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python聚类算法解决方案(rest接口/mpp数据库/json数据/下载图片及数据)

更新时间:2020-07-27 16:12:01 作者:startmvc
1.场景描述一直做java,因项目原因,需要封装一些经典的算法到平台上去,就一边学习python

1. 场景描述

一直做java,因项目原因,需要封装一些经典的算法到平台上去,就一边学习python,一边网上寻找经典算法代码,今天介绍下经典的K-means聚类算法,算法原理就不介绍了,只从代码层面进行介绍,包含:rest接口、连接mpp数据库、回传json数据、下载图片及数据。

2. 解决方案

2.1 项目套路

(1)python经典算法是单独的服务器部署,提供rest接口出来,供java平台调用,交互的方式是http+json;

(2)数据从mpp数据库-Greenplum中获取;

(3)返回的数据包括三个:1是生成聚类图片的地址;2是聚类项目完整数据地址;3是返回给前端的200条json预览数据。

2.2 restapi类

分两个类,第一个是restapi类,封装rest接口类,其他的经典算法在这里都有对应的方法,是个公共类。

完整代码:


# -*- coding: utf-8 -*-

from flask import Flask, request, send_from_directory
from k_means import exec
import logging
app = Flask(__name__)

#1.服务器上更改为服务器地址,用于存放数据
dirpath = 'E:\\ruanjianlaowang'

#2. 测试连通性,软件老王
@app.route('/')
def index():
 return "Hello, World!"


#3. k-means算法 软件老王
@app.route('/getKmeansInfoByLaowang', methods=['POST'])
def getKmeansInfoByLaowang():
 try:
 result = exec(request.get_json(), dirpath)
 except IndexError as e:
 logging.error(str(e))
 return 'exception:' + str(e)
 except KeyError as e:
 logging.error(str(e))
 return 'exception:' + str(e)
 except ValueError as e:
 logging.error(str(e))
 return 'exception:' + str(e)
 except Exception as e:
 logging.error(str(e))
 return 'exception:' + str(e)
 else:
 return result

#4.文件下载(图片及csv)
@app.route("/<path:filename>")
def getImages(filename):
 return send_from_directory(dirpath, filename, as_attachment=True)

#5.启动
if __name__ == '__main__':
 app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=True)

代码说明:

使用的是第三方的flask提供的rest服务

(1)服务器上更改为服务器地址,用于存放数据

(2)测试连通性,软件老王

(3)k-means算法 软件老王

(4)文件下载(图片及csv)

(5)启动

2.3 k-means算法类

完整代码:


import pandas as pd
import dbgp as dbgp
from pandas.io import json
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.switch_backend('agg')
import logging

# 执行 软件老王
def exec(params, dirpath):

 #1.获取参数,软件老王
 sql = params.get("sql")
 xlines = params.get("xlines")
 ylines = params.get("ylines")
 xlinesname = params.get("xlinesname")
 ylinesname = params.get("ylinesname")
 grouplinesname = params.get("grouplinesname")

 times = int(params.get("times"))
 groupnum = int(params.get("groupnum"))
 url = params.get("url")
 name = params.get("name")

 #2. 校验是否为空,软件老王
 flag = checkparam(sql, xlines, ylines, times, groupnum)
 if not flag is None and len(flag) != 0:
 return flag

 #3. 从数据库获取数据,软件老王
 try:
 data = dbgp.queryGp(sql)
 except IndexError:
 return sql
 except KeyError:
 return sql
 except ValueError:
 return sql
 except Exception:
 return sql

 if data.empty:
 return "exception:此数据集无数据,请确认后重试"
 #4 调用第三方sklearn的KMeans聚类算法,软件老王
 # data_zs = 1.0 * (data - data.mean()) / data.std() 数据标准化,不需要标准话
 from sklearn.cluster import KMeans
 model = KMeans(n_clusters=groupnum, n_jobs=4, max_iter=times)
 model.fit(data) # 开始聚类

 return export(model, data, data, url, dirpath, name,grouplinesname,xlines, ylines,xlinesname,ylinesname)

 # 5.生成导出excel 软件老王
def export(model, data, data_zs, url, dirpath, name,grouplinesname,xlines, ylines,xlinesname,ylinesname):


 # #详细输出原始数据及其类别
 detail_data = pd.DataFrame().append(data)
 if not grouplinesname is None and len(grouplinesname) != 0:
 detail_data.columns = grouplinesname.split(',')

 r_detail_new = pd.concat([detail_data, pd.Series(model.labels_, index=detail_data.index)], axis=1) # 详细输出每个样本对应的类别
 r_detail_new.columns = list(detail_data.columns) + [u'聚类类别'] # 重命名表头
 outputfile = dirpath + name + '.csv'
 r_detail_new.to_csv(outputfile, encoding='utf_8_sig') # 保存结果


 #重命名表头
 r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts() # 统计各个类别的数目
 r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_) # 找出聚类中心
 r = pd.concat([r2, r1], axis=1) # 横向连接(0是纵向),得到聚类中心对应的类别下的数目
 r.columns = list(data.columns) + [u'类别数目'] # 重命名表头

 return generateimage(r, data_zs, url, dirpath, name,model,xlines, ylines,xlinesname,ylinesname)

#6.生成图片及返回json,软件老王
def generateimage(r, data_zs, url, dirpath, name,model,xlines, ylines,xlinesname,ylinesname):
 image = dirpath + name + '.jpg'

 #6.1 中文处理,软件老王
 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei']
 plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
 # 6.2 画图,生成图片,软件老王
 labels = model.labels_
 centers = model.cluster_centers_
 data_zs['label'] = labels
 data_zs['label'] = data_zs['label'].astype(np.int)
 # 图标集合
 markers = ['o', 's', '+', 'x', '^', 'v', '<', '>']
 colors = ['b', 'c', 'g', 'k', 'm', 'r', 'y']
 symbols = []
 for m in markers:
 for c in colors:
 symbols.append((m, c))
 # 画每个类别的散点及质心
 for i in range(0, len(centers)):
 df_i = data_zs.loc[data_zs['label'] == i]
 symbol = symbols[i]
 center = centers[i]

 x = df_i[xlines].values.tolist()
 y = df_i[ylines].values.tolist()

 plt.scatter(x, y, marker=symbol[0], color=symbol[1], s=10)
 plt.scatter(center[0], center[1], marker='*', color=symbol[1], s=50)

 plt.title(name)
 plt.xlabel(xlinesname)
 plt.ylabel(ylinesname)
 plt.savefig(image, dpi=150)
 plt.clf()
 plt.close(0)

 # 6.3 返回json数据给前端展示,软件老王
 result = {}
 result['image_url'] = url + '/' + name + '.jpg'
 result['details_url'] = url + '/' + name + '.csv'
 result['data'] = r[:200] #显示200,多的话,相当于预览
 result = json.dumps(result, ensure_ascii=False)
 result = result.replace('\\', '')
 return result

def checkparam(sql, xlines, ylines, times, groupnum):
 if sql is None or sql.strip() == '' or len(sql.strip()) == 0:
 return "数据集或聚类数据列,不能为空"
 if xlines is None or xlines.strip() == '' or len(xlines.strip()) == 0:
 return "X轴,不能为空"
 if ylines is None or ylines.strip() == '' or len(ylines.strip()) == 0:
 return "Y轴,不能为空"
 if times is None or times <= 0:
 return "聚类个数,不能为空或小于等于0"
 if groupnum is None or groupnum <= 0:
 return "迭代次数,不能为空或小于等于0"

代码说明:

(1)获取参数,软件老王;

(2)校验是否为空,软件老王;

(3)从数据库获取数据,软件老王;

(4)第三方sklearn的KMeans聚类算法,软件老王;

(5)生成导出excel 软件老王

(6)生成图片及返回json,软件老王

​ (6.1) 中文处理,软件老王

​ (6.2) 画图,生成图片,软件老王

​ (6.3) 返回json数据给前端展示,软件老王

2.4 执行效果

2.4.1 json返回


{"image_url":"http://10.192.168.1:5000/ruanjianlaowang_65652.jpg","details_url":"http://10.192.168.1:5000/ruanjianlaowang_65652.csv","data":{"empno":{"0":7747.2,"1":7699.625,"2":7839.0},"mgr":{"0":7729.8,"1":7745.25,"2":7566.0},"sal":{"0":2855.0,"1":1218.75,"2":5000.0},"comm":{"0":29.5110766,"1":117.383964625,"2":31.281453},"deptno":{"0":20.0,"1":25.0,"2":10.0},"类别数目":{"0":5,"1":8,"2":1}}}

2.4.2 返回图片

2.4.3 返回的数据

另外说明: 目前项目环境上用的是8核16G的虚拟机,执行数据量是30万,运行状况良好。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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