关于 skdmf

skdmf 是一款用于数据处理和计算的 Python 函数库，其提供了一系列工具和算法，可以方便地实现数据分析和机器学习任务。以下是 skdmf 的主要特点：

• 快速：skdmf 中的很多算法都使用了高效的数值计算库，如 NumPy 和 SciPy，可以实现高效的数据处理和计算。
• 灵活：skdmf 提供了多种算法的实现和参数设置，可以根据具体任务的需求进行定制化和调整。
• 易用：skdmf 的 API 设计友好，具有良好的文档和示例，可以帮助用户快速上手。

安装 skdmf

skdmf 可以使用 pip 安装：

pip install skdmf

skdmf 的基本用法

以下是一些 skdmf 中常用的功能和用法。

数据预处理

• 数据清洗

skdmf 提供了丰富的数据清洗功能，如删除缺失值、异常值等，可以通过 pandas 和 numpy 实现，示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from skdmf.preprocessing import clean

# 创建 DataFrame，并添加含有缺失值、异常值的列
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, np.nan], 'B':[4, np.nan, 6], 'C':[7, 8, 9]})
df['A'][1] = -999

# 清洗缺失值和异常值
df_clean = clean(df)
print(df_clean)

• 标准化和归一化

skdmf 中提供了多种标准化和归一化方法，如 Z-score、MinMax 等，可以通过 sklearn.preprocessing 实现，示例代码如下：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from skdmf.preprocessing import normalize

# 创建数组，并进行 MinMax 归一化
arr = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.], [7., 8., 9.]])
scaler = MinMaxScaler()
arr_normed = normalize(arr, scaler)
print(arr_normed)

机器学习

• 获取数据集

skdmf 提供了多种内置的数据集，方便用户进行机器学习实验，如 iris、digits 等，示例代码如下：

from skdmf.datasets import load_iris

# 加载 iris 数据集
data, target = load_iris()
print(data.shape, target.shape)

• 特征提取和选择

skdmf 提供了多种特征提取和选择方法，如 PCA、LDA 等，可以通过 sklearn.decomposition 实现，示例代码如下：

from sklearn.decomposition import PCA
from skdmf.feature_extraction import feature_select

# 创建数组，并进行 PCA 特征提取
arr = np.array([[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]])
pca = PCA(n_components=1, whiten=True)
arr_pca = feature_select(arr, pca)
print(arr_pca)

数据可视化

skdmf 中也提供了多种数据可视化方法，如散点图、折线图、箱线图等，可以通过 matplotlib 和 seaborn 库实现，示例代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from skdmf.visualization import scatter_plot

# 创建 DataFrame，并进行散点图可视化
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], 'B':[4, 5, 6]})
scatter_plot(df, x='A', y='B', title='Scatter Plot')
plt.show()

更多 skdmf 的功能和用法，请参见官方文档：https://skdmf.readthedocs.io/