① python數據挖掘是什麼
數據挖掘（data mining，簡稱DM），是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信
息和知識的過程。
python數據挖掘常用模塊
numpy模塊：用於矩陣運算、隨機數的生成等
pandas模塊：用於數據的讀取、清洗、整理、運算、可視化等
matplotlib模塊：專用於數據可視化，當然含有統計類的seaborn模塊
statsmodels模塊：用於構建統計模型，如線性回歸、嶺回歸、邏輯回歸、主成分分析等
scipy模塊：專用於統計中的各種假設檢驗，如卡方檢驗、相關系數檢驗、正態性檢驗、t檢驗、F檢驗等
sklearn模塊：專用於機器學習，包含了常規的數據挖掘演算法，如決策樹、森林樹、提升樹、貝葉斯、K近鄰、SVM、GBDT、Kmeans等
數據分析和挖掘推薦的入門方式是？小公司如何利用數據分析和挖掘?
關於數據分析與挖掘的入門方式是先實現代碼和Python語法的落地（前期也需要你了解一些統計學知識、數學知識等），這個過程需要
你多閱讀相關的數據和查閱社區、論壇。然後你在代碼落地的過程中一定會對演算法中的參數或結果產生疑問，此時再去查看統計學和數據
挖掘方面的理論知識。這樣就形成了問題為導向的學習方法，如果將入門順序搞反了，可能在硬著頭皮研究理論演算法的過程中就打退堂鼓
了。
對於小公司來說，你得清楚的知道自己的痛點是什麼，這些痛點是否能夠體現在數據上，公司內部的交易數據、營銷數據、倉儲數據等是
否比較齊全。在這些數據的基礎上搭建核心KPI作為每日或每周的經營健康度衡量，數據分析側重於歷史的描述，數據挖掘則側重於未來
的預測。
差異在於對數據的敏感度和對數據的個性化理解。換句話說，就是懂分析的人能夠從數據中看出破綻，解決問題，甚至用數據創造價值；
不懂分析的人，做不到這些，更多的是描述數據。
更多技術請關注python視頻教程。
② python求解線性規劃問題，百度後發現了scipy模塊，optimize，新手希望大神能寫個實例，例子如下：
scipy做線性規劃不是很方便，推薦用pulp來做，這個模塊不屬於python的內置模塊，需要先安裝，pip install pulp
from pulp import *
# 設置對象
prob = LpProblem('myProblem', LpMinimize)
# 設置三個變數，並設置變數最小取值
x1 = LpVariable('x1', 0)
x2 = LpVariable('x2', 0)
x3 = LpVariable('x3', 0)
x4 = LpVariable('x4')
# 載入目標函數，默認是求最小值，因此這次對原目標函數乘以-1
prob += 3*x1 - 4*x2 + 2*x3 -5*x4
# 載入約束變數
prob += 4*x1 - x2 + 2*x3 -x4 == -2
prob += x1 + x2 -x3 + 2*x4 <= 14
prob += -2*x1 + 3*x2 + x3 -x4 >= 2
# 求解
status = prob.solve()
# 顯示結果
for i in prob.variables():
print(i.name + "=" + str(i.varValue))
計算結果為：
x1=0.0
x2=2.0
x3=4.0
x4=8.0
③ 10 個 Python 圖像編輯工具
以下提到的這些 Python 工具在編輯圖像、操作圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。
-- Parul Pandey
當今的世界充滿了數據，而圖像數據就是其中很重要的一部分。但只有經過處理和分析，提高圖像的質量，從中提取出有效地信息，才能利用到這些圖像數據。
常見的圖像處理操作包括顯示圖像，基本的圖像操作，如裁剪、翻轉、旋轉；圖像的分割、分類、特徵提取；圖像恢復；以及圖像識別等等。Python 作為一種日益風靡的科學編程語言，是這些圖像處理操作的最佳選擇。同時，在 Python 生態當中也有很多可以免費使用的優秀的圖像處理工具。
下文將介紹 10 個可以用於圖像處理任務的 Python 庫，它們在編輯圖像、查看圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。
scikit-image 是一個結合 NumPy 數組使用的開源 Python 工具，它實現了可用於研究、教育、工業應用的演算法和應用程序。即使是對於剛剛接觸 Python 生態圈的新手來說，它也是一個在使用上足夠簡單的庫。同時它的代碼質量也很高，因為它是由一個活躍的志願者社區開發的，並且通過了 同行評審(peer review)。
scikit-image 的 文檔 非常完善，其中包含了豐富的用例。
可以通過導入 skimage 使用，大部分的功能都可以在它的子模塊中找到。
圖像濾波(image filtering)：
使用 match_template() 方法實現 模板匹配(template matching)：
在 展示頁面 可以看到更多相關的例子。
NumPy 提供了對數組的支持，是 Python 編程的一個核心庫。圖像的本質其實也是一個包含像素數據點的標准 NumPy 數組，因此可以通過一些基本的 NumPy 操作（例如切片、 掩膜(mask)、 花式索引(fancy indexing)等），就可以從像素級別對圖像進行編輯。通過 NumPy 數組存儲的圖像也可以被 skimage 載入並使用 matplotlib 顯示。
在 NumPy 的 官方文檔 中提供了完整的代碼文檔和資源列表。
使用 NumPy 對圖像進行 掩膜(mask)操作：
像 NumPy 一樣， SciPy 是 Python 的一個核心科學計算模塊，也可以用於圖像的基本操作和處理。尤其是 SciPy v1.1.0 中的 scipy.ndimage 子模塊，它提供了在 n 維 NumPy 數組上的運行的函數。SciPy 目前還提供了 線性和非線性濾波(linear and non-linear filtering)、 二值形態學(binary morphology)、 B 樣條插值(B-spline interpolation)、 對象測量(object measurements)等方面的函數。
在 官方文檔 中可以查閱到 scipy.ndimage 的完整函數列表。
使用 SciPy 的 高斯濾波 對圖像進行模糊處理：
PIL (Python Imaging Library) 是一個免費 Python 編程庫，它提供了對多種格式圖像文件的打開、編輯、保存的支持。但在 2009 年之後 PIL 就停止發布新版本了。幸運的是，還有一個 PIL 的積極開發的分支 Pillow ，它的安裝過程比 PIL 更加簡單，支持大部分主流的操作系統，並且還支持 Python 3。Pillow 包含了圖像的基礎處理功能，包括像素點操作、使用內置卷積內核進行濾波、顏色空間轉換等等。
Pillow 的 官方文檔 提供了 Pillow 的安裝說明自己代碼庫中每一個模塊的示例。
使用 Pillow 中的 ImageFilter 模塊實現圖像增強：
OpenCV（Open Source Computer Vision 庫）是計算機視覺領域最廣泛使用的庫之一， OpenCV-Python 則是 OpenCV 的 Python API。OpenCV-Python 的運行速度很快，這歸功於它使用 C/C++ 編寫的後台代碼，同時由於它使用了 Python 進行封裝，因此調用和部署的難度也不大。這些優點讓 OpenCV-Python 成為了計算密集型計算機視覺應用程序的一個不錯的選擇。
入門之前最好先閱讀 OpenCV2-Python-Guide 這份文檔。
使用 OpenCV-Python 中的 金字塔融合(Pyramid Blending)將蘋果和橘子融合到一起：
SimpleCV 是一個開源的計算機視覺框架。它支持包括 OpenCV 在內的一些高性能計算機視覺庫，同時不需要去了解 位深度(bit depth)、文件格式、 色彩空間(color space)之類的概念，因此 SimpleCV 的學習曲線要比 OpenCV 平緩得多，正如它的口號所說，「將計算機視覺變得更簡單」。SimpleCV 的優點還有：
官方文檔 簡單易懂，同時也附有大量的學慣用例。
文檔 包含了安裝介紹、示例以及一些 Mahotas 的入門教程。
Mahotas 力求使用少量的代碼來實現功能。例如這個 Finding Wally 游戲 ：
ITK （Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一個為開發者提供普適性圖像分析功能的開源、跨平台工具套件， SimpleITK 則是基於 ITK 構建出來的一個簡化層，旨在促進 ITK 在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK 作為一個圖像分析工具包，它也帶有 大量的組件 ，可以支持常規的濾波、圖像分割、 圖像配准(registration)功能。盡管 SimpleITK 使用 C++ 編寫，但它也支持包括 Python 在內的大部分編程語言。
有很多 Jupyter Notebooks 用例可以展示 SimpleITK 在教育和科研領域中的應用，通過這些用例可以看到如何使用 Python 和 R 利用 SimpleITK 來實現互動式圖像分析。
使用 Python + SimpleITK 實現的 CT/MR 圖像配准過程：
pgmagick 是使用 Python 封裝的 GraphicsMagick 庫。 GraphicsMagick 通常被認為是圖像處理界的瑞士軍刀，因為它強大而又高效的工具包支持對多達 88 種主流格式圖像文件的讀寫操作，包括 DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM、TIFF 等等。
pgmagick 的 GitHub 倉庫 中有相關的安裝說明、依賴列表，以及詳細的 使用指引 。
圖像縮放：
邊緣提取：
Cairo 是一個用於繪制矢量圖的二維圖形庫，而 Pycairo 是用於 Cairo 的一組 Python 綁定。矢量圖的優點在於做大小縮放的過程中不會丟失圖像的清晰度。使用 Pycairo 可以在 Python 中調用 Cairo 的相關命令。
Pycairo 的 GitHub 倉庫 提供了關於安裝和使用的詳細說明，以及一份簡要介紹 Pycairo 的 入門指南 。
使用 Pycairo 繪制線段、基本圖形、 徑向漸變(radial gradients)：
以上就是 Python 中的一些有用的圖像處理庫，無論你有沒有聽說過、有沒有使用過，都值得試用一下並了解它們。
via: https://opensource.com/article/19/3/python-image-manipulation-tools
作者： Parul Pandey 選題： lujun9972 譯者： HankChow 校對： wxy
④ python圖像處理庫 哪個好 知乎
1.scikit-image
scikit-image是一個開源的Python包，適用於numpy數組。它實現了用於研究，教育和工業應用的演算法和實用工具。即使是那些剛接觸Python生態系統的人，它也是一個相當簡單直接的庫。此代碼是由活躍的志願者社區編寫的，具有高質量和同行評審的性質。
2.Numpy
Numpy是Python編程的核心庫之一，並為數組提供支持。圖像本質上是包含數據點像素的標准Numpy數組。因此，我們可以通過使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，來修改圖像的像素值。可以使用skimage載入圖像並使用matplotlib顯示圖像。
3.Scipy
scipy是Python的另一個類似Numpy的核心科學模塊，可用於基本的圖像操作和處理任務。特別是子模塊scipy.ndimage，提供了在n維NumPy數組上操作的函數。該包目前包括線性和非線性濾波，二值形態學，B樣條插值和對象測量等功能函數。
4. PIL/Pillow
PIL是Python編程語言的一個免費庫，它支持打開、操作和保存許多不同的文件格式的圖像。然而，隨著2009年的最後一次發布，它的開發停滯不前。但幸運的是還有Pillow，一個PIL積極開發的且更容易安裝的分支，它能運行在所有主要的操作系統，並支持Python3。這個庫包含了基本的圖像處理功能，包括點運算、使用一組內置卷積核的濾波和色彩空間的轉換。
5.OpenCV-Python
OpenCV是計算機視覺應用中應用最廣泛的庫之一
。OpenCV-Python是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的優點不只有高效，這源於它的內部組成是用C/C++編寫的，而且它還容易編寫和部署。這使得它成為執行計算密集型計算機視覺程序的一個很好的選擇。
6.SimpleCV
SimpleCV也是一個用於構建計算機視覺應用程序的開源框架。有了它，你就可以訪問幾個高性能的計算機視覺庫，如OpenCV，而且不需要先學習了解位深度、文件格式、顏色空間等。它的學習曲線大大小於OpenCV，正如它們的口號所說「計算機視覺變得簡單」。
7.Mahotas
Mahotas是另一個計算機視覺和圖像處理的Python庫。它包括了傳統的圖像處理功能例如濾波和形態學操作以及更現代的計算機視覺功能用於特徵計算，包括興趣點檢測和局部描述符。該介面是Python語言，適合於快速開發，但是演算法是用C語言實現的，並根據速度進行了調優。Mahotas庫速度快，代碼簡潔，甚至具有最小的依賴性。
8.SimpleITK
ITK或者Insight Segmentation and Registration
Toolkit是一個開源的跨平台系統，為開發人員提供了一套廣泛的圖像分析軟體工具
。其中,SimpleITK是建立在ITK之上的簡化層，旨在促進其在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK是一個圖像分析工具包，包含大量支持一般過濾操作、圖像分割和匹配的組件。SimpleITK本身是用C++寫的，但是對於包括Python以內的大部分編程語言都是可用的。
9.pgmagick
pgmagick是GraphicsMagick庫的一個基於python的包裝。GraphicsMagick圖像處理系統有時被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了一個具有強大且高效的工具和庫集合，支持以88種主要格式讀取、寫入和操作圖像。
10.Pycairo
Pycairo是圖像處理庫cairo的一組Python捆綁。Cairo是一個用於繪制矢量圖形的2D圖形庫。矢量圖形很有趣，因為它們在調整大小或轉換時不會失去清晰度。Pycairo是cairo的一組綁定，可用於從Python調用cairo命令。
⑤ python中如何安裝SciPY模塊
scipy包包含有C代碼，安裝時需要根據所使用的操作系統進行編譯，因此不同的操作系統的安裝方式是不同的。下面將介紹在windows操作系統中，如何安裝scipy包：
在網頁中 http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/#scipy 下載對應操作系統的預編譯安裝包，需要根據python版本是2.x還是3.x，系統是32位還是64位進行選擇
使用pip包管理器進行安裝，在命令行中輸入
pip install 下載scipy安裝包的路徑