沒有Python基礎，如何學習用Python寫機器學習

kiba518發表於2024-03-27
Python機器學習

前言

我是一個完全沒用過python的人，所以，想寫機器學習，就得從語法入手。

首先上W3cSchool去學習基礎語法。

基礎語法都差不多，重點看一下函式，模組，物件導向。

函式的寫法稍有不同，格式上類似yml的寫法；模組會介紹import的相關資訊；物件導向會介紹類的相關資訊。

參考網站：

https://www.w3cschool.cn/python3/
https://www.w3cschool.cn/python3/python3-eam72ylh.html

理論上，2~3個小時就能學完。

K-means機器學習

我這裡使用VSCode進行開發，隨便開啟一個資料夾，然後建立一個KmeansTest.py的檔案，然後點執行（右上角的三角），然後系統會提示安裝python。

image

因為我電腦是Window11，所以會彈窗提示我安裝python3的包，點選安裝即可；如果不是window11，就自己下個python包，配置一下環境變數，這個過程不復雜。

然後，因為我是完全沒有python經驗的，所以我也不知道要安裝什麼外掛，所以我就開啟擴充套件視窗，輸入python搜尋，隨便按幾個最上面的外掛。

image

然後，先在終端裡執行下面程式碼：

 pip install scikit-learn
 pip install matplotlib

scikit-learn是做機器學習的，matplotlib是一個繪圖的庫。

然後我們定義個陣列做為學習的源資料.

X1 = [
 [0.0,0.0],
 [0.0,0.3],
 [0.3,0.0],
 [9.0,0.0],
 [9.0,0.6],
 [9.6,0.0]]

然後編寫程式碼：

from sklearn.cluster import KMeans
# 按F2可以重新命名
xList = [
 [0.0,0.0],
 [0.0,0.3],
 [0.3,0.0],
 [9.0,0.0],
 [9.0,0.6],
 [9.6,0.0]]
n_clusters = 2
cluster = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(xList)

xLable = cluster.labels_ 
# xlable 是上面那個集合，每個元素的所屬分組
print ("xLable",xLable)

xListGroup1 =[]
xListGroup2 =[]
# 使用range時，迴圈的是索引，python裡叫序列
for index in range(len(xList)) :
   
    cluster = xLable[index]
    if(cluster==1):
        xListGroup1.append( xList[index])
    if(cluster==0):
        xListGroup2.append( xList[index])
    
 
print ("xListGroup1",xListGroup1)
print ("xListGroup2",xListGroup2)

除錯得到結果：

如我們期待的一樣，前3個資料比較接近，後三個比較接近，所以，分兩組的話，就是前3個一組，後3個一組。

經驗

除錯時，刪除終端再建一個，不然有時候會出現莫名奇妙的異常，而實際上，程式碼並沒有錯誤，這個非常耽誤時間。
image

使用matplotlib

使用matplotlib的make_blobs函式，生成一個大一點的資料來源測試，程式碼如下：

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans

xList, y = make_blobs(n_samples=500,n_features=2,centers=4,random_state=1)

n_clusters = 2
cluster = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(xList)

xLable = cluster.labels_ 
# xlable 是上面那個集合，每個元素的所屬分組
print ("xLable",xLable)

xListGroup1 =[]
xListGroup2 =[]

# 使用range時，迴圈的是索引，python裡叫序列
for index in range(len(xList)) :
    cluster = xLable[index]
    if(cluster==1):
        xListGroup1.append( xList[index])
    if(cluster==0):
        xListGroup2.append( xList[index])

print ("xListGroup1",xListGroup1)
print ("xListGroup2",xListGroup2)

結語

透過上面程式碼，我們簡簡單單的實現了一個機器學習。

如果想讓這個功能跟專案溝通，那就學習一下網路程式設計，寫一個http監聽，然後接一組資料，用上面程式碼處理完，返回一組資料即可。

同理，上面的程式碼可以換成opencv的，可以換成TensorFlow的。

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