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简介：面向Python机器学习初学者的教学配套资料包，内含《Python机器学习编程与实战》一书的源代码与实验数据，帮助读者从零基础起步，通过动手实操掌握数据处理、建模与评估的全流程。压缩包共77个文件，约82.8MB，以Python脚本（.py）、结构化数据（.csv/.xlsx/.npz/.sql）和示意图（.png/.jpg）为主，目录按章节组织，便于对照书本逐步练习。目前已有677人学习使用；内容从第1章Python基础、第2章NumPy与Pandas数据处理，到第5章Matplotlib可视化、第6章数据准备与分类聚类、第7章决策树与K-means客户价值分析，再到第8章多层感知器实现运营商客户流失预测，覆盖数据读取、清洗、可视化、特征工程、模型训练与评估等常用机器学习环节和真实业务案例。还附有泰迪科技公司及大数据、商务数据分析、人工智能产品体系介绍图，可帮助理解机器学习在不同业务场景中的落地应用，适合教学自学、课程作业与竞赛入门。

1. 这份Python机器学习教学资源，解决的是“源码和业务数据对不上号”的痛点

最近不少人在问python入门之后下一步该怎么走，也有人在问机器学习中的数据处理到底是什么。这套《Python机器学习编程与实战》的配套压缩包，正好把这两件事接上了：它不是一本只讲理论的教材，而是把第1章到第8章的源代码和实验数据按目录打包，从NumPy的ndarray操作到第8章用多层感知器预测通信运营商客户流失，每一章都有对应脚本和csv、xlsx、npz数据文件。你拿到手之后不是“看”机器学习，而是“跑”机器学习。适合刚学完Python基础、想按业务场景把数据处理到模型评估全流程走一遍的人，也适合复习时想快速找回代码手感的人。这份资源真正值钱的不是某个算法，而是它把数据准备、特征工程、聚类、分类、回归、模型选择串成了一条完整链路。

2. 先把前3章源码跑通：ndarray索引、ufunc与DataFrame操作的三个高频用法

我拆包之后的第一建议是：先别急着看第7章的决策树，也别一上来就调第8章的多层感知器，先把第1~3章这六个脚本跑通。原因很简单，后面所有实战的输入都是二维数组和DataFrame，第7章做客户价值分析要用矩阵运算，第8章做流失预测要处理特征表，这些操作的根基都在第2章和第3章。先把这一步走稳，后面会少翻很多车。

开始之前先把运行环境补齐，常见做法是直接用pip装齐这套资源所需的库：

pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib

这里numpy管数组计算，pandas管表格读写，scikit-learn提供K-means、决策树、多层感知器等模型，matplotlib负责后面第5章的绘图。装完之后打开代码目录，从2.1开始逐个执行。

2.1 为什么推荐先跑“ndarray创建与索引”脚本

第2章第一个脚本是2.1 ndarray创建与索引.py，核心就三件事：创建数组、按行列取数、布尔筛选。书里的代码大致长这样：

import numpy as np arr = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60]]) print(arr[0]) # 取第一行，返回 [10 20 30] print(arr[:, 1]) # 取全部行的第2列，返回 [20 50] print(arr[arr > 30]) # 布尔索引，返回满足条件的元素

逻辑上，arr[0]是行索引，arr[:, 1]里冒号代表“所有行”，逗号后面是列索引，这种写法在后面的特征筛选里几乎天天用。arr[arr > 30]则是布尔索引，它把条件判断的结果当作掩码，只保留为True的位置。到第8章做运营商标注时，你大概率会写类似的代码从整个用户表里挑出“流失”子集，这个习惯最好提前建立。

2.2 基础操作与ufunc：向量化不仅是省事

2.2 ndarray的基础操作.py里会看到reshape、astype和ufunc的用法。ufunc是numpy里对数组逐元素做计算的函数，比如开方、求和、比较，它最大的价值是不用写for循环。书里这类操作的典型结构是：

arr2 = np.arange(1, 11).reshape(2, 5) # 生成1到10，排成2行5列 print(arr2.shape) print(arr2.astype(float)) # 整数数组转成浮点数组 print(np.sqrt(arr2)) # 对每个元素开方 print(arr2.sum(axis=0)) # 按列求和

reshape(2, 5)把一维数组改成二维矩阵，astype(float)在做归一化之前很常用，因为整数数组做除法时容易直接截断成整数。sum(axis=0)里的axis=0表示沿行方向压缩，也就是算每一列的和；如果改成axis=1，就是算每一行的和。到第7章看K-means脚本时，你会经常见到这类聚合运算。

2.3 pandas常用类：Series与DataFrame的取舍

第3章的3.1 pandas常用类.py解决的是表格数据怎么进内存的问题。pandas里两个核心类是Series和DataFrame，Series可以理解成一列带索引的数据，DataFrame是多列组成的表格。很多从R语言转过来的读者会习惯把一切数据都装进DataFrame，但遇到单列映射、时间序列、分组聚合时，Series反而更顺手：

import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']) df = pd.DataFrame({'name': ['张三', '李四'], 'amount': [12, 30]}) print(df.groupby('name')['amount'].sum())

这段代码先创建一个带自定义索引的Series，再创建一个两行两列的DataFrame。groupby('name')按用户名分组，然后对amount列求和。后面做客户价值分析时，你会频繁用groupby把每个用户的订单金额、订单次数聚合成一行，这个操作就是RFM模型的数据基础。

2.4 DataFrame进阶：合并、筛选与apply

3.2 DataFrame基础操作.py和3.3 其他数据类型操作.py里还有几个绕不开的写法：merge横向拼接、按条件筛选行、apply做自定义计算。书里的日常操作会是这样：

df2 = pd.DataFrame({'name': ['张三', '李四'], 'city': ['广州', '深圳']}) merged = pd.merge(df, df2, on='name') # 按name列做关联 merged['amount_tag'] = merged['amount'].apply( lambda x: 'high' if x > 20 else 'low' )

逻辑上，merge就是SQL里的inner join，on='name'指定关联键。后面的apply把amount列逐行传入lambda表达式，生成一个新的分类字段。这套动作在8.3特征工程.py里会原样出现，只是把“金额大于20”换成更复杂的业务判断。所以这一节别看简单，它其实是后续所有特征衍生代码的最小单元。

3. 数据准备与特征工程：从CSV到建模输入的三段式流程与四个清洗点

翻一遍压缩包就能发现，第4章、第6章、第7章、第8章每一章都放了一个“数据准备”脚本：4.3数据准备.py、6.1数据准备.py、7.2数据准备.py、8.2数据准备.py。这说明作者把数据准备当成每个实战案例的前置步骤来教，而不是单独塞一章就完事。我自己拆包时也习惯按“读入、清洗、落表”这三段去看这些脚本，顺序对了，后面建模才不会返工。

3.1 数据读取与写出：read_csv与to_excel的编码和路径陷阱

第4章的4.1 数据读取与写出.py同时处理了csv和xlsx两种格式。资源里既有orders.sql也有meal_order_info.csv，说明同一份数据既可以从数据库导出，也可以直接用文件读入。书里的读写代码结构大致是：

import pandas as pd df_orders = pd.read_csv('meal_order_info.csv', encoding='gbk') df_orders.to_excel('meal_order_info_out.xlsx', index=False, sheet_name='订单明细')

逻辑上，第一行把csv读成DataFrame，第二行再把DataFrame写成Excel。这里有两个坑要提前说：一是很多中文csv用的是GBK编码，默认的utf-8会读出一堆乱码；二是to_excel时如果忘了写index=False，上次的索引列会被多写成一列“Unnamed: 0”，下次读回来就多一列脏数据。这个属于最典型的“看着没报错，实际已经埋雷”的情况。

3.2 缺失值、重复值与异常值：先统计再动手

数据准备脚本里通常不是一上来就fillna，而是先看缺失情况再决定怎么补。我在实战里一般会先写这几行，它们也符合第8章数据准备脚本的处理顺序：

print(df_orders.isnull().sum()) # 看每列缺失数量 df_orders = df_orders.drop_duplicates() # 去掉完全重复的行 df_orders['amount'] = df_orders['amount'].fillna( df_orders['amount'].median() )

逻辑上，isnull().sum()先把缺失情况摆到台面上，避免凭感觉填数。drop_duplicates()默认删除所有列都重复的行，如果只想按订单号去重，可以加subset=['order_id']参数。最后用中位数填充amount列的缺失值，比用均值更抗离群点——订单金额这种字段经常有几个特别大的值，均值会被拉偏，中位数相对稳。

3.3 特征工程：连续值分箱与哑变量

8.3特征工程.py是整个压缩包里含金量较高的一个脚本，因为它把原始字段真正变成了模型能吃的输入。常见做法是先做连续值分箱，再做哑变量编码：

df['age_bin'] = pd.cut( df['age'], bins=[0, 30, 45, 60, 100], labels=['青年', '中年', '中老年', '老年'] ) df = pd.get_dummies(df, columns=['gender', 'city'], drop_first=True)

逻辑上，pd.cut把连续年龄切成四段，bins列表里的边界是左开右闭，labels长度必须比bins少一个。get_dummies做独热编码时有个容易忽略的参数drop_first=True，它的作用是把gender这种二值字段只保留一个维度，避免和常数项产生多重共线性。很多新手在这里不写drop_first，模型照样能跑，但系数解释会变得很别扭，在线性模型里尤其明显。

4. 两个业务实战：用K-means、决策树与MLP做客户价值分析和流失预测

从这一章开始才是真正的“实战区”。第7章和第8章用的都是可以讲给业务听的场景：第7章前半段用K-means对餐饮客户做价值分群，后半段用决策树预测餐饮客户流失；第8章用多层感知器预测通信运营商客户流失。三个算法覆盖了无监督聚类、树模型、神经网络三类主流方法，正好能回答“机器学习到底怎么落地”这个问题。

4.1 先补可视化底子：5.1到5.3的图形选型与数据分布检查

第7、8章的脚本默认你已经会看数据分布，所以在动手建模前，我建议先把第5章的几个绘图脚本过一遍。第5章代码生成的结果文件已经放在tmp目录里，比如“2000到2016产业结构变化饼图.png”“标准正态分布数据直方图.png”，你可以先打开看效果，再回头看5.1 Matplotlib绘图基础.py里面怎么用代码画出来。

如果只挑一个最值得记的写法，那就是中文字体和负号的全局配置，几乎所有教程没讲的坑都在这：

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.hist(df_orders['amount'], bins=30) plt.title('订单金额分布') plt.show()

逻辑上，第一行把默认字体换成黑体，第二行关掉unicode负号显示，这样标题里的“金额”才不会是豆腐块，坐标轴上的负号也不会显示成方框。第5章里还有大量用箱线图看离群点、用散点图看两列相关性的例子，建模前把这些图扫一遍，能省下很多打听数据质量的功夫。

4.2 7.3 K-means客户价值分析：先标准化再聚类

第7章的7.3 使用K-means算法进行客户价值分析.py，数据基础是users.csv和meal_order_info.csv这类餐饮平台数据。常见做法是先从订单明细里聚合出每个用户的消费频次、总金额和最近消费时间，再合成R、F、M三个维度。书里的K-means核心写法如下：

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler features = df[['r_score', 'f_score', 'm_score']].values scaler = StandardScaler() X_scale = scaler.fit_transform(features) model = KMeans(n_clusters=3, random_state=0, n_init=10) df['cluster'] = model.labels_

逻辑上，先用StandardScaler对三个特征做标准化，再喂给KMeans。参数n_clusters=3是希望把客户分成三个价值层级，random_state=0保证每次跑出来的簇划分一致，n_init=10表示算法会从10个不同的初始中心点开始，最终保留效果最好的一次。这三个参数里，random_state和n_init是新手最容易漏的，漏掉之后每次运行结果都不一样，写报告时根本没法交代。

4.3 7.4 决策树预测餐饮客户流失：树深与剪枝

7.4 使用决策树算法实现餐饮客户流失预测.py用的是user_loss.csv这个文件，目标是预测客户是否流失。决策树在这里的优势是解释性强，业务能直接看懂规则，但代价是容易过拟合。书里的训练代码结构大致是：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split X = df.drop(columns=['is_loss']) y = df['is_loss'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.3, random_state=42 ) clf = DecisionTreeClassifier( max_depth=3, min_samples_leaf=5, random_state=0 ) clf.fit(X_train, y_train)

逻辑上，train_test_split把数据按7:3拆成训练集和测试集，random_state=42让拆分的随机过程可复现。DecisionTreeClassifier里的max_depth=3限制树最多生长三层，这就是最基本的预剪枝；min_samples_leaf=5要求每个叶子节点至少5个样本，进一步防止树去记忆极端样本。如果不设这两个参数，决策树很容易在训练集上准确率极高、测试集上明显回落，也就是典型的过拟合。资源里还有个绘制图7-1.py，能把训练好的树画成图，建议跑一下——你会发现树深一深，图就密得没法给业务看。

4.4 8.4 多层感知器预测通信运营商流失：MLP必须配标准化

第8章是全书最后一个完整案例，8.4 使用多层感知器算法实现通信运营商客户流失预测.py。数据侧已经由8.2数据准备.py把USER_INFO_M.csv和data_manu.csv、data_vip.csv、data_credit.csv等表整理成训练集。多层感知器比决策树更吃预处理，书里的核心训练代码会是这样：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_train_s = scaler.fit_transform(X_train) X_test_s = scaler.transform(X_test) mlp = MLPClassifier( hidden_layer_sizes=(64, 32), max_iter=2000, random_state=0 ) mlp.fit(X_train_s, y_train) print(mlp.score(X_test_s, y_test))

逻辑上，hidden_layer_sizes=(64, 32)表示网络结构是两层隐藏层，第一层64个神经元，第二层32个神经元。StandardScaler先对训练集做fit_transform，拿到均值和标准差；测试集只做transform，绝不能重新fit。这个细节是MLP场景里最常见的作弊点，一旦测试集参与缩放，评估结果就虚高，上线后会被真实数据狠狠教育。

5. 常见问题与排查：跑这份源码时最容易翻车的五个坑

这套资源整体编写质量不低，但毕竟是配套教程的压缩包，环境差异和文件编码总会带来一些意外。我连续跑完第1章到第8章之后，把最常遇到的五类问题汇总如下，每一条都是按“现象、原因、解决”整理的，直接照着排查就行。

5.1 运行2.1脚本就报No module named 'numpy'

现象：执行第一章或第2章的py文件时，Python直接提示ModuleNotFoundError，后面跟着numpy或pandas的名字。

原因：当前环境里没有安装第三方库。很多人电脑上有多个Python环境，命令行里敲的python和代码编辑器里选中的解释器不是同一个。

解决：先确认解释器路径，再用pip安装依赖。常见做法是把第2章开头那行安装命令重新执行一遍：

pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib

如果装了还是报错，就在终端里执行where python（Windows）或which python（macOS／Linux），对比代码编辑器里解释器路径是否一致。

5.2 读csv时中文全部乱码

现象：用pd.read_csv读meal_order_info.csv或USER_INFO_M.csv，打印出来的列名和数据都是乱码。

原因：压缩包里多个数据文件是GBK或GB18030编码保存的，pandas默认用utf-8解码就会错乱。

解决：显式指定编码，常见做法是先用GBK，报错再换GB18030：

import pandas as pd df = pd.read_csv('USER_INFO_M.csv', encoding='gbk')

GB18030是GBK的超集，处理中文兼容性更广。如果文件是Excel导出的，还可以试试encoding='utf-8-sig'，它能处理带BOM头的文件。

5.3 matplotlib画图时中文变成豆腐块

现象：第5章脚本画出的折线图和饼图里，标题和图例的中文全是方框，负号也成了奇怪的符号。

原因：matplotlib默认字体不包含中文字形，负号显示也依赖特殊字符支持。

解决：在绘图脚本开头加上两行全局配置：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

这两行几乎是我跑任何中文绘图脚本前必写的“后悔药”。如果环境里没有SimHei字体，改成['Microsoft YaHei']或['Arial Unicode MS']都可以。

5.4 多层感知器训练时不收敛或者分数反而低

现象：跑8.4脚本时弹出ConvergenceWarning，提示迭代次数不足，或者模型在测试集上的分数比决策树还低。

原因：特征没有标准化，或者max_iter太小。MLP对特征的量纲非常敏感，金额、频次这类字段如果直接喂进网络，梯度更新会被大数值字段带偏。

解决：把训练数据用StandardScaler缩放，再把max_iter调大。常见做法是设置max_iter=2000，如果数据量上万还可以加batch_size=256和shuffle=True，让训练过程更平稳。

5.5 K-means多次运行结果差异很大

现象：第7章的客户价值分析脚本重复执行两次，得到的cluster标签和轮廓系数都不一样，甚至高低价值客户分组会互换。

原因：K-means的初始中心点是随机选取的，没有固定random_state，也没有设置足够的n_init。

解决：固定随机种子并提高n_init：

from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters=3, random_state=0, n_init=10)

同时检查输入特征是否已经标准化。原始量纲差距大时，K-means几乎会把距离计算全压在数值大的字段上，分群结果自然不稳定。先标准化再聚类，是最快见效的修正方式。

6. 验证与沉淀：交叉验证、分类报告与模型保存的三个习惯

跑通脚本只是第一步，真正决定这套资源有没有被白下的是你有没有把“验证模型”的习惯带走。很多教程只教到model.score()为止，但单次准确率在样本不均衡时非常误导人，比如流失客户只占10%时，模型什么都不学也能有90%准确率。我一般会把评估脚本改造成三件事：输出分类报告、做交叉验证、把模型和scaler一起保存。

第一件事是把准确率换成分类报告和混淆矩阵。以第8章的MLP为例：

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix y_pred = mlp.predict(X_test_s) print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=['未流失', '流失'])) print(confusion_matrix(y_test, y_pred))

逻辑上，classification_report会输出每个类别的precision、recall、f1-score，比单独看整体准确率更能发现问题。假如“流失”类的recall只有0.2，说明模型几乎抓不住真正流失的用户，这时候光调准确率没有意义，需要考虑换阈值、加样本权重或者换算法。

第二件事是用交叉验证代替单次划分，尤其对决策树这类方差较大的模型：

from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5, scoring='roc_auc') print(scores, scores.mean())

逻辑上，cv=5把数据切成5份，轮流拿4份训练、1份验证，最终得到5个分数。只看scores.mean还不够，最好扫一眼scores列表，如果最高和最低相差太大，说明模型对数据划分很敏感，此时需要返回特征工程或模型参数上找原因。scoring='roc_auc'在分类问题里比默认的accuracy更适合样本不均衡场景。

第三件事是保存模型时连同scaler一起打包。只存模型不存scaler，等于白存，因为上线预测时新数据必须用同一个scaler缩放：

import joblib joblib.dump({'model': mlp, 'scaler': scaler}, 'churn_model.pkl') loaded = joblib.load('churn_model.pkl') loaded_model = loaded['model'] loaded_scaler = loaded['scaler']

逻辑上，joblib.dump把字典类型的东西整个序列化成文件，字典里同时放模型和缩放器。加载时再从字典里分别取出来。这样写的好处是，以后拿到新客户数据，直接loaded_scaler.transform(new_data)，再喂给loaded_model.predict_proba，就能输出流失概率，而不是只有二分类标签。

从那以后，我每次拿到一份教程源码都会强制自己走一遍这三个动作：先补一份交叉验证脚本，再看分类报告里哪个类别在拖后腿，最后把训练好的模型连同预处理参数一起存档。第7、8章的模型跑完，这份压缩包才真正从“源代码”变成了你自己的可复现实验。希望帮到你。

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