1. 应用K-means算法进行图片压缩
读取一张图片
观察图片文件大小，占内存大小，图片数据结构，线性化
用kmeans对图片像素颜色进行聚类
获取每个像素的颜色类别，每个类别的颜色
压缩图片生成：以聚类中收替代原像素颜色，还原为二维
观察压缩图片的文件大小，占内存大小
代码如下：
from sklearn.datasets import load_sample_image from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.image as mpimg import sys #加载样本图像 # image = load_sample_image('china.jpg') #加载本地图片 image = mpimg.imread('image2.jpg') #降维（将二维图片变成一维） X = image.reshape(-1,3) print(image.shape,X.shape) #进行聚类将255*255*255聚成64类 n_colors=64 model=KMeans(n_colors) #一维(273280, 3)对每一个像素进行分类 labels=model.fit_predict(X) #将273280分成64类 colors=model.cluster_centers_ new_image=colors[labels].reshape(image.shape) #显示原图片 plt.imshow(image) plt.show() #显示压缩后的图片 new_image=new_image.astype(np.uint8) plt.imshow(new_image) plt.show() #二次压缩（每三个像素取一个） new_image=new_image.astype(np.uint8)[::3,::3] plt.imshow(new_image) plt.show() print("image Size:",sys.getsizeof(image)) print("new_image Size:",sys.getsizeof(new_image)) import matplotlib.image as img img.imsave('F:\01.jpg',image) img.imsave('F:\02.jpg',new_image)
原图：
第一次压缩后的图：
第二次压缩后的图：
原图和压缩后的图的大小对比：
2. 观察学习与生活中可以用K均值解决的问题。
从数据-模型训练-测试-预测完整地完成一个应用案例。
这个案例会作为课程成果之一，单独进行评分。
将不同工作经验者的工资进行Kmeans算法归类
- 爬取30000条智联招聘网的招聘信息
import requests import re import csv # https://www.zhipin.com/c101280100/?query=Java # https://jobs.51job.com/guangzhou/p1/ # <span class="location">10-15万/年</span> # <div class="e ">D+</div> # <p class="info">(.*?)</p>D+<p class="order">(.*?)</p> i=1 with open('data.csv', 'a+', newline='', encoding='utf8') as f: writer = csv.writer(f, dialect="excel") writer.writerow(['职位','地址','工资','发布日期','学历要求','工作经验','公司性质','公司规模']) while True: url = "https://jobs.51job.com/guangzhou/hy01/p"+str(i)+"/" int(i) i+=1 print(url) response = requests.get(url) if response.status_code!=200: break response.encoding='gbk' data_list = re.findall('<p class="info">(.*?)</p>D+<p class="order">(.*?)</p>',response.text) datac = {} for data in data_list: # print(data[0]) data1 = re.findall('<a.*?target="_blank".*?>(.*?)</a>.*?<span class="location name">(.*?)</span>.*?<span class="location">(.*?)</span>.*?<span class="time">(.*?)</span>',data[0]) # print(data1) datac['职位']=data1[0][0] datac['地址']=data1[0][1] datac['工资']=data1[0][2] datac['发布日期']=data1[0][3] # print(data[1]) data2 = re.findall('学历要求：(.*?)<span>.*?工作经验：(.*?)<span>.*?公司性质：(.*?)<span>.*?公司规模：(.*)',data[1]) # print(data1) datac['学历要求']=data2[0][0] datac['工作经验']=data2[0][1] datac['公司性质']=data2[0][2] datac['公司规模']=data2[0][3] if datac: writer.writerow([datac['职位'],datac['地址'],datac['工资'],datac['发布日期'],datac['学历要求'],datac['工作经验'],datac['公司性质'],datac['公司规模']])
- 处理爬取到的信息
from pandas import read_csv import re import csv import numpy as np data=read_csv('data.csv') # dict={}#字典去重 # dict2=[]#地址去重后的存放容器 # #地址去重 # for i in data['工资']: # i = str(i)#1-1.5万/月 # d=re.findall('d+.?d*-d+.?d(.*/.*)', i) # if d: # dict[d[0]]=0 # for i in dict.keys(): # print(i) # 查询出来的结果 # 万/月 千/月 万/年 def format(x): x = str(x) min1=re.findall('(d+.?d*)-(d+.?d*)?(千/月)', x) if min1: # print(float(min1[0][0])*1000) min=str(float(min1[0][0])*1000) max=str(float(min1[0][1])*1000) return min+"-"+max min2 = re.findall('(d+.?d*)-(d+.?d*)?(万/月)', x) if min2: # print(float(min2[0][0])*10000) min=str(float(min2[0][0])*10000) max=str(float(min2[0][1])*10000) return min+"-"+max min3 = re.findall('(d+.?d*)-(d+.?d*)?(万/年)', x) if min3: # print(float(min2[0][0])*10000) min=str(float(min3[0][0])*10000/12) max=str(float(min3[0][1])*10000/12) return min+"-"+max data['工资']=data['工资'].apply(format) data[['最低工资','最高工资']]=data['工资'].str.split('-',1,True) data=data.drop(['工资'],axis=1)#删除工资列 print(data) data=data.dropna() data['平均工资']=(data.最低工资.astype(float)+data.最高工资.astype(float))/2 with open('mogong.csv', "w", newline='', encoding='utf8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(data.columns) writer.writerows(data.values)
- 用Kmeans算法进行归类
from sklearn.cluster import KMeans import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl data = pd.read_csv('mogong.csv') # 去重后的存放容器 dict2=[] sumSalary={} column=['工作经验'] # 轴坐标存放容器 X = [] #获取样本种类（样本去重） def getKind(column): for i in data[column]: sumSalary[i]=0 for i in sumSalary.keys(): dict2.append(i) def format(x): for j in dict2: if x == j: return dict2.index(j)+1 def relationCoefficient(column1): getKind(column1) data[column1] = data[column1].apply(format) for i in column: relationCoefficient(i) # 备份dict2数据 X=dict2 # 初始化容器 dict2=[] sumSalary={} data = data[['工作经验','平均工资']].astype(int)[0:6000].values # 构建模型 model = KMeans(n_clusters=5).fit(data) model.labels_ # 查看聚类效果 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 雅黑字体 for i in range(5): plt.scatter(data[model.labels_ == i, 0], data[model.labels_ == i, 1]) # 替换坐标 plt.xticks(range(1,len(X)+1),X,rotation=30) # 设置y轴名称 plt.ylabel("每月工资") plt.show()
结果图如下
