安装这个模块
然后
Load the modules:
>>>import numpy as np
>>>import mlpy
>>>import matplotlib.pyplot as plt # required for plotting
Load the Iris dataset:
>>>iris = np.loadtxt('iris.csv', delimiter=',')
>>>x, y = iris[:, :4], iris[:, 4].astype(np.int) # x: (observations x attributes) matrix, y: classes (1: setosa, 2: versicolor, 3: virginica)
>>>x.shape
(150, 4)
>>>y.shape
(150, )
【导读】python数据挖掘工具包就是scikit-learn，scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy,
Matplotlib的开源机器学习工具包，主要涵盖分类，回归和聚类算法，例如SVM，
逻辑回归，朴素贝叶斯，随机森林，k-means等算法，代码和文档都非常不错，在许多Python项目中都有应用。
优点：
1、文档齐全：官方文档齐全，更新及时。
2、接口易用：针对所有算法提供了一致的接口调用规则，不管是KNN、K-Means还是PCA.
3、算法全面：涵盖主流机器学习任务的算法，包括回归算法、分类算法、聚类分析、数据降维处理等。
缺点：
缺点是scikit-learn不支持分布式计算，不适合用来处理超大型数据。
Pandas是一个强大的时间序列数据处理工具包，Pandas是基于Numpy构建的，比Numpy的使用更简单。最初开发的目的是为了分析财经数据，现在已经广泛应用在Python数据分析领域中。Pandas，最基础的数据结构是Series，用它来表达一行数据，可以理解为一维的数组。另一个关键的数据结构为DataFrame，它表示的是二维数组
Pandas是基于NumPy和Matplotlib开发的，主要用于数据分析和数据可视化，它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像，特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制。有一本书《Python
for Data Analysis》，作者是Pandas的主力开发，依次介绍了iPython, NumPy,
Pandas里的相关功能，数据可视化，数据清洗和加工，时间数据处理等，案例包括金融股票数据挖掘等，相当不错。
Mlpy是基于NumPy/SciPy的Python机器学习模块，它是Cython的扩展应用。
关于python数据挖掘工具包的优缺点，就给大家介绍到这里了，scikit-learn提供了一致的调用接口。它基于Numpy和scipy等Python数值计算库，提供了高效的算法实现，所以想要学习python，以上的内容得学会。
