Python-大数据分析之常用库

Python-大数据分析之常用库

1. 数据采集与第三方数据接入

1-1. Beautiful Soup

​ Beautiful Soup 是一个用于解析HTML和XML文档的库，非常适用于网页爬虫和数据抓取。可以提取所需信息，无需手动分析网页源代码，简化了从网页中提取数据的过程，使得数据抽取变得更加容易。

• 应用场景

  • 网络爬虫： 用于从网页中抓取所需数据。

  • 数据抽取： 从HTML文档中提取数据并进行分析。

  • 数据清洗： 帮助清理和规范不一致的HTML数据。

• 功能特点

  • 解析器灵活性： Beautiful Soup支持多种解析器，如Python的内置解析器（html.parser）、lxml解析器（需要安装lxml库）以及html5lib（需要安装html5lib库）。

  • 方便的遍历方法： 可以遍历文档树、搜索特定元素、提取数据。

  • 容错能力强： 能够处理“糟糕”的HTML代码，修复标记不完整的标签等问题，让解析过程更加稳定。

  • 支持编码转换： 可以自动识别文档编码，或者手动指定编码进行解析。

• 基本用法

  • 解析器初始化： 通过将HTML文档传递给Beautiful Soup来创建解析器对象。

    from bs4 import BeautifulSoup
    # 从文件中读取HTML
    with open("example.html", "r") as file:
        soup = BeautifulSoup(file, "html.parser")
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  • 遍历文档树： 可以使用标签名称、类名、id等属性进行文档元素的遍历和搜索。

    # 通过标签名获取元素
    title = soup.title
    
    # 通过类名获取元素
    important_texts = soup.find_all("p", class_="important")
    
    # 通过id获取元素
    content = soup.find(id="content")
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  • 提取数据： 可以获取元素的文本内容、属性等信息。

    # 获取文本内容
    print(title.text)
    
    # 获取属性值
    print(content["href"])
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  • 修改文档树： 可以添加、删除或修改文档中的标签和内容。

    # 创建新的标签
    new_tag = soup.new_tag("a", href="http://example.com")
    new_tag.string = "Link Text"
    
    # 在文档中插入新标签
    content.append(new_tag)
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1-2. Requests

​ 需要与网络交互时，Requests库是不可或缺。Requests简化了与目标网站接口的通信，易于使用且功能强大，支持多种HTTP方法和参数设置，能够轻松发送HTTP请求并处理响应。网络爬虫、API调用或是测试网站，Requests都能够让这些任务变得轻而易举。

​ 在企业数据采购中，经常需要与供应商或合作伙伴的API进行数据交换。使用requests库可以轻松实现数据的发送和接收，无论是从外部API获取数据还是向外部API推送数据，都可以通过requests来完成。

• Requests库特点

  • 简单易用： Requests提供了简洁的API，使得发送HTTP请求变得非常简单。
  • 多种HTTP方法支持： 支持GET、POST、PUT、DELETE等HTTP方法。
  • 自动解析： 能够自动解析JSON响应和处理URL编码等。
  • Session支持： 可以创建持久性会话，保持会话状态，方便维护会话信息。
  • SSL证书验证、Cookie支持、重定向等： 提供了多种功能以处理各种HTTP请求和响应情况。

• 基本用法

  • 发送GET请求：通过向外部API发送GET请求来获取数据（获取外部数据源）

  # API数据获取
  import requests
  
  response = requests.get('https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=London&appid=your_api_key')
  if response.status_code == 200:
      weather_data = response.json()
      # 处理数据逻辑
  
      
  # Web数据抓取 
  import requests
  from bs4 import BeautifulSoup
  
  response = requests.get('https://example.com')
  if response.status_code == 200:
      soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
      # 提取所需数据信息
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  • 发送POST请求：使用POST请求向外部API发送数据（推送数据给外部接口）

  import requests
  
  payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
  headers = {'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer YOUR_TOKEN'}
  
  response = requests.post('https://api.example.com/endpoint', json=payload, headers=headers)
  if response.status_code == 201:
      # 处理成功发送数据后的响应
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  • 错误处理与异常情况：

  import requests
  
  try:
      response = requests.get('https://api.example.com/data')
      response.raise_for_status()  # 如果响应状态码不是200，则会抛出HTTPError异常
      data = response.json()
      # 处理数据
  except requests.HTTPError as http_err:
      print(f'HTTP error occurred: {http_err}')
  except Exception as err:
      print(f'Other error occurred: {err}')
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  • 使用Session保持会话：

  with requests.Session() as session:
      session.get('https://example.com/login', auth=('user', 'pass'))
      # 保持登录状态进行后续请求
      response = session.get('https://example.com/dashboard')
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  • 处理认证和权限

  # Token认证：使用请求头中的Token进行认证
  headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_TOKEN'}
  
  # Basic Auth：通过提供用户名和密码进行基本认证。
  auth = ('username', 'password')
  response = requests.get('https://api.example.com/data', auth=auth)
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  • 日志记录与监控

  import requests
  import logging
  
  logging.basicConfig(filename='requests.log', level=logging.INFO)
  
  try:
      response = requests.get('https://api.example.com/data')
      response.raise_for_status()
      logging.info('Request successful')
  except requests.HTTPError as http_err:
      logging.error(f'HTTP error occurred: {http_err}')
  except Exception as err:
      logging.error(f'Other error occurred: {err}')
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1-3. Beautiful Soup与Requests总结对比

2. 数据分析

2-1. Jupyter Notebook

​ Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本环境，支持多种编程语言，最常用的是Python。它以网页的形式提供一个交互式界面，允许用户在浏览器中编写和运行代码、展示文本、图像、公式等内容，并保存成为具有可执行代码、可视化结果和解释性文档的笔记本。Jupyter Notebook是数据科学家和研究人员的最爱，无论是在进行数据分析、机器学习建模还是原型设计，Jupyter Notebook都是无可替代的工具。

​ Jupyter Notebook作为一个灵活、交互式、功能丰富的工具，为数据科学家、教育工作者和开发人员提供了一个方便的平台，可以方便地探索数据、编写文档和演示成果。

• 主要特点和功能

  • 多语言支持： Jupyter支持多种编程语言，如Python、R、Julia等，通过内核系统可以轻松切换语言。
  • 交互式运行： 可以分段执行代码，实时查看输出结果，有助于探索数据和算法。
  • 富文本展示： 支持Markdown、LaTeX等富文本格式，可以插入文本、图像、公式、超链接等。
  • 数据可视化： 可以直接在Notebook中绘制图表、图像等可视化结果，并与代码交互。
  • 方便共享： 笔记本可以导出成HTML、PDF、Markdown等格式，方便分享和展示成果。
  • 支持扩展： 有丰富的插件和扩展功能，可以增强编辑和运行环境。

• 用途和应用场景

  • 数据分析和可视化： 在数据科学领域广泛应用，用于数据清洗、探索、分析和可视化。

  • 教学和学习： 作为教学工具，可以编写教程、示例代码，并直观地展示结果，有助于学习和教学。

  • 实验和原型开发： 用于快速原型设计和实验，探索算法、库和新技术。

  • 文档编写： 用于编写技术文档、报告和演示文稿，结合代码和解释性文本。

• 使用方法

  • 安装Jupyter Notebook： 通过pip或conda安装Jupyter Notebook。
  • 启动Jupyter Notebook： 在命令行中输入jupyter notebook，会在浏览器中打开Jupyter界面。
  • 创建和编辑笔记本： 在界面中新建Notebook文件，选择所需编程语言的内核，开始编写和运行代码。
  • 编辑和运行代码： 将代码写入单元格，按下Shift+Enter执行单元格中的代码，并查看输出结果。
  • 添加文本和图像： 使用Markdown语法添加文本、标题、图像等丰富的内容。
  • 保存和分享： 可以保存笔记本为.ipynb文件，也可以导出成其他格式用于分享。

2-2. NumPy

NumPy是Python中用于科学计算的一个强大的库，主要用于处理数组和矩阵运算。它提供了丰富的功能和高效的数据结构，是许多科学和工程领域中常用的核心库之一。

• 主要特点和功能

  • 多维数组对象： 提供了ndarray对象，用于表示多维数组，可以进行高效的数值运算。
  • 数学函数： 包括线性代数、傅立叶变换、随机数生成等丰富的数学函数和工具。
  • 广播功能： 能够处理不同形状的数组，自动执行元素级运算，极大地简化了代码编写。
  • 性能优化： NumPy底层使用C语言编写，操作数组的运算速度非常快，是因为它具有优化的算法和数据结构。
  • 与其他工具集成： 可以与其他工具（如Pandas、Matplotlib等）良好集成，为数据分析和可视化提供基础支持。

• 用途和应用场景

  • 数据处理和分析： 在数据科学领域中，NumPy常用于处理、转换和分析数据，尤其是大量数据的计算。

  • 科学计算： 在科学计算、工程领域，例如物理学、生物学、金融学等领域，用于模拟、分析和解决数学问题。

  • 机器学习和人工智能： 在机器学习领域，NumPy用于处理和转换数据，作为许多机器学习算法的基础。

  • 图像处理： 在图像处理和计算机视觉中，NumPy提供了对图像数据进行处理和操作的功能。

• 基本用法示例

NumPy使用介绍可见另一篇博客文章：https://blog.csdn.net/wt334502157/article/details/128185332

2-3. pandas

​ Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库，它建立在NumPy的基础上，提供了更高级的数据结构和工具，使得数据操作更加便捷和高效。Pandas通常用于处理结构化数据，比如表格数据、时间序列等，无论是需要进行数据清洗、转换还是统计分析，Pandas都可以帮助您快速达成目标

• 主要特点和功能

  • DataFrame对象： 提供了DataFrame对象，类似于电子表格或SQL数据库中的表格，用于处理二维数据。
  • Series对象： 提供了Series对象，类似于一维数组或列表，用于处理一维数据。
  • 数据对齐和处理： 能够轻松处理缺失数据、重复数据、数据合并、数据对齐等操作。
  • 灵活的数据操作： 支持数据的切片、筛选、聚合、分组等操作，操作更简单直观。
  • 数据读写： 支持多种数据格式的读写，如CSV、Excel、SQL、JSON等。
  • 数据可视化： 集成了Matplotlib等库，能够进行数据可视化和绘图操作。

• 用途和应用场景

  • 数据清洗和预处理： 用于处理和清洗数据，包括缺失值处理、数据转换、数据规范化等。

  • 数据分析和探索： 在数据科学领域中，用于数据探索、统计分析、建模等。

  • 时间序列处理： 用于处理时间序列数据，如金融数据、传感器数据等。

  • 数据可视化： 可以配合Matplotlib等库进行数据可视化，绘制图表和图形。

• 基本用法示例

Pandas使用介绍可见另一篇博客文章：https://blog.csdn.net/wt334502157/article/details/128219770

3. 数据展示

3-1. matplotlib

​ Matplotlib是Python中用于绘制图表和可视化数据的库，是Python中最常用的数据可视化库之一，无论是在制作科学图表、数据可视化还是报告，都具有高度的可定制性，Matplotlib提供了丰富的绘图选项，可以让数据以最吸引人的方式呈现。

• 主要特点和功能

  • 各种图表类型： 支持线图、柱状图、散点图、饼图、直方图、等高线图等多种类型的图表。

  • 高度可定制： 用户可以对图表的各种属性进行自定义，包括颜色、线型、标签、标题等。

  • 支持多种输出格式： 可以生成图像并保存为多种格式，如PNG、JPG、SVG、PDF等。

  • 交互式功能： 结合Jupyter Notebook等环境可以实现交互式图表展示。

  • 与Pandas集成： 可以方便地与Pandas等库结合使用，直接绘制DataFrame中的数据。

• 用途和应用场景

  • 数据可视化： 在数据科学和数据分析中广泛应用，用于展示和传达数据分析的结果。

  • 科学研究： 在科学研究中用于绘制实验数据、模拟结果和科学图表。

  • 工程和统计分析： 用于制作工程图、统计图和报告图表。

  • 教学和学习： 作为教学工具，用于制作教程、教材以及演示。

• 基本用法示例

  1. 绘制折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.title('Line Chart')
plt.show()
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2. 绘制柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt

x = ['板甲', '锁甲', '皮甲', '布甲']
y = [30, 12, 37, 26]

plt.bar(x, y)
plt.xlabel('装备类型')
plt.ylabel('玩家占比')
plt.title('各甲玩家占比')
# Windows 设置显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.show()
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3. 绘制散点图：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 2, 6, 9, 16]

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()
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4. 绘制雷达图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建figure
fig = plt.figure(dpi=120)
# 准备好极坐标系的数据
# 半径为[0,1]
r = np.arange(0, 1, 0.001)
theta = 2 * 2*np.pi * r
# 极坐标下绘制
line, = plt.polar(theta, r, color='#ee8d18', lw=3)
plt.show()
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4. 机器学习

4-1. seaborn

​ Seaborn是建立在Matplotlib之上的数据可视化库，专注于创建具有统计意义的各种图表。它提供了简单的高级接口，可以轻松地创建漂亮的统计图表，并且具有更好的默认设置，使得数据可视化变得更加简单和直观。

​ Seaborn提供了一些Matplotlib不提供或不易实现的高级图表类型，如小提琴图、热图、分布图等，这些图表类型能更好地展示数据的分布、关系和特征；具有更好看的默认主题和调色板，使得图表外观更为美观，无需额外调整，让用户在默认情况下就能得到具有吸引力的图表。

​ 虽然Seaborn更加强大，但并不是取代Matplotlib，而是在Matplotlib的基础上提供了更多的功能和便利性，特别适用于统计分析、数据探索和一些高级的可视化需求。在实际应用中，它们可以结合使用，根据不同的需求选择合适的库来绘制图表。

主要特点和功能：

1. 统计图表： 提供了针对统计分析常用的图表类型，如箱线图、小提琴图、热图、聚类图等。
2. 内置主题和调色板： 具有美观的默认主题和调色板，使得图表的外观更加吸引人。
3. 数据探索和分析： 支持对数据集的直观探索，可用于探索数据的分布、关系等。
4. 与Pandas集成： 能够方便地与Pandas等库结合使用，直接绘制DataFrame中的数据。
5. 多变量图表： 支持绘制多变量之间的关系图、热图等复杂图表。

用途和应用场景：

• 数据探索和分析： 在数据科学领域中广泛应用，用于数据探索、可视化数据分布、关系等。
• 统计分析报告： 用于生成漂亮的图表，加入报告和论文中，提供直观的数据支持。
• 数据可视化： 作为Matplotlib的补充，提供更高级、更美观的图表，适用于各种数据可视化需求。

基本用法示例：

1. 绘制箱线图：

   import seaborn as sns
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   # 加载示例数据集
   tips = sns.load_dataset("tips")
   
   sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
   plt.xlabel('日期')
   plt.ylabel('账单')
   plt.title('每日总账单方框图')
   # Windows 设置显示中文
   plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
   plt.show()
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2. 绘制小提琴图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载示例数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('账单')
plt.title('每日总账单小提琴图图')
# Windows 设置显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.show()
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3. 绘制热图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个矩阵数据
data = sns.load_dataset("flights").pivot("month", "year", "passengers")

sns.heatmap(data, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu")
plt.xlabel('年')
plt.ylabel('月')
plt.title('航班乘客热呈图')
plt.show()
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4-2. scikit-learn

​ scikit-learn（sklearn）是一个用于机器学习和数据挖掘的Python库，提供了各种机器学习算法实现和简单而有效的工具，用于数据挖掘和数据分析。它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上，包含了各种机器学习算法和工具，适用于各种机器学习任务。

• 主要特点和功能

1. 丰富的机器学习算法： 包含了许多常用的监督学习和无监督学习算法，如回归、分类、聚类、降维等。
2. 易于使用的API： 具有统一和一致的API，使得用户可以方便地实现各种机器学习算法。
3. 数据预处理和特征工程： 提供了数据预处理、特征选择、特征提取等功能，用于准备数据以供模型训练。
4. 模型评估和验证： 提供了各种评估指标和验证方法，用于评估模型的性能和泛化能力。
5. 与其他库的集成： 可以与NumPy、Pandas等库无缝集成，方便处理和转换数据。
6. 可扩展性和灵活性： 支持模型的扩展和自定义，用户可以方便地实现自定义的机器学习算法。

• 常见的机器学习任务

  • 分类： 区分数据点属于哪个类别，如垃圾邮件分类、图像识别等。

  • 回归： 预测数值型数据，如房价预测、股票价格预测等。

  • 聚类： 将数据分成不同的组别，发现数据中的模式，如用户分群、市场细分等。

  • 降维： 减少数据集维度，保留主要特征，如图像处理、文本挖掘等。

• 基本用法示例

  1. 简单的线性回归示例

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置中文字体以支持中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 生成随机回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=20, random_state=42)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建线性回归模型并拟合数据
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差:", mse)

# 可视化结果
plt.scatter(X_test, y_test, color='black')
plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.title('线性回归')
plt.show()
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2. K-Means聚类示例

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置中文字体以支持中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 生成随机聚类数据
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=42)

# 构建并拟合K-Means模型
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(X)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=300, c='red', marker='*', label='聚类中心')
plt.title('K-Means聚类')
plt.legend()
plt.show()
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3. 决策树分类示例

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.tree import plot_tree

# 设置中文字体以支持中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 构建并拟合决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)

# 可视化决策树
plt.figure(figsize=(12, 8))
plot_tree(clf, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True)
plt.show()
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4. 工商企业预测年营业额示例
   假设我们想要根据企业的注册资本、成立年份、行业等信息来预测企业的年营业额。以下是一个简化的示例

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置中文字体以支持中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 手动生成示例数据（假设这是一个简化的数据集）
np.random.seed(42)
data = {
    '注册资本': np.random.randint(100, 1000, 50),
    '成立年份': np.random.randint(2000, 2020, 50),
    '行业': np.random.choice(['制造业', '服务业', '零售业'], 50),
    '年营业额': np.random.randint(100000, 1000000, 50)
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 对行业进行独热编码
df = pd.get_dummies(df, columns=['行业'])

# 数据预处理，选择特征和目标值
X = df[['注册资本', '成立年份', '行业_制造业', '行业_服务业', '行业_零售业']]
y = df['年营业额']

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型并拟合数据
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差:", mse)

# 可视化结果（展示预测值和实际值的对比）
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(range(len(y_pred)), y_pred, label='预测年营业额', marker='o')
plt.plot(range(len(y_test)), y_test, label='实际年营业额', marker='x')
plt.xlabel('样本编号')
plt.ylabel('年营业额')
plt.title('年营业额预测结果')
plt.legend()
plt.show()
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4-3. Keras

​ Keras 是一个高层神经网络 API，它可以运行在 TensorFlow、Theano 和 Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）之上，使得深度学习任务更加简单和快速。它设计用来快速试验和搭建神经网络模型，具有易用性和灵活性。

• 主要特点和功能

1. 用户友好性： Keras 提供了简洁一致的 API，易于使用和理解，适合初学者和专业人士。
2. 模块化和可组合性： 允许用户通过堆叠层的方式快速构建神经网络模型，模块化程度高，便于修改和扩展。
3. 支持多种神经网络类型： 支持多种类型的神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度强化学习等。
4. 灵活性： 可以在 CPU 和 GPU 上无缝运行，支持快速实验和迁移学习。
5. 易于扩展： 可以通过添加自定义层、损失函数、激活函数等来定制模型。
6. 内置高级功能： 提供了各种内置功能，如图像处理、序列处理、优化器、损失函数等。
7. 广泛的社区支持： 拥有庞大的用户社区和开发者支持，提供了丰富的文档和示例。

• Keras 的基本用法示例

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 Keras 来构建一个简单的全连接神经网络，并训练一个分类模型：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成分类数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=2, random_state=42)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_shape=(20,), activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

# 可视化训练过程
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(history.history['accuracy'], label='训练准确率')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='验证准确率')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('准确率')
plt.legend()
plt.show()

/**
Epoch 1/10
25/25 [====================] - 0s 6ms/step - loss: 0.6231 - accuracy: 0.6900 - val_loss: 0.5630 - val_accuracy: 0.7400
Epoch 2/10
25/25 [====================] - 0s 2ms/step - loss: 0.4710 - accuracy: 0.8525 - val_loss: 0.4817 - val_accuracy: 0.7850
Epoch 3/10
25/25 [====================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3752 - accuracy: 0.8763 - val_loss: 0.4277 - val_accuracy: 0.8150
Epoch 4/10
25/25 [====================] - 0s 2ms/step - loss: 0.3247 - accuracy: 0.8925 - val_loss: 0.4103 - val_accuracy: 0.8300
Epoch 5/10
25/25 [====================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2992 - accuracy: 0.8950 - val_loss: 0.4085 - val_accuracy: 0.8300
Epoch 6/10
25/25 [====================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2821 - accuracy: 0.9025 - val_loss: 0.4048 - val_accuracy: 0.8400
Epoch 7/10
25/25 [====================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2696 - accuracy: 0.9038 - val_loss: 0.3964 - val_accuracy: 0.8400
Epoch 8/10
25/25 [====================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2598 - accuracy: 0.9025 - val_loss: 0.4061 - val_accuracy: 0.8400
Epoch 9/10
25/25 [====================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2484 - accuracy: 0.9150 - val_loss: 0.4035 - val_accuracy: 0.8350
Epoch 10/10
25/25 [====================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2383 - accuracy: 0.9125 - val_loss: 0.4063 - val_accuracy: 0.8550
**/
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