极客教程Python 2.7中最好的数据挖掘模块是什么？
在本文中，我们将学习Python 2.7中最好的数据挖掘模块。
以下是一些Python 2.7中最好的数据挖掘模块-
- NLTK
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Beautiful Soup
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mrjob
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pybrain
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mlpy
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Scrapy
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NLTK
自然语言处理（NLP） 是使用软件或机器处理或理解文本或语音的过程。人类互相交往理解对方的观点然后做出适当的反应。这种交互，理解和反应由机器而不是人类在 NLP 中实现。
NLTK（自然语言工具包） 是一个标准的 Python库 ，其中包括预构建的功能和工具，使其更容易使用和实现。它是自然语言处理（ NLP ）和计算语言学的流行库。
Beautiful Soup
Beautiful Soup 是一款以路易斯·卡罗尔在《爱丽丝漫游奇境记》中的同名诗歌命名的Python模块。 Beautiful Soup是一个Python程序，它解析不良材料并通过修复不正确的HTML并以易于导航的XML结构呈现来帮助组织和格式化杂乱的Web数据。
使用Python模块Beautiful Soup从HTML和XML文件中提取信息非常容易。
Matplotlib
Matploitlib 是一个专门用于绘图的Python库。它提供了面向对象的API，与Python脚本，shell，Web应用程序服务器和GUI工具包兼容。
对于制作2D数组图表和可视化，这是一个很棒的Python模块。基于 NumPy 数组并旨在与SciPy堆栈的其余部分一起使用，Matplotlib是跨平台数据可视化程序。作者John Hunter最早在2002年使用它。
访问大量数据以以视觉上吸引人且易于理解的格式呈现是可视化的最大好处之一。在Matplotlib中可用的众多图中，有折线图、柱状图、散点图、直方图等。
Matplotlib 是一个Python库，允许您创建静态，动画和交互式可视化。Matplotlib使简单的事情变得简单，困难的事情变得可能。
- Matploitlib出版质量图。
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创建可缩放，可平移和可更新的交互式图形。
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自定义视觉样式和布局。
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导出多种文件格式。
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包括JupyterLab和图形用户界面。
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使用基于Matplotlib的许多第三方软件包。
Mrjob
YELP创建了名为mrjob的流行Python包，用于MapReduce。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Amazon EMR（Elastic MapReduce）上本地或云端测试。
Amazon EMR 是由Amazon Web Services提供的基于云的大数据Web服务。mrjob是一个活跃的MapReduce编程或Hadoop Streaming任务的框架，比目前任何其他库或框架都提供了更好的使用Python编写Hadoop的文档。我们可以使用mrjob在单个类中编写Mapper和Reducer的代码。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与Python 2.7 / 3.4+兼容。
mrjob的安装
NumPy
NumPy是最广泛使用的用于科学计算的Python开源库之一。它内置数学函数可实现闪电般的计算，并支持多维数据和大型矩阵。它还用于线性代数。与列表相比，NumPy数组经常比较受欢迎，因为它消耗更少的内存，更方便且更高效。
在开源的Python库方面，NumPy是进行科学计算最流行的库之一。由于它已经编写了必要的数学函数，因此可以快速进行计算，并且它还能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，通常会选择NumPy数组，因为它占用的内存更少，且开销要小。
Pybrain
Pybrain 是一个使用Python实现的开源机器学习库。该库提供了用户友好的训练方法、数据集和训练器来训练和测试网络。
Pybrain的官方文献将其描述为一个模块化的用于机器学习的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，以及一系列预定义的设置，用于测试和比较您的算法。
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，然后逆向工程设计了这个非常详细的背动机。
Mlpy
mlpy是一个使用NumPy / SciPy和GNU科学库构建的机器学习Python模块。
mlpy的目标是通过其广泛的基于前沿的机器学习算法的选择，在监督和无监督情况下实现合理的模块化、可维护性、可复制性、易用性和效率的平衡。 mlpy是在GNU通用公共许可证第3版下提供的开源、跨平台的Python 2和3库。
功能
回归-最小二乘法、岭回归、最后一个角回归、弹性网络、核岭回归、支持向量机（SVR）、最小二乘法（PLS）。
Scrapy
Scrapy是一个用于大规模网络爬虫的Python框架。它提供了您从网站轻松提取数据、按您的要求进行分析并将其存储在所需的结构和格式中的所有工具。
因为互联网如此多样化，因此没有“一刀切”的技术可以从网站中提取数据。通常使用特别的方法，如果您开始为每个小任务编写代码，则很快就会结束建立自己的爬取框架。Scrapy就是这个框架。
您无需重新发明轮子，使用Scrapy即可。
结论
在本文中，我们学习了八个非常重要的Python数据挖掘模块。每个模块在数据挖掘过程中执行不同的功能。