16丨数据分析基础篇答疑

截止到今天，我们已经将数据分析基础篇的内容都学习完了。在这个过程中，感谢大家积极踊跃地进行留言，既给其他同学提供了不少帮助，也让专栏增色了不少。在这些留言中，有很多同学对某个知识点有所疑惑，我总结了 NumPy、Pandas、爬虫以及数据变换中同学们遇到的问题，精选了几个具有代表性的来作为答疑。

NumPy 相关

答疑 1：如何理解 NumPy 中 axis 的使用？

这里我引用文稿中的一段代码：

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a = np.array([[4,3,2],[2,4,1]])
print np.sort(a)
print np.sort(a, axis=None)
print np.sort(a, axis=0)  
print np.sort(a, axis=1)  

同学们最容易混淆的是 axis=0 和 axis=1 的顺序。你可以记住：axis=0 代表跨行（实际上就是按列），axis=1 代表跨列（实际上就是按行）。

如果排序的时候，没有指定 axis，默认 axis=-1，代表就是按照数组最后一个轴来排序。如果 axis=None，代表以扁平化的方式作为一个向量进行排序。

所以上面的运行结果为：

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[[2 3 4]
 [1 2 4]]
[1 2 2 3 4 4]
[[2 3 1]
 [4 4 2]]
[[2 3 4]
 [1 2 4]]

我解释下 axis=0 的排序结果，axis=0 代表的是跨行（跨行就是按照列），所以实际上是对 [4, 2] [3, 4] [2, 1] 来进行排序，排序结果是 [2, 4] [3, 4] [1, 2]，对应的是每一列的排序结果。还原到矩阵中也就是 [[2 3 1], [4, 4, 2]]。

答疑 2：定义结构数组中的 S32 代表什么意思？

我文稿中定义了一个结构数组 persontype。

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import numpy as np
persontype = np.dtype({
    'names':['name', 'age', 'chinese', 'math', 'english'],
    'formats':['S32','i', 'i', 'i', 'f']})

这里实际上用的是 numpy 中的字符编码来表示数据类型的定义，比如 i 代表整数，f 代表单精度浮点数，S 代表字符串，S32 代表的是 32 个字符的字符串。

如果数据中使用了中文，可以把类型设置为 U32，比如：

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import numpy as np
persontype = np.dtype({
    'names':['name', 'age', 'chinese', 'math', 'english'],
    'formats':['U32','i', 'i', 'i', 'f']})
peoples = np.array([(" 张飞 ",32,75,100, 90),(" 关羽 ",24,85,96,88.5), (" 赵云 ",28,85,92,96.5),(" 黄忠 ",29,65,85,100)], dtype=persontype)

答疑 3：PyCharm 中无法 import numpy 的问题

有些同学已经安装好了 numpy，但在 PyCharm 中依然无法使用 numpy。遇到这个问题的主要原因是 PyCharm 会给每一个新建的项目都是一个全新的虚拟环境。

在这个环境下，默认的包只有 pip、setuptools 和 wheel 这三个工具，你可以在 File->Settings 里面找到这个界面。

这说明 numpy 并没有配置到你创建的这个 Project 下的环境中，需要手动点击右侧的 + 号，对 numpy 进行添加。

添加之后，你就可以正常运行程序，显示出结果了。

答疑 4：我不明白为什么打印出来的 name 会带一个 b？

这位同学的代码是这样的：

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student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')])
 a = np.array([('abc', 21, 50),('xyz', 18, 75)], dtype = student)
 print(a)
 print(a['name'])
 结果：
 [(b'abc', 21, 50.) (b'xyz', 18, 75.)]
 [b'abc' b'xyz']

我来解释一下。Python3 默认 str 是 Unicode 类型，所以要转成 bytestring，会在原来的 str 前加上 b。如果你用 py2.7 就不会有这个问题，py3 的 b 只是告诉你这里它转化成了 bytestring 进行输出。

答疑 5：np.ceil 代表什么意思？

ceil 是 numpy 中的一个函数，代表向上取整。比如 np.ceil(2.4)=3。

数据分析思维培养及练习相关

答疑 1：Online Judge 的比赛题目，数学不好怎么办？

Vol1~Vol32 的难度是逐渐增加吗的，怎么可以选出有易到难的题目？

Online Judge 有一些简单的题目可以选择，选择使用人数多，且 accepted 比例高的题目。另外它面向的是一些参加比赛的人员，比如高中的 NOI 比赛，或者大学的 ACM 比赛。你也可以选择 leetcode 或者 pythontip 进行训练。

难度不一定是增加的，而是出题的先后顺序。难易程度，你可以看下提交的人数和 Accepted 的比例。提交人数和 Accepted 比例越高，说明越简单。

答疑 2：加餐中小区宽带使用多台手机等设备，不会被检测到吗？

小区宽带和手机飞行是两种解决方案。用手机飞行不需要用到小区宽带。 用小区宽带需要使用到交换机，这里可以自己来控制交换机，每次自动切换 IP。

答疑 3：加餐中提到的一万个手机号。。。那怎么更换呢？也要一万台设备吗？

1 万个手机号，主要用于账号注册，通常采用的是“卡池”这个设备。简单来说，卡池可以帮你做收发短信。一个卡池设备 512 张卡，并发 32 路。

有了卡池，还需要算法。你不能让这 512 张卡每次操作都是有规律可循的，比如都是同步执行某项操作，否则微信、Facebook 会直接把它们干掉。学过数据挖掘的人应该会知道，这 512 张卡如果是协同操作，可以直接被算法识别出来。在微信、Facebook 看来，这 512 张卡实际上是同一个人，也就是“机器人”。所以卡池可以帮你做短信验证码，以便账号登录用。MIFI+SIM 帮你做手机流量上网用。这是两套不同的设备。

答疑 4：听说企业里用 SQL 和 Excel 进行数据分析的很多，这块该如何选择？

SQL 和 Excel 做统计的工作多一些，涉及到编程的很少。如果你想在这个行业进一步提升，或者做一名算法工程师，那么你都要和 Python 打交道。专栏里数据挖掘算法的部分，是用 Python 交付的。Excel 和 SQL 很难做数据挖掘。

如果想对数据概况有个了解，做一些基础分析，用 Excel 和 SQL 是 OK 的。但是想进一步挖掘数据的价值，掌握 Python 还是挺有必要的。

另外，如果你做的是数据可视化工作，在企业里会用到 tableau 或者 powerBI 这些工具。数据采集你也可以选择第三方工具，或者自己用 Python 来编写。

答疑 5：学一些算法的时候比如 SVM，是不是掌握它们的理论内容即可。不需要自己去实现，用的时候调用库即可？

是的，这些算法都有封装，直接使用即可。在 python 的 sklearn 中就是一行语句的事。

答疑 6：老师，我现在等于从零开始学数据挖掘，所谓的数学基础指的是把高数学到哪种境界啊？是像考研那样不管极限导数积分每种题型都要会解，还是只需要了解这些必备的高数基础的概念？

不需要求解每一道数学题，只需要具备高数基础概念即可！概率论与数理统计、线性代数、最优化方法和图论这些，我在算法中涉及的地方都会讲到，你暂时不用提前学习这些数学知识。我觉得最好的方式就是在案例中灵活运用，这样可以加深你对这些数学知识的理解。

对于大部分从 0 开始学数据挖掘的人来说，可以淡化公式，重点理解使用场景和概念。

爬虫相关问题

答疑 1：关于 Python 爬虫工具的推荐

我除了在专栏里讲到了Requests、XPath 解析，以及 Selenium、PhantomJS。还有一些工具是值得推荐的。

Scrapy 是一个 Python 的爬虫框架，它依赖的工具比较多，所以在 pip install 的时候，会安装多个工具包。scrapy 本身包括了爬取、处理、存储等工具。在 scrapy 中，有一些组件是提供给你的，需要你针对具体任务进行编写。比如在 item.py 对抓取的内容进行定义，在 spider.py 中编写爬虫，在 pipeline.py 中对抓取的内容进行存储，可以保存为 csv 等格式。这里不具体讲解 scrapy 的使用。

另外，Puppeteer 是个很好的选择，可以控制 Headless Chrome，这样就不用 Selenium 和 PhantomJS。与 Selenium 相比，Puppeteer 直接调用 Chrome 的 API 接口，不需要打开浏览器，直接在 V8 引擎中处理，同时这个组件是由 Google 的 Chrome 团队维护的，所以兼容性会很好。

答疑 2：driver = webdriver.Chrome()，为什么输入这个代码就会报错了呢？

报错的原因是没有下载或正确配置 ChromeDriver 路径，正确的方法如下：

1. 下载 ChromeDriver，并放到 Chrome 浏览器目录中；

下载地址：http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/72.0.3626.7/

2. 将 Chrome 浏览器目录添加到系统的环境变量 Path 中，然后再运行下试试.

另外你也可以在代码中设置 ChromeDriver 的路径，方法如下：

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chrome_driver = "C:\Users\cheny\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe"
driver = webdriver.Chrome(executable_path=chrome_driver)

答疑 3：如果是需要用户登陆后才能爬取的数据该怎么用 python 来实现呢？

你可以使用 Python+Selenium 的方式完成账户的自动登录，因为 Selenium 是个自动化测试的框架，使用 Selenium 的 webdriver 就可以模拟浏览器的行为。找到输入用户名密码的地方，输入相应的值，然后模拟点击即可完成登录（没有验证码的情况下）。

另外你也可以使用 cookie 来登录网站，方法是你登录网站时，先保存网站的 cookie，然后在下次访问的时候，加载之前保存的 cookie，放到 request headers 中，这样就不需要再登录网站了。

答疑 4：为什么我在豆瓣网查询图片的网址与你不一样？https://www.douban.com/search?cat=1025&q=王祖贤 &source=suggest 。

咱们访问豆瓣查询图片的网址应该是一样的。只是我给出的是 json 的链接。

方法是这样的：用 Chrome 浏览器的开发者工具，可以监测出来网页中是否有 json 数据的传输，所以我给出的链接是 json 数据传输的链接： https://www.douban.com/j/search_photo?q=%E7%8E%8B%E7%A5%96%E8%B4%A4&limit=20&start=0

答疑 5：XHR 数据这个是如何查出来的，我使用 chrome 的开发者工具查看 XHR 数据，但是查不到这部分，麻烦老师帮忙解答。

你需要使用浏览器的插件查看 XHR 数据，比如在 Chrome 的开发者工具。

在豆瓣搜索中，我们对“王祖贤”进行了模拟，发现 XHR 数据中有一个请求是这样的：

https://www.douban.com/j/search_photo?q=王祖贤 &limit=20&start=0

你可以看一下操作流程。

数据变换相关

答疑 1：数据规范化、归一化、标准化是同一个概念么？

数据规范化是更大的概念，它指的是将不同渠道的数据，都按照同一种尺度来进行度量，这样做有两个好处，一是让数据之间具有可比较性；另一个好处就是方便后续运算，因为数据在同一个数量级上规整了，在机器学习迭代的时候，也会加快收敛效率。

数据归一化和数据标准化都是数据规范化的方式。不同点在于数据归一化会让数据在一个 [0,1] 或者 [-1,1] 的区间范围内。而数据标准化会让规范化的数据呈现正态分布的情况，所以你可以这么记：归一化的“一”，是让数据在 [0,1] 的范围内。而标准化，目标是让数据呈现标准的正态分布。

答疑 2：什么时候会用到数据规范化（Min-max、Z-Score 和小数定标）？

刚才提到了，进行数据规范化有两个作用：一是让数据之间具有可比较性，二是加快后续算法的迭代收敛速度。

实际上你能看到 Min-max、Z-Score 和小数定标规范化都是一种线性映射的关系，将原来的数值投射到新的空间中。这样变换的好处就是可以看到在特定空间内的数值分布情况，比如通过 Min-max 可以看到数据在 [0,1] 之间的分布情况，Z-Score 可以看到数值的正态分布情况等。

不论是采用哪种数据规范化方法，规范化后的数值都会在同一个数量的级别上，这样方便后续进行运算。

那么回过头来看，在数据挖掘算法中，是否都需要进行数据规范化呢？一般情况下是需要的，尤其是针对距离相关的运算，比如在 K-Means、KNN 以及聚类算法中，我们需要有对距离的定义，所以在做这些算法前，需要对数据进行规范化。

另外还有一些算法用到了梯度下降作为优化器，这是为了提高迭代收敛的效率，也就是提升找到目标函数最优解的效率。我们也需要进行数据规范化，比如逻辑回归、SVM 和神经网络算法。

在这些算法中都有目标函数，需要对目标函数进行求解。梯度下降的目标是寻找到目标函数的最优解，而梯度的方法则指明了最优解的方向，如下图所示。

当然不是所有的算法都需要进行数据规范化。在构造决策树的时候，可以不用提前做数据规范化，因为我们不需要关心特征值的大小维度，也没有使用到梯度下降来做优化，所以数据规范化对决策树的构造结果和构造效率影响不大。除此之外，还是建议你在做数据挖掘算法前进行数据规范化。

答疑 3：如何使用 Z-Score 规范化，将分数变成正态分布？

我在专栏文稿中举了一个 Z-Score 分数规范化的例子，假设 A 与 B 的考试成绩都为 80 分，A 的考卷满分是 100 分（及格 60 分），B 的考卷满分是 500 分（及格 300 分）。这里假设 A 和 B 的考试成绩都是成正态分布，可以直接采用 Z-Score 的线性化规范化方法。

在专栏的讨论区中，有个同学提出了“Z-Score”的非线性计算方式，大家可以一起了解下：

先按公式计算出百分等级。百分等级（年级）=100-(100x 年级名次 -50)/ 有效参加考试人数。这里百分等级是每个学生在该批学生中的相对位置，其中百分等级是按照正态分布图的所占面积比例求得的；

按照百分等级数去标准正态分布表中查询得出 Z-Score 值，这样最终得出的 Z 分便是标准的正态分布，能够将偏态转化成标准正态。

因为在很多情况下，数值如果不是正态分布，而是偏态分布，直接使用 Z-Score 的线性计算方式无法将分数转化成正态分布。采用以上的方法可以解决这一个问题，大家可以了解下。这里偏态分布指的是非对称分布的偏斜状态，包括了负偏态，也就是左偏态分布，以及正偏态，也就是右偏态分布。

我发现大家对工具的使用和场景比较感兴趣，所以最后留两道思考题。

第一道题：假设矩阵 a = np.array([[4,3,2],[2,4,1]])，请你编写代码将矩阵中的每一列按照从小到大的方式进行排序。

第二道题：你都用过哪些 Python 爬虫工具，抓取过哪些数据，觉得哪个工具好用？

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