1. 場景描述

一直做java，因專案原因，需要封裝一些經典的演算法到平臺上去，就一邊學習python，一邊網上尋找經典演算法程式碼，今天介紹下經典的K-means聚類演算法，演算法原理就不介紹了，只從程式碼層面進行介紹，包含：rest介面、連線mpp資料庫、回傳json資料、下載圖片及資料。

2. 解決方案

2.1 專案套路

（1）python經典演算法是單獨的伺服器部署，提供rest接口出來，供java平臺呼叫，互動的方式是http+json；

（2）資料從mpp資料庫-Greenplum中獲取；

（3）返回的資料包括三個：1是生成聚類圖片的地址；2是聚類專案完整資料地址；3是返回給前端的200條json預覽資料。

2.2 restapi類

分兩個類，第一個是restapi類，封裝rest介面類，其他的經典演算法在這裡都有對應的方法，是個公共類。

完整程式碼：

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

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

#1.伺服器上更改為伺服器地址，用於存放資料
dirpath = 'E:\\ruanjianlaowang'

#2. 測試連通性，軟體老王
@app.route('/')
def index():
  return "Hello,World!"


#3. k-means演算法 軟體老王
@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.檔案下載（圖片及csv）
@app.route("/<path:filename>")
def getImages(filename):
  return send_from_directory(dirpath,filename,as_attachment=True)

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

程式碼說明：

使用的是第三方的flask提供的rest服務

（1）伺服器上更改為伺服器地址，用於存放資料

（2）測試連通性，軟體老王

（3）k-means演算法 軟體老王

（4）檔案下載（圖片及csv）

（5）啟動

2.3 k-means演算法類

完整程式碼：

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

# 執行 軟體老王
def exec(params,dirpath):

  #1.獲取引數，軟體老王
  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. 校驗是否為空，軟體老王
  flag = checkparam(sql,xlines,ylines,times,groupnum)
  if not flag is None and len(flag) != 0:
    return flag

  #3. 從資料庫獲取資料，軟體老王
  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:此資料集無資料，請確認後重試"
  #4 呼叫第三方sklearn的KMeans聚類演算法，軟體老王
  # data_zs = 1.0 * (data - data.mean()) / data.std() 資料標準化，不需要標準話
  from sklearn.cluster import KMeans
  model = KMeans(n_clusters=groupnum,n_jobs=4,max_iter=times)
  model.fit(data) # 開始聚類

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

  # 5.生成匯出excel 軟體老王
def export(model,data_zs,ylinesname):


  # #詳細輸出原始資料及其類別
  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) # 詳細輸出每個樣本對應的類別
  r_detail_new.columns = list(detail_data.columns) + [u'聚類類別'] # 重命名錶頭
  outputfile = dirpath + name + '.csv'
  r_detail_new.to_csv(outputfile,encoding='utf_8_sig') # 儲存結果


  #重命名錶頭
  r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts() # 統計各個類別的數目
  r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_) # 找出聚類中心
  r = pd.concat([r2,r1],axis=1) # 橫向連線（0是縱向），得到聚類中心對應的類別下的數目
  r.columns = list(data.columns) + [u'類別數目'] # 重命名錶頭

  return generateimage(r,model,ylinesname)

#6.生成圖片及返回json，軟體老王
def generateimage(r,ylinesname):
  image = dirpath + name + '.jpg'

  #6.1 中文處理，軟體老王
  plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei']
  plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
  plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
  # 6.2 畫圖，生成圖片，軟體老王
  labels = model.labels_
  centers = model.cluster_centers_
  data_zs['label'] = labels
  data_zs['label'] = data_zs['label'].astype(np.int)
  # 圖示集合
  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))
  # 畫每個類別的散點及質心
  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='*',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資料給前端展示，軟體老王
  result = {}
  result['image_url'] = url + '/' + name + '.jpg'
  result['details_url'] = url + '/' + name + '.csv'
  result['data'] = r[:200]  #顯示200，多的話，相當於預覽
  result = json.dumps(result,ensure_ascii=False)
  result = result.replace('\\','')
  return result

def checkparam(sql,groupnum):
  if sql is None or sql.strip() == '' or len(sql.strip()) == 0:
    return "資料集或聚類資料列，不能為空"
  if xlines is None or xlines.strip() == '' or len(xlines.strip()) == 0:
    return "X軸，不能為空"
  if ylines is None or ylines.strip() == '' or len(ylines.strip()) == 0:
    return "Y軸，不能為空"
  if times is None or times <= 0:
    return "聚類個數，不能為空或小於等於0"
  if groupnum is None or groupnum <= 0:
    return "迭代次數，不能為空或小於等於0"

程式碼說明：

（1）獲取引數，軟體老王；

（2）校驗是否為空，軟體老王；

（3）從資料庫獲取資料，軟體老王；

（4）第三方sklearn的KMeans聚類演算法，軟體老王；

（5）生成匯出excel 軟體老王

（6）生成圖片及返回json，軟體老王

​ （6.1） 中文處理，軟體老王

​ （6.2） 畫圖，生成圖片，軟體老王

​ （6.3） 返回json資料給前端展示，軟體老王

2.4 執行效果

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},"類別數目":{"0":5,"1":8,"2":1}}}

2.4.2 返回圖片

2.4.3 返回的資料

另外說明： 目前專案環境上用的是8核16G的虛擬機器，執行資料量是30萬，執行狀況良好。

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支援我們。