基于Python語言的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘試驗指導書2014

1、基于Python語言的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘?qū)?驗 指導書 電子科技大學信息與軟件工程學院 二O四年6月 實驗教學目的和要求: 實驗目的: 本課程實驗旨在加深學生對于網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)挖掘的理解，培養(yǎng)學生分析、 設計、 實現(xiàn)基于Python語言的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘算法, 掌握科學的實驗方法，為 以后其他專業(yè)課的學習打下堅實的基礎。該實驗容采用循序漸進的方式，從 Python語言 的基本語法入手，在加深學生對于Python語言熟悉的基礎上突岀數(shù)據(jù)挖掘應 用。實驗提供功能要求，學生自己確定設計方案和需要思考如何設計最優(yōu)化 的算法，并完成結果記錄和分析，充分發(fā)揮學生的創(chuàng)造性和主動性。 實驗要求： 了解并掌握Python語言

2、的基本語法、能夠使用Python讀取或?qū)懭霐?shù)據(jù) 表、獲取并分析網(wǎng)絡文本數(shù)據(jù)、獲取并處理圖像數(shù)據(jù)等。 二、Python開發(fā)環(huán)境簡介： 本課程實驗使用的Python開發(fā)環(huán)境為Python IDLE ,其用戶界面圖見圖 1所示。IDLE是開發(fā)python程序的基本集成開發(fā)環(huán)境，具備基本的IDE的 功能，是Python教學的不錯的選擇。當安裝好python以后，IDLE就自動安 裝好了，不需要另外去找。同時，使用Eclipse這個強大的框架時IDLE也 可以非常方便的調(diào)試Python程序。其基本功能包括語法加亮、段落縮進、基 本文本編輯、TABLE鍵控制、調(diào)試程序。 打開Idle后出現(xiàn)一個增強的交互命

3、令行解釋器窗口（具有比基本的交互 命令提示符更好的剪切、粘貼、回行等功能）。除此之外，還有一個針對 Python的編輯器（無代碼合并，但有語法標簽高亮和代碼自動完成功能）、 類瀏覽器和調(diào)試器。菜單為TK “剝離”式，也就是點擊頂部任意下拉菜單 的虛線將會將該 菜單提升到它自己的永久窗口中去。特別是Edit菜單，將 其“靠”在桌面一角非常實用。Idle的調(diào)試器提供斷點、步進和變量監(jiān)視功 能 il ditQeboc OptionsHP Pythoil 234 (#53, g 25 2(：0嗎，2：十：皿)MS】 v1200 32 bxt (Wt print im. size width = 200

4、 ratio = float(width)/imsize0 height = int(im. sizel*ra.tio) niml = im. resize( (width, height), Image .BILINEAR ) print niml. size niml. save V resize, jpg ; nim2 = im. rotate( 45, Image .BILINEAR ) nim2.save( rotated45jpg ) nim3 = im. rotate( 90, Image .BILINEAR ) nim3.save( rotdted90.jpg ) gray_i

5、mg = im. convert(L) gray_img2= gra.y_img resize (128, 128), Image BILINEAR) print gray_img2. histogramO 在該實驗中，學生需用前述的圖片處理方法對指定圖片的尺寸和角度進行 調(diào)整，并在此基礎上，思考如何實現(xiàn)調(diào)整其他圖片參數(shù)的方法，記錄Python 代碼，并分析實驗結果。 4、實驗步驟 設計圖片處理方法的程序 分析實驗要求實現(xiàn)指定圖片的尺寸和角度進行調(diào)整記錄程序代碼記錄并 分析實驗結果 實驗項目8使用Python處理圖片亮度、對比度和飽和度 1、實驗目的 1) 強化Python程序的設計和編程能力

6、 2) 學習圖像的亮度、對比度和飽和度等參數(shù)的表示方法 3) 學習使用Python語言調(diào)整圖像亮度、對比度和飽和度 2、實驗容 1) 學習圖像的亮度、對比度和飽和度等參數(shù)的表示方法。 2) 用Python語言中的Image、ImageDraw、ImageEnhance等模塊對圖片亮 度、對比度和飽和度等進行處理的方法。 3、實驗原理 1)圖像的主要指標參數(shù)： 在圖像處理中，圖像的主要指標參數(shù)包括亮度、對比度、飽和度等。 亮度是指圖片的明亮程度, 計算亮度的基準是灰度測試卡。 黑色為0, 色為10,在0 10之間等間隔的排列為9個階段。色彩可以分為有彩色和 無彩色，但后者仍然存在著亮度。作為有彩

7、色，每種色各自的亮度在灰度 測試卡上都具有相應的位置值。彩度高的色對亮度有很大的影響，不太容 易辨別。在明亮的地方鑒別色的亮度比較容易的，在暗的地方就難以鑒別。 對比度指的是一幅圖像中明暗區(qū)域最亮的白和最暗的黑之間不同亮度層級 的測量，即指一幅圖像灰度反差的大小。差異圍越大代表對比越大，差異 圍越小代表對比越小，好的對比率120:1就可容易地顯示生動、豐富的色 彩，當對比率 高達300:1時，便可支持各階的顏色。但對比率遭受和亮度相 同的困境，現(xiàn)今尚無一套有效又公正的客觀標準來衡量對比率，所以最好的 辨識方式還是依靠使用者眼睛。 色彩是由于物體上的物理性的光反射到人眼視神經(jīng)上所產(chǎn)生的感覺，顏

8、色的不同是由光的波長的長短差別所決定的。作為色彩度，指的是這些不 同波長的色的情況。波長最長的是紅色，最短的是紫色。把紅、黃、綠、 藍、紫和處在它們 各自之間的黃紅、黃綠、藍綠、藍紫、紅紫這5種中間色 共計10種色作為色相環(huán)。在色相環(huán)上排列的色是純度高的色，被稱 為純色。這些顏色在環(huán)上的位置是根據(jù)視覺和感覺的相等間隔來進行安排 的。用類似這樣的方法還可以再分出差別細微的多種色來。在色相環(huán)上， 與環(huán)中心對稱，并在180度的位置兩端的色被稱為互補色。 用數(shù)值表示色的鮮艷或鮮明的程度稱之為飽和度，也稱為純度、彩度。 有彩色的各種色都具有彩度值，無彩色的色的彩度值為0,對于有彩色的色 的彩度(純度)的

9、高低，區(qū)別方法是根據(jù)這種色中含灰色的程度來計算的。 彩度由于色相的不同而不同，而且即使是相同的色相，因為明度的不同，彩 度也會隨之變化的。2)Python語句調(diào)整圖片的亮度、對比度和飽和度時，首 先要調(diào)用Image模塊中 的im=Image. open( xxx. jpg)語句打開指定的預處理圖片，并調(diào)用 ImageDraw模塊記錄圖片的亮度、對比度和飽和度，調(diào)用ImageEnhance模 塊調(diào)整圖片的亮度、對比度和飽和度。 此實驗部分實現(xiàn)代碼如下 import Image, ImageDraw, ImageEnhance img = Image .o pen (? messi j pg) d

10、raw = ImageDraw .Draw(inig) width, height = img .size draw .1 ine(0, 0), (width-1, heightl), fill = 254) draw, arc (0, 0, width-1, height-1), 0, 360, fi 11=254) img. save ( messi2 jpg) #亮度增強(adjust image brightness) brightness = ImageEnhance Brightness (img) 調(diào)# 用 Brightness 類 bright_img = brightness

11、.enhance (30) bright_img save C bright_messi jpg) #圖像尖銳化(adjust image sharpness) sharpness = ImageEnhanceSharpness(img)調(diào) #用 Sharpness 類 sharp_img = sharpness enhance (6 0) sharp_img save C sharp_messi jpg) #對比度增強(adjust image contrast) contrast = ImageEnhance Contrast (img) contiast_inig = contrast.enhance (3 0) contrast_img save C contrast_messi jpg) #飽和度土曾強，(adjust image color) color = ImageEnhance Color (img) color_img = color .enhance (3 0) color_i