数据的读写：
numpy读写数据：
df=numpy.loadtxt("data.txt")
pandas读写：
df=pandas.read_csv("data.csv",encoding="utf-8")
df.pandas.to_csv("data.csv", index=False, encoding="utf-8")
#pandas读写文本文件
df=pandas.read_table("data.txt",delim_whitespace=True,encoding="utf-8")
2、聚类
1、使用sklearn做聚类很简单，下面我们使用k-means算法对二维数据进行聚类
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.externals import joblib
x=numpy.array(data) #data是一个二维list，也可以这样得到：x=numpy.loadtxt("data.txt")
k=2
model=KMeans(n_clusters=k)
model.fit(x)
labels=model.labels_
2、对上面得到的聚类结果使用matplotlib库可视化
A=numpy.array(filter(lambda x:x[2]==0, zip(x[:,0], x[:,1], labels))
A=numpy.array(map(lambda x:x[0:2], A)
B=numpy.array(filter(lambda x:x[2]==1, zip(x[:,0], x[:,1], labels))
B=numpy.array(map(lambda x:x[0:2], B)
plt.scatter(A[:,0],A[:,1], color="b")
plt.scatter(B[:,0],B[:,1], color="r")
plt.show()
