "预测值为：",predict
    print "真实值：",digits.target[-4:]

    #显示最后四个图像
    plt.subplot(2,2,1)
    plt.imshow(digits.data[-4,:].reshape(8,8))
    plt.subplot(2,2,2)
    plt.imshow(digits.data[-3,:].reshape(8,8))
    plt.subplot(2,2,3)
    plt.imshow(digits.data[-2,:].reshape(8,8))
    plt.subplot(2,2,4)
    plt.imshow(digits.data[-1,:].reshape(8,8))
    plt.show()

svm的参数参数解释：
- （1）C: 目标函数的惩罚系数C，用来平衡分类间隔margin和错分样本的，default C = 1.0；
- （2）kernel：参数选择有RBF, Linear, Poly, Sigmoid, 默认的是”RBF”;
- （3）degree：if you choose ‘Poly’ in param 2, this is effective, degree决定了多项式的最高次幂；
- （4）gamma：核函数的系数(‘Poly’, ‘RBF’ and ‘Sigmoid’), 默认是gamma = 1 / n_features;
- （5）coef0：核函数中的独立项，’RBF’ and ‘Poly’有效；
- （6）probablity: 可能性估计是否使用(true or false)；
- （7）shrinking：是否进行启发式；
- （8）tol（default = 1e - 3）: svm结束标准的精度;
- （9）cache_size: 制定训练所需要的内存（以MB为单位）；
- （10）class_weight:每个类所占据的权重，不同的类设置不同的惩罚参数C,缺省的话自适应；
- （11）verbose: 跟多线程有关，不大明白啥意思具体；
- （12）max_iter: 最大迭代次数，default = 1000， if max_iter = -1, no limited;
- （13）decision_function_shape ： ‘ovo’ 一对一, ‘ovr’ 多对多 or None 无, default=None
- （14）random_state ：用于概率估计的数据重排时的伪随机数生成器的种子。

2、保存训练过的模型

joblib.dump(clf, "digits.pkl") #将训练的模型保存成digits.pkl文件
加载模型：
clf = joblib.load("digits.pkl")
其余操作数据即可，预测

3、鸢尾花分类（svm，分离出测试集）

    from sklearn import datasets
    from sklearn.cross_validation import train_test_split
    from sklearn.svm import SVC
    import numpy as np
    ‘‘‘
    加载scikit-learn中的鸢尾花数据集
    ‘‘‘

    #加载鸢尾花数据集
    iris = datasets.load_iris()
    iris_data = iris.data;          #相当于X
    iris_target = iris.target;      #对应的label种类，相当于y

    x_train,x_test,y_train,y_test =     train_test_split(iris_data,iris_target,test_size=0.2)       #将数据分成训练集x_train和测试集x_test，测试集占总数据的0.2

    model = SVC().fit(x_train,y_train);     #使用svm在训练集上拟合
    predict = model.predict(x_test)         #在测试集上预测
    right = sum(predict == y_test)          #求预测正确的个数

    print (‘测试集准确率：%f%%‘%(right*100.0/predict.shape[0]))        #求在测试集上预测的正确率，shape[0]返回第一维的长度，即数据个数

[另：留一验证法]：–>每次取一条数据作为测试集，其余作为训练集

    from sklearn import datasets
    from sklearn.svm import SVC
    import numpy as np

    def data_svc_test(data,target,index):
        x_train = np.vstack((data[0:index],data[index+1:-1]))#除第index号之外的    数据为训练集
        x_test = data[index].reshape(1,-1)                    #第index号数据为测试集，reshape(1,-1)的作用是只有一条数据时，使用reshap    e(1,-1)，否则有个过时方法的警告
        y_train = np.hstack((target[0:index],target[index+1:-1]))
        y_test = target[index]
        model = SVC().fit(x_train,y_train)    #建立SVC模型
        predict = model.predict(x_test)

        return predict == y_test        #返回结果是否预测正确

    #读取数据
    iris = datasets.load_iris()
    iris_data = iris.data
    iris_target = iris.target
    m = iris_target.shape[0]

    right = 0;
    for i in range(0,m):
        right += data_svc_test(iris_data,iris_target,i)
    print ("%f%%"%(right*100.0/m))

4、房价预测(SVR–>支持向量回归)

    from sklearn import datasets
    from sklearn.svm import SVR     #引入支持向量回归所需的SVR模型
    from sklearn.cross_validation import train_test_split
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    import numpy as np

    #加载数据
    house_dataset = datasets.load_boston()
    house_data = house_dataset.data
    house_price = house_dataset.target
    #数据预处理-->归一化
    x_train,x_test,y_train,y_test =     train_test_split(house_data,house_price,test_size=0.2)  
    scaler = StandardScaler()
    scaler.fit(x_train)
    x_train = scaler.transform(x_train) #训练集
    x_test = scaler.transform(x_test)   #测试集

    #回归，预测
    model = SVR().fit(x_train,y_train)  #使用SVR回归拟合
    predict = model.predict(x_test)     #预测
    result = np.hstack((y_test.reshape(-1,1),predict.reshape(-1,1))) #reshape(-1,1)所有行转为1列向量
    print(result)