李俊華

摘要

隨著大數(shù)據(jù)與人工智能時(shí)代的到來，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，對于數(shù)據(jù)的處理無疑成為這個(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)專家學(xué)者等研究和探索的熱點(diǎn)。同樣，在編程語言的選擇上，也成為了大家辯論的焦點(diǎn)，在眾多語言中，Python語言占據(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)語言排行榜上，Python一躍成為榜首，成為時(shí)下最流行的編程語言，如圖1所示。

1.1 動(dòng)態(tài)語言

Python是動(dòng)態(tài)語言，較之于靜態(tài)語言的優(yōu)勢，Python在使用變量前無需事先指定其類型，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之簡潔

Python語言相對于其他語言的優(yōu)勢之一是簡潔，完成同樣的功能，Python所需的代碼往往只有其他語言（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之豐富類庫

Python另一個(gè)強(qiáng)大的優(yōu)勢在于他具有強(qiáng)大豐富的類庫，這使得Python在數(shù)據(jù)分析，爬蟲或者機(jī)器學(xué)習(xí)等過程中能夠非常便捷的調(diào)用現(xiàn)有的類庫來完成相關(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型，使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，主要就是對其相關(guān)類庫的學(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)組對象Array.擁有成熟的函數(shù)庫，例如矩陣數(shù)據(jù)類型和矢量處理等。使用Array進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的簡單示例如圖3所示。

2.2 Pandas

很好的掌握了Numpy包，對于有效的使用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庫是Python數(shù)據(jù)可視化的重要類庫之一，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。對于Matplotlib包含四部分內(nèi)容：

（1）Matplotlib的基礎(chǔ)figure類型;

（2）調(diào)整figure的樣式和顏色;

（3）添加圖的注釋（包括坐標(biāo)軸范圍，長寬比或坐標(biāo)軸等）;

（4）其他復(fù)雜圖形。

簡單示例圖如圖5和6所示。

3 結(jié)束語

通過對Python的數(shù)據(jù)分析的簡要分析和整理，得出使用Python來進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析，需要學(xué)習(xí)和掌握其相應(yīng)的類庫，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)的可視化過程。通過本次淺析，能夠清楚的畫出基于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.