下面是小编为大家整理的基于Python数据分析,供大家参考。
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电子技术与软件工程 • 167【关键词】Python 语言 数据分析 大数据 人工智能随着大数据和人工智能时代的到来，对于数据的处理无疑成为这个时代的基础和关键，数据的处理包括多个方面，从数据的爬取，清洗到数据的分析，再到数据的可视化展示等等一系列的操作都是各个专家学者等研究和探索的热点。同样，在编程语言的选择上，也成为了大家辩论的焦点，在众多语言中，Python 语言占据了其一席之地。1 Python之火最近在一个著名的计算机语言排行榜上，Python 一跃成为榜首，成为时下最流行的编程语言，如图 1 所示。1.1 动态语言Python 是动态语言，较之于静态语言的优势，Python 在使用变量前无需事先指定其类型，而是由程序在执行时动态指定，使编程更加自由和灵活。1.2 Python之简洁Python 语言相对于其他语言的优势之一是简洁，完成同样的功能，Python 所需的代码往往只有其他语言（如 C、C++ 和 Java 等）的 1/5-1/3。例如，要实现 HelloWorld，Python只需一行的代码量，而 Java 则需要三行。具体如图 2 所示。1.3 Python之丰富类库Python 另一个强大的优势在于他具有强大丰富的类库，这使得 Python 在数据分析，爬虫或者机器学习等过程中能够非常便捷的调用现有的类库来完成相关的功能。2 Python数据分析Python 为数据分析提供了丰富的类型，使用 Python 进行数据分析，主要就是对其相关类库的学习及使用。2.1 NumpyNumpy 是利用 Python 科学计算的基础包，基于 Python 的数据分析文/李俊华随着大数据与人工智能时代的到来，数据分析日益成为这个时代不可或缺的技术与技能。在此背景下，Python 语言在数据分析领域占据了一席之地，本文介绍基于 Python 语言的数据分析的基本情况及其在实际中的应用，并规划出其学习路线。摘
要他包括了一个强大的 N 维数组对象 Array。拥有成熟的函数库，例如矩阵数据类型和矢量处理等。使用 Array 进行数据处理的简单示例如图 3 所示。2.2 Pandas很好的掌握了 Numpy 包，对于有效的使用 Pandas 工具起到了很好的帮助效果。Pandas是 Python 的一个数据分析包，他包含了很多高级数据结构和操作工具，能够使得 Python数据分析更加容易和快速。使用 Pandas 的简单示例如图 4 所示。2.3 Matplotlib数据可视化是数据分析的结果呈现，能够更直观更优雅的显示结果，Matplotlib 库是Python 数据可视化的重要类库之一，她包含了丰富的数据可视化资源，包括地图、3D 等都要涉及。对于 Matplotlib 包含四部分内容：（1）Matplotlib 的基础 f i gure 类型；（2）调整 f i gure 的样式和颜色；（3）添加图的注释（包括坐标轴范围，长宽比或坐标轴等）；（4）其他复杂图形。简单示例图如图 5 和 6 所示。3 结束语通过对 Python 的数据分析的简要分析和整理，得出使用 Python 来进行数据的分析，需要学习和掌握其相应的类库，其学习路线应为，理解最好掌握 Python 的基础，之后学 习 Python 的 Numpy， 学 习 Pandas， 学 习Matplotlib。其中包括了数据的分析操作到数据的可视化过程。通过本次浅析，能够清楚的画出基于 Python 的数据分析的学习路线。参考文献[1]FabioNelli, 内利 , 杜春晓 .Python 数据分析实战 [M]. 人民邮电出版社 ,2016.作者简介李俊华（1988-），女，黑龙江省哈尔滨市人。研究方向为软件工程。作者单位哈尔滨广厦学院信息学院
黑龙江省哈尔滨市 150025图 1：2018 年 5 月语言排行图 3：Data processing using Arrays图 2：Python VS Java图 4：Data Frame图 5：Color Maps 图 6：Polar Coordinates
