這篇文章直接給出上次關于kmeans聚類的籃球遠動員資料分析案例，同時介紹這次作業同學們完成的圖例，最後介紹matplotlib包繪圖的優化知識。
前文推薦：
希望這篇文章對你有所幫助，尤其是剛剛接觸資料挖掘以及大資料的同學，同時準備嘗試以案例為主的方式進行講解。如果文章中存在不足或錯誤的地方，還請海涵~
這裡不再贅述，詳見第二篇文章，直接上代碼，這是我的學生完成的作業。
資料集：
籃球運動員資料，每分鐘助攻和每分鐘得分數。通過該資料集判斷一個籃球運動員屬于什麼位置（控位、分位、中鋒等）。完整資料集包括5個特征，每分鐘助攻數、運動員身高、運動員出場時間、運動員年齡和每分鐘得分數。
完整代碼：
運作結果：
從圖中可以看到聚內建三類，紅色比較厲害，得分很高；中間藍色是一類，普通球員；右小角綠色是一類，助攻高得分低，是控位。
代碼分析：
表示在sklearn中處理kmeans聚類問題，用到 sklearn.cluster.kmeans 這個類。
x是資料集，包括2列20行，即20個球員的助攻數和得分數。
表示輸出完整kmeans函數，包括很多省略參數，将資料集分成類簇數為3的聚類。
輸出聚類預測結果，對x聚類，20行資料，每個y_pred對應x的一行或一個孩子，聚成3類，類标為0、1、2。
輸出結果：[0 2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1]
matplotlib.pyplot是用來畫圖的方法，matplotlib是可視化包。
擷取第1列的值， 使用for循環擷取 ,n[0]表示x第一列。
擷取第2列的值，使用for循環擷取 ,n[1]表示x第2列。
繪制散點圖（scatter），橫軸為x，擷取的第1列資料；縱軸為y，擷取的第2列資料；c=y_pred對聚類的預測結果畫出散點圖，marker='o'說明用點表示圖形。
表示圖形的标題為kmeans-heightweight data。
表示圖形x軸的标題。
表示圖形y軸的标題。
設定右上角圖例。
表示顯示圖形。
下面簡單展示學生做的作業及分析，感覺還是不錯，畢竟才上幾節課而且第一次作業，希望後面的作業更加精彩吧。因為學生的專業分布不同，是以盡量讓學生設計他們專業的内容。
eg 遺傳學身高體重資料
第一清單示孩子的身高，機關cm；第二清單示孩子的體重，機關kg。從上圖可以看出，資料集被分為了三類。綠色為一類、藍色為一類，紅色為一類。
eg 微網誌資料集
第一列代表微網誌中某條資訊的轉發量，第二列代表微網誌中某條資訊的評論數。從上圖可以看出，總共分為3類，共三種顔色，綠色一層說明該資訊轉發量與評論數都很高。
eg 上市公司财務報表
第一清單示公司利潤率；第二清單示公司資産規模。從上圖可以看出，總共分為4類，共四種顔色。暗紅色為資産規模最大，依次至藍色資産規模減小。
eg 世界各國家人均面積與土地面積
第一清單示各國家的人均面積（人/ 平方公裡）；第二清單示各國家的土地面積（萬平方公裡）。從上圖可以看出，總共分為3類，共三種顔色。紅色表示的國家相對來說最擁擠，可能是孟加拉這樣土地面積少且人口衆多的國家；藍色就是地廣人稀的代表，比如俄羅斯、美國、、墨西哥、巴西；綠色表示人口密度分布比較平均的國家。
eg employee salaries資料集
第一清單示員工工資；第二清單示員工年齡數。從上圖可以看出，總共分為5類，共5種顔色。總體呈現正相關性，年齡越大，工資越高；除個别外，總體正線性關系。
eg 學生英語成績資料集
第一清單示學生英語平時成績；第二清單示學生英語期末成績。從上圖可以看出，總共分為4類，共四種顔色。黃色一層，平時成績和末考成績都很高，屬于“學霸”級别的人物；其次，藍色一層和紅色一層；最後，天藍色一層，暫且稱之為“學渣”。
matplotlib代碼的優化：
1.第一部分代碼是定義x數組，實際中是讀取檔案進行的，如何實作讀取檔案中資料再轉換為矩陣進行聚類呢？
2.第二部分是繪制圖形，希望繪制不同的顔色及類型，使用legend()繪制圖示。
假設存在資料集如下圖所示：data.txt
現需要擷取第一列每分鐘助攻數、第五列每分鐘得分數存于矩陣中。
代碼如下：
輸出結果如下圖所示：三個層次很明顯，而且右上角也标注。
可視化部分強烈推薦資料：
下面是常見遇到的幾個問題：
1.spyder軟體如果editor編輯框不在，如何調出來。
2.會缺少一些第三方包，如lda，如何導入。使用cd ..去到c盤根目錄，cd去到anaconda的scripts目錄下，輸入"pip install selenium"安裝selenium相應的包，"pip install lda"安裝lda包。
學生告訴我另一個更友善的方法：
3.運作時報錯，缺少console，點選如下。
4.如果spyder安裝點選沒有反應，重新安裝也沒有反應，建議在運作下試試。
實在不行解除安裝再重裝：pip uninstall spyder
pip install spyder
5.spyder如何顯示繪制matplotlib中文。
(by:eastmount 2016-10-12 深夜3點半 )