基于Python语言的网络数据挖掘试验指导书2014

1、基于Python语言的网络数据挖掘实 验 指导书 电子科技大学信息与软件工程学院 二O四年6月 实验教学目的和要求: 实验目的: 本课程实验旨在加深学生对于网络大数据挖掘的理解，培养学生分析、 设计、 实现基于Python语言的网络数据挖掘算法, 掌握科学的实验方法，为 以后其他专业课的学习打下坚实的基础。该实验容采用循序渐进的方式，从 Python语言 的基本语法入手，在加深学生对于Python语言熟悉的基础上突岀数据挖掘应 用。实验提供功能要求，学生自己确定设计方案和需要思考如何设计最优化 的算法，并完成结果记录和分析，充分发挥学生的创造性和主动性。 实验要求： 了解并掌握Python语言

2、的基本语法、能够使用Python读取或写入数据 表、获取并分析网络文本数据、获取并处理图像数据等。 二、Python开发环境简介： 本课程实验使用的Python开发环境为Python IDLE ,其用户界面图见图 1所示。IDLE是开发python程序的基本集成开发环境，具备基本的IDE的 功能，是Python教学的不错的选择。当安装好python以后，IDLE就自动安 装好了，不需要另外去找。同时，使用Eclipse这个强大的框架时IDLE也 可以非常方便的调试Python程序。其基本功能包括语法加亮、段落缩进、基 本文本编辑、TABLE键控制、调试程序。 打开Idle后出现一个增强的交互命

3、令行解释器窗口（具有比基本的交互 命令提示符更好的剪切、粘贴、回行等功能）。除此之外，还有一个针对 Python的编辑器（无代码合并，但有语法标签高亮和代码自动完成功能）、 类浏览器和调试器。菜单为TK “剥离”式，也就是点击顶部任意下拉菜单 的虚线将会将该 菜单提升到它自己的永久窗口中去。特别是Edit菜单，将 其“靠”在桌面一角非常实用。Idle的调试器提供断点、步进和变量监视功 能 il ditQeboc OptionsHP Pythoil 234 (#53, g 25 2(：0吗，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 在该实验中，学生需用前述的图片处理方法对指定图片的尺寸和角度进行 调整，并在此基础上，思考如何实现调整其他图片参数的方法，记录Python 代码，并分析实验结果。 4、实验步骤 设计图片处理方法的程序 分析实验要求实现指定图片的尺寸和角度进行调整记录程序代码记录并 分析实验结果 实验项目8使用Python处理图片亮度、对比度和饱和度 1、实验目的 1) 强化Python程序的设计和编程能力

6、 2) 学习图像的亮度、对比度和饱和度等参数的表示方法 3) 学习使用Python语言调整图像亮度、对比度和饱和度 2、实验容 1) 学习图像的亮度、对比度和饱和度等参数的表示方法。 2) 用Python语言中的Image、ImageDraw、ImageEnhance等模块对图片亮 度、对比度和饱和度等进行处理的方法。 3、实验原理 1)图像的主要指标参数： 在图像处理中，图像的主要指标参数包括亮度、对比度、饱和度等。 亮度是指图片的明亮程度, 计算亮度的基准是灰度测试卡。 黑色为0, 色为10,在0 10之间等间隔的排列为9个阶段。色彩可以分为有彩色和 无彩色，但后者仍然存在着亮度。作为有彩

7、色，每种色各自的亮度在灰度 测试卡上都具有相应的位置值。彩度高的色对亮度有很大的影响，不太容 易辨别。在明亮的地方鉴别色的亮度比较容易的，在暗的地方就难以鉴别。 对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级 的测量，即指一幅图像灰度反差的大小。差异围越大代表对比越大，差异 围越小代表对比越小，好的对比率120:1就可容易地显示生动、丰富的色 彩，当对比率 高达300:1时，便可支持各阶的颜色。但对比率遭受和亮度相 同的困境，现今尚无一套有效又公正的客观标准来衡量对比率，所以最好的 辨识方式还是依靠使用者眼睛。 色彩是由于物体上的物理性的光反射到人眼视神经上所产生的感觉，颜

8、色的不同是由光的波长的长短差别所决定的。作为色彩度，指的是这些不 同波长的色的情况。波长最长的是红色，最短的是紫色。把红、黄、绿、 蓝、紫和处在它们 各自之间的黄红、黄绿、蓝绿、蓝紫、红紫这5种中间色 共计10种色作为色相环。在色相环上排列的色是纯度高的色，被称 为纯色。这些颜色在环上的位置是根据视觉和感觉的相等间隔来进行安排 的。用类似这样的方法还可以再分出差别细微的多种色来。在色相环上， 与环中心对称，并在180度的位置两端的色被称为互补色。 用数值表示色的鲜艳或鲜明的程度称之为饱和度，也称为纯度、彩度。 有彩色的各种色都具有彩度值，无彩色的色的彩度值为0,对于有彩色的色 的彩度(纯度)的

9、高低，区别方法是根据这种色中含灰色的程度来计算的。 彩度由于色相的不同而不同，而且即使是相同的色相，因为明度的不同，彩 度也会随之变化的。2)Python语句调整图片的亮度、对比度和饱和度时，首 先要调用Image模块中 的im=Image. open( xxx. jpg)语句打开指定的预处理图片，并调用 ImageDraw模块记录图片的亮度、对比度和饱和度，调用ImageEnhance模 块调整图片的亮度、对比度和饱和度。 此实验部分实现代码如下 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) #亮度增强(adjust image brightness) brightness = ImageEnhance Brightness (img) 调# 用 Brightness 类 bright_img = brightness

11、.enhance (30) bright_img save C bright_messi jpg) #图像尖锐化(adjust image sharpness) sharpness = ImageEnhanceSharpness(img)调 #用 Sharpness 类 sharp_img = sharpness enhance (6 0) sharp_img save C sharp_messi jpg) #对比度增强(adjust image contrast) contrast = ImageEnhance Contrast (img) contiast_inig = contrast.enhance (3 0) contrast_img save C contrast_messi jpg) #饱和度土曾强，(adjust image color) color = ImageEnhance Color (img) color_img = color .enhance (3 0) color_i