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  • 分享给大家供大家参考,具体如下:多表查询是模型层的重要功能之一, Django提供了一套基于关联字段独特的解决方案.ForeignKey来自Django官方文档的模型示例:from django.db import modelsclass Blog(models.Model):...

    本文实例讲述了Django框架多表查询。分享给大家供大家参考,具体如下:

    多表查询是模型层的重要功能之一, Django提供了一套基于关联字段独特的解决方案.

    ForeignKey

    来自Django官方文档的模型示例:

    from django.db import models

    class Blog(models.Model):

    name = models.CharField(max_length=100)

    tagline = models.TextField()

    class Author(models.Model):

    name = models.CharField(max_length=50)

    email = models.EmailField()

    class Entry(models.Model):

    blog = models.ForeignKey(Blog)

    authors = models.ManyToManyField(Author)

    headline = models.CharField(max_length=255)

    body_text = models.TextField()

    pub_date = models.DateField()

    mod_date = models.DateField()

    n_comments = models.IntegerField()

    n_pingbacks = models.IntegerField()

    rating = models.IntegerField()

    class ForeignKey

    ForeignKey字段接受一个Model类作为参数, 类型与被参照的字段完全相同:

    blog = models.ForeignKey(Blog)

    ForeignKey.to_field

    关联到的关联对象的字段名称。默认地,Django 使用关联对象的主键。

    blog = models.ForeignKey(Blog, to_field=Blog.name)

    ForeignKey.db_constraint

    Django Model的ForeignKey字段的主要功能是维护一个一对多的关系, 以进行关联查询.

    只有在db_constraint=True时Django model才会在数据库上建立外键约束, 在该值为False时不建立约束.

    默认db_constraint=True.

    ForeignKey.related_name

    这个名称用于让关联的对象反查到源对象.

    如果你不想让Django 创建一个反向关联,请设置related_name 为 '+' 或者以'+' 结尾.

    ForeignKey.related_query_name以ForeignKey.related_name作为默认值, 两者功能的具体说明请参见相关文档

    使用ForeignKey查询

    前向查询

    若关系模型A包含与模型B关联的关联字段, 模型A的实例可以通过关联字段访问与其关联的模型B的实例:

    >>> e = Entry.objects.get(id=2)

    >>> e.blog # Returns the related Blog object.

    修改e.blog并调用save方法存入数据库

    >>> e.blog = some_blog

    >>> e.save()

    如果ForeignKey 字段有null=True 设置(即它允许NULL值),可以分配None来删除对应的关联性

    >>> e = Entry.objects.get(id=2)

    >>> e.blog = None

    >>> e.save() # "UPDATE blog_entry SET blog_id = NULL ...;"

    Django提供了一种使用双下划线__的查询语法:

    >>> Entry.objects.filter(blog__name='Beatles Blog')

    反向查询

    被索引的关系模型可以访问所有参照它的模型的实例,如Entry.blog作为Blog的外键,默认情况下Blog.entry_set是包含所有参照Blog的Entry示例的查询集,可以使用查询集API取出相应的实例。

    >>>b = Blog.objects.get(id=1)

    >>>b.entry_set.all()

    Entry.blog的related_name和related_query_name可以设置该查询集的名字。

    ManyToManyField

    来自Django官网的示例:

    from django.db import models

    class Person(models.Model):

    name = models.CharField(max_length=50)

    class Group(models.Model):

    name = models.CharField(max_length=128)

    members = models.ManyToManyField(Person, through='Membership', through_fields=('group', 'person'))

    class Membership(models.Model):

    group = models.ForeignKey(Group)

    person = models.ForeignKey(Person)

    inviter = models.ForeignKey(Person, related_name="membership_invites")

    invite_reason = models.CharField(max_length=64)

    class ManyToManyField

    ManyToManyField.through

    Django 会自动创建一个表来管理多对多关系, 若要手动指定关联表则需要使用through关键字参数.

    ManyToManyField.through_fields

    上文示例中Membership 有两个外键指向Person (person 和inviter),这使得关联关系含混不清并让Django 不知道使用哪一个。

    在这种情况下,必须使用through_fields 明确指定Django 应该使用哪些外键

    through_fields 接收一个二元组('field1', 'field2'),其中field1 为指向定义ManyToManyField 字段的模型的外键名称(本例中为group),field2 为指向目标模型的外键的名称(本例中为person).

    ManyToManyField.db_table

    默认情况下,关联表的名称使用多对多字段的名称和包含这张表的模型的名称以及Hash值生成,如:memberShip_person_3c1f5

    若要想要手动指定表的名称,可以使用db_table关键字参数指定.

    others

    下列API和ForeignKey中的同名API相同.

    ManyToManyField.db_constraint

    ManyToManyField.related_name

    ManyToManyField.related_query_name

    使用ManyToManyField查询

    多对多关系和ForeignKey具有相似的API.

    >>>e = Group.objects.get(id=3)

    >>>e.members.all() # Returns all members objects for this Group.

    反向查询:

    >>>a = Person.objects.get(id=1)

    >>>a.group_set.all()

    同样related_name可以设置反向查询集的名称。

    添加删除关联

    因为ManyToManyField自动维护关联表,程序员不便于直接访问.ManyToManyField提供了API用于添加和删除关联(即through表中的记录).

    使用一个自动维护through表的模型作为示例:

    class User(models.Model):

    user_id = models.IntegerField(primary_key=True)

    class Flight(models.Model):

    flight_id = models.IntegerField(primary_key=True)

    reserve = models.ManyToManyField(User, related_name='flight_reserve')

    首先获得要进行关联的Flight和User实例:

    flights = Flight.objects.filter(flight_id=flight_id)

    if flights.count() != 0:

    flight = flights[0]

    users = User.objects.filter(id=user_id)

    if users.count() != 0:

    user = users[0]

    通过拥有关联字段的Flight实例进行添加关联操作:

    flight.reserve.add(user)

    flight.save()

    删除操作与这类似:

    flight.reserve.remove(user)

    flight.save()

    希望本文所述对大家基于Django框架的Python程序设计有所帮助。

    展开全文
  • 关联分析1

    2018-10-18 12:02:16
    小白又来打卡了,数据挖掘课上学到了关联分析。先整理个概念吧,之前本科时期没有接触过这方面的内容,只知道纸尿裤和啤酒这个案例,但具体的分析方法并不了解orz。今天的小qq同样是为了毕业不失业而奋斗

    小白又来打卡了,数据挖掘课上学到了关联分析。先整理个概念吧,之前本科时期没有接触过这方面的内容,只知道纸尿裤和啤酒这个案例,但具体的分析方法并不了解orz。今天的小qq同样是为了毕业不失业而奋斗?

    本篇是根据《数据挖掘导论》[Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Vipin Kumar著]还有其他大佬们写的博文整理的。如果有想要这本书的中英文电子版的可以给我留言,我邮箱发给你们。

    目录

    基本概念

    发现频繁项集

    摘录链接


    基本概念

    1、二元表示:如下表中的数据,每个TID所在的一行就是一个事务,面包、牛奶对应的每一列就是一个项。项可以用二元变量表示,若项在事务中出现,则值为1,否则,为0。用0,1表示的二元变量是非对称的二元变量,它默认了项在事务中出现比不出现更重要。然而对于商品的数量和价格,这种非类别型数据,用非二元数据的方式表示。

    2、项集:I= \left \{ i_{1},i_{2},...,i_{d} \right \}是所有项(也就是列)的集合,T= \left \{ t_{1},t_{2},...,t_{N} \right \}是所有事务(也就是行)的集合。每个事务 t 包含的项集都是 I 的子集[事务列对应的那一行]。在关联分析中,包含0个或者多个的项的集合称为项集。 如果一个项集包含k个项,那么就称为k-项集。空集是指不包含任何项的项集。项集 X 是事务 t 的子集,则事务 t 包括项集X[ 列t 包括对应的那一行的项集X,也包括X的子集]。比如TID=2的事务,包括{尿布、啤酒},但不包括{鸡蛋,可乐}。

    3、支持度计数:\sigma (X)=|\left \{ t_{i}|X\subseteq t_{i},t_{i}\in T \right \}| ,|.|表示计数。支持度计数计的是子集X包含在哪些个事务中,只要包含于(不一定非要等于)就可以+1。

    [支持度计数记的是 事务数!!!即项集出现的次数]

    3、支持度(s):确定规则可以用于给定数据集的频繁程度。支持度是一种重要度量,支持度很低的规则可能只是偶然出现,没有意义,因此支持度通常用来删去无意义的规则。

    4、置信度(c):确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度。置信度度量通过规则进行推理的可靠性,对于给定的规则X\rightarrow Y,置信度越高,Y在包含X的事务中出现的可能性就越大。置信度也可以估计Y在给定X下的条件概率。

    其中X\bigcap Y=\varnothing

    上面太复杂就换个说法,

    s(X\rightarrow Y)=P(X,Y) 

    c(X\rightarrow Y)=P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)

    [就我个人而言,把支持度,置换度和概率论联系起来就很好理解了,想不明白的时候就拿概率论算算]

    5、提升度:由于置信度度量忽略了规则后件中出现的项集的支持度,高置信度的规则可能出现误导,因此引入了提升度,即规则置信度规则后件支持度之间的比率。

    Lift(X\rightarrow Y)=c\left ( X\rightarrow Y\right )/s(Y)=P(Y|X)/P(Y)=P(X,Y)/\left ( P(X)*P(Y) \right )

    即含有X的条件下,同时含有Y的概率,与Y总体发生的概率之比。

    Lift > 1,有效的强关联规则;

    Lift = 1,X和Y相互独立;

    Lift < 1,无效的强关联规则。

    设定关联规则的最小支持度和最小可信度为min(support)min(confidence)。规则R的支持度和可信度均不小于min(support)min(confidence),则称为强关联规则。其中,满足最小支持度的阈值的项级为频繁项集。

    发现频繁项集

    一般来说包含k个项的数据集能产生2^{k}-1C_{k}^{1}\textrm{}+C_{k}^{2}\textrm{}+...+C_{k}^{k}\textrm{})个候选集数,如果用暴力求解·,确定每个候选集的支持度,那么复杂度将是O(NMw),其中N是事务数,M是候选集数,w是事物的最大宽度。因此,降低频繁项集选取的复杂度是非常重要的,一般从减少比较次数和候选集数入手。下面介绍最重要的Apriori Algorithm(主要用来减少候选集数):

    第一步,Apriori Algorithm的剪枝的基础就是 支持度的反单调性[灰常重要]。简单来说,如果一个项集是频繁的,则它的子集也是频繁的。相反,如果一个项集的非频繁的,那么它的超集也一定是非频繁的。[ Support(超集)<Support(项集)<Support(子集) ]

    第二步,Apriori Algorithm的主要目的是寻找最大的K项频繁集[找到所有符合支持度阈值的频繁集和最大的k项频繁集,保证完备性]。Apriori Algorithm采用了迭代的方法,先搜索出候选1项集及对应的支持度,剪枝去掉低于支持度的1项集,得到频繁1项集。然后对剩下的频繁1项集进行连接,得到候选的频繁2项集,筛选去掉低于支持度的候选频繁2项集,得到真正的频繁二项集,以此类推,迭代下去,直到无法找到频繁k+1项集为止,对应的频繁k项集的集合即为算法的输出结果。

    简单来说,1项集减枝-联结(也就是下一个候选集产生)-2项集减枝-联结-.....-找到最大频繁k项集。

    这个过程涉及两个问题,一个是支持度的计数(减枝中需要),另一个是怎么产生下一个候选集:

    支持度计数:Hash树[数据结构没学好,以后慢慢补,哭泣,非嫡系出身学数据结构简直要哭死了,唯一记得的是堆和栈、队列]

    如何高效产生下一个候选集:[看书中摘录吧,实在不想打字了,总结一下:字典序 + k-1 * k-1 

    为什么是k-1生成k呢?

    这是因为对某一个元素要成为K维项目集的一元素的话,该元素在k-1阶频繁项目集中的计数次数必须达到K-1个,否则不可能生成K维项目集,这样可以删除不必要的元素。[详细也可以看那么书,书中举出了1*k-1的例子,我觉得还是很好理解的]

     Apriori Algorithm是一个非常经典的频繁项集的挖掘算法,很多算法都是基于Aprior算法而产生的,包括FP-Tree,GSP, CBA等。这些算法利用了Apriori Algorithm的思想,对算法做了改进,数据挖掘效率更好一些。

    [算法的思想是很重要的,对小白来说,运用的话调用包和库就可以了,都封装在一个函数里,不需要重新写一遍,网上也有很多资源可以直接拿来用,代码的话我觉得这个写的挺好的,一些注意事项写进去了https://cloud.tencent.com/developer/article/1124215

    下一步想仔细看看FP-tree[课上有讲到]和GSP、CBA(算是自己个人知识的拓展吧)。

    希望自己坚持下去,就靠这个找实习找饭碗了,嘿哈嘿哈

    摘录链接

    Apriori算法原理总结

    数据挖掘十大算法--Apriori算法

    展开全文
  • 首先导入包含apriori算法的mlxtend库,pip install mlxtend调用apriori进行关联规则分析具体代码如下,其中数据集选取本博客 “机器学习算法——关联规则” 中的例子,可进行参考,设置最小支持度(min_support)为...

    首先导入包含apriori算法的mlxtend库,

    pip install mlxtend

    调用apriori进行关联规则分析,具体代码如下,其中数据集选取本博客 “机器学习算法——关联规则” 中的例子,可进行参考,设置最小支持度(min_support)为0.4,最小置信度(min_threshold)为0.1,

    最小提升度(lift)为1.0,对数据集进行关联规则分析,

    from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder

    from mlxtend.frequent_patterns import apriori

    from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

    import pandas as pd

    df_arr = [['苹果','香蕉','鸭梨'],

    ['橘子','葡萄','苹果','哈密瓜','火龙果'],

    ['香蕉','哈密瓜','火龙果','葡萄'],

    ['橘子','橡胶'],

    ['哈密瓜','鸭梨','葡萄']

    ]

    #转换为算法可接受模型(布尔值)

    te = TransactionEncoder()

    df_tf = te.fit_transform(df_arr)

    df = pd.DataFrame(df_tf,columns=te.columns_)

    #设置支持度求频繁项集

    frequent_itemsets = apriori(df,min_support=0.4,use_colnames= True)

    #求关联规则,设置最小置信度为0.15

    rules = association_rules(frequent_itemsets,metric = 'confidence',min_threshold = 0.15)

    #设置最小提升度

    rules = rules.drop(rules[rules.lift <1.0].index)

    #设置标题索引并打印结果

    rules.rename(columns = {'antecedents':'from','consequents':'to','support':'sup','confidence':'conf'},inplace = True)

    rules = rules[['from','to','sup','conf','lift']]

    print(rules)

    #rules为Dataframe格式,可根据自身需求存入文件

    输出结果如下:

    from to sup conf lift

    0 (哈密瓜) (火龙果) 0.4 0.666667 1.666667

    1 (火龙果) (哈密瓜) 0.4 1.000000 1.666667

    2 (哈密瓜) (葡萄) 0.6 1.000000 1.666667

    3 (葡萄) (哈密瓜) 0.6 1.000000 1.666667

    4 (葡萄) (火龙果) 0.4 0.666667 1.666667

    5 (火龙果) (葡萄) 0.4 1.000000 1.666667

    6 (哈密瓜, 葡萄) (火龙果) 0.4 0.666667 1.666667

    7 (哈密瓜, 火龙果) (葡萄) 0.4 1.000000 1.666667

    8 (葡萄, 火龙果) (哈密瓜) 0.4 1.000000 1.666667

    9 (哈密瓜) (葡萄, 火龙果) 0.4 0.666667 1.666667

    10 (葡萄) (哈密瓜, 火龙果) 0.4 0.666667 1.666667

    11 (火龙果) (哈密瓜, 葡萄) 0.4 1.000000 1.666667

    Process finished with exit code 0

    以上就是python 实现关联规则算法Apriori的示例的详细内容,更多关于python 实现关联规则算法Apriori的资料请关注随便开发网其它相关文章!

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  • 首先导入包含apriori算法的mlxtend库,pip install mlxtend调用apriori进行关联规则分析具体代码如下,其中数据集选取本博客 “机器学习算法??关联规则” 中的例子,可进行参考,设置最小支持度(min_support)为...

    首先导入包含apriori算法的mlxtend库,

    pip install mlxtend

    调用apriori进行关联规则分析,具体代码如下,其中数据集选取本博客 “机器学习算法??关联规则” 中的例子,可进行参考,设置最小支持度(min_support)为0.4,最小置信度(min_threshold)为0.1,

    最小提升度(lift)为1.0,对数据集进行关联规则分析,

    from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder

    from mlxtend.frequent_patterns import apriori

    from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

    import pandas as pd

    df_arr = [['苹果','香蕉','鸭梨'],

    ['橘子','葡萄','苹果','哈密瓜','火龙果'],

    ['香蕉','哈密瓜','火龙果','葡萄'],

    ['橘子','橡胶'],

    ['哈密瓜','鸭梨','葡萄']

    ]

    #转换为算法可接受模型(布尔值)

    te = TransactionEncoder()

    df_tf = te.fit_transform(df_arr)

    df = pd.DataFrame(df_tf,columns=te.columns_)

    #设置支持度求频繁项集

    frequent_itemsets = apriori(df,min_support=0.4,use_colnames= True)

    #求关联规则,设置最小置信度为0.15

    rules = association_rules(frequent_itemsets,metric = 'confidence',min_threshold = 0.15)

    #设置最小提升度

    rules = rules.drop(rules[rules.lift <1.0].index)

    #设置标题索引并打印结果

    rules.rename(columns = {'antecedents':'from','consequents':'to','support':'sup','confidence':'conf'},inplace = True)

    rules = rules[['from','to','sup','conf','lift']]

    print(rules)

    #rules为Dataframe格式,可根据自身需求存入文件

    输出结果如下:

    from to sup conf lift

    0 (哈密瓜) (火龙果) 0.4 0.666667 1.666667

    1 (火龙果) (哈密瓜) 0.4 1.000000 1.666667

    2 (哈密瓜) (葡萄) 0.6 1.000000 1.666667

    3 (葡萄) (哈密瓜) 0.6 1.000000 1.666667

    4 (葡萄) (火龙果) 0.4 0.666667 1.666667

    5 (火龙果) (葡萄) 0.4 1.000000 1.666667

    6 (哈密瓜, 葡萄) (火龙果) 0.4 0.666667 1.666667

    7 (哈密瓜, 火龙果) (葡萄) 0.4 1.000000 1.666667

    8 (葡萄, 火龙果) (哈密瓜) 0.4 1.000000 1.666667

    9 (哈密瓜) (葡萄, 火龙果) 0.4 0.666667 1.666667

    10 (葡萄) (哈密瓜, 火龙果) 0.4 0.666667 1.666667

    11 (火龙果) (哈密瓜, 葡萄) 0.4 1.000000 1.666667

    Process finished with exit code 0

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空空如也

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