基于Python的數(shù)據(jù)分析

李俊華

摘要

隨著大數(shù)據(jù)與人工智能時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)分析日益成為這個(gè)時(shí)代不可或缺的技術(shù)與技能。在此背景下，Python語(yǔ)言在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域占據(jù)了一席之地，本文介紹基于Python語(yǔ)言的數(shù)據(jù)分析的基本情況及其在實(shí)際中的應(yīng)用，并規(guī)劃出其學(xué)習(xí)路線。

【關(guān)鍵詞】Python語(yǔ)言 數(shù)據(jù)分析 大數(shù)據(jù) 人工智能

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代的到來(lái)，對(duì)于數(shù)據(jù)的處理無(wú)疑成為這個(gè)時(shí)代的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，數(shù)據(jù)的處理包括多個(gè)方面，從數(shù)據(jù)的爬取，清洗到數(shù)據(jù)的分析，再到數(shù)據(jù)的可視化展示等等一系列的操作都是各個(gè)專(zhuān)家學(xué)者等研究和探索的熱點(diǎn)。同樣，在編程語(yǔ)言的選擇上，也成為了大家辯論的焦點(diǎn)，在眾多語(yǔ)言中，Python語(yǔ)言占據(jù)了其一席之地。

1 Python之火

最近在一個(gè)著名的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言排行榜上，Python一躍成為榜首，成為時(shí)下最流行的編程語(yǔ)言，如圖1所示。

1.1 動(dòng)態(tài)語(yǔ)言

Python是動(dòng)態(tài)語(yǔ)言，較之于靜態(tài)語(yǔ)言的優(yōu)勢(shì)，Python在使用變量前無(wú)需事先指定其類(lèi)型，而是由程序在執(zhí)行時(shí)動(dòng)態(tài)指定，使編程更加自由和靈活。

1.2 Python之簡(jiǎn)潔

Python語(yǔ)言相對(duì)于其他語(yǔ)言的優(yōu)勢(shì)之一是簡(jiǎn)潔，完成同樣的功能，Python所需的代碼往往只有其他語(yǔ)言（如C、C++和Java等）的1/5-1/3。例如，要實(shí)現(xiàn)HelloWorld，Python只需一行的代碼量，而Java則需要三行。具體如圖2所示。

1.3 Python之豐富類(lèi)庫(kù)

Python另一個(gè)強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)在于他具有強(qiáng)大豐富的類(lèi)庫(kù)，這使得Python在數(shù)據(jù)分析，爬蟲(chóng)或者機(jī)器學(xué)習(xí)等過(guò)程中能夠非常便捷的調(diào)用現(xiàn)有的類(lèi)庫(kù)來(lái)完成相關(guān)的功能。

2 Python數(shù)據(jù)分析

Python為數(shù)據(jù)分析提供了豐富的類(lèi)型，使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，主要就是對(duì)其相關(guān)類(lèi)庫(kù)的學(xué)習(xí)及使用。

2.1 Numpy

Numpy是利用Python科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)包，他包括了一個(gè)強(qiáng)大的N維數(shù)組對(duì)象Array.擁有成熟的函數(shù)庫(kù)，例如矩陣數(shù)據(jù)類(lèi)型和矢量處理等。使用Array進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的簡(jiǎn)單示例如圖3所示。

2.2 Pandas

很好的掌握了Numpy包，對(duì)于有效的使用Pandas工具起到了很好的幫助效果。Pandas是Python的一個(gè)數(shù)據(jù)分析包，他包含了很多高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和操作工具，能夠使得Python數(shù)據(jù)分析更加容易和快速。使用Pandas的簡(jiǎn)單示例如圖4所示。

2.3 Matplotlib

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的結(jié)果呈現(xiàn)，能夠更直觀更優(yōu)雅的顯示結(jié)果，Matplotlib庫(kù)是Python數(shù)據(jù)可視化的重要類(lèi)庫(kù)之一，她包含了豐富的數(shù)據(jù)可視化資源，包括地圖、3D等都要涉及。對(duì)于Matplotlib包含四部分內(nèi)容：

（1）Matplotlib的基礎(chǔ)figure類(lèi)型;

（2）調(diào)整figure的樣式和顏色;

（3）添加圖的注釋?zhuān)òㄗ鴺?biāo)軸范圍，長(zhǎng)寬比或坐標(biāo)軸等）;

（4）其他復(fù)雜圖形。

簡(jiǎn)單示例圖如圖5和6所示。

3 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)對(duì)Python的數(shù)據(jù)分析的簡(jiǎn)要分析和整理，得出使用Python來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析，需要學(xué)習(xí)和掌握其相應(yīng)的類(lèi)庫(kù)，其學(xué)習(xí)路線應(yīng)為，理解最好掌握Python的基礎(chǔ)，之后學(xué)習(xí)Python的Numpy，學(xué)習(xí)Pandas，學(xué)習(xí)Matplotlib。其中包括了數(shù)據(jù)的分析操作到數(shù)據(jù)的可視化過(guò)程。通過(guò)本次淺析，能夠清楚的畫(huà)出基于Python的數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)路線。

參考文獻(xiàn)

[1]FabioNelli，內(nèi)利，杜春曉.Python數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)[M].人民郵電出版社，2016.