李俊華

摘要

隨著大數據與人工智能時代的到來，數據分析日益成為這個時代不可或缺的技術與技能。在此背景下，Python語言在數據分析領域占據了一席之地，本文介紹基于Python語言的數據分析的基本情況及其在實際中的應用，并規劃出其學習路線。

【關鍵詞】Python語言 數據分析 大數據 人工智能

隨著大數據和人工智能時代的到來，對于數據的處理無疑成為這個時代的基礎和關鍵，數據的處理包括多個方面，從數據的爬取，清洗到數據的分析，再到數據的可視化展示等等一系列的操作都是各個專家學者等研究和探索的熱點。同樣，在編程語言的選擇上，也成為了大家辯論的焦點，在眾多語言中，Python語言占據了其一席之地。

1 Python之火

最近在一個著名的計算機語言排行榜上，Python一躍成為榜首，成為時下最流行的編程語言，如圖1所示。

1.1 動態語言

Python是動態語言，較之于靜態語言的優勢，Python在使用變量前無需事先指定其類型，而是由程序在執行時動態指定，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，要實現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另一個強大的優勢在于他具有強大豐富的類庫，這使得Python在數據分析，爬蟲或者機器學習等過程中能夠非常便捷的調用現有的類庫來完成相關的功能。

2 Python數據分析

Python為數據分析提供了豐富的類型，使用Python進行數據分析，主要就是對其相關類庫的學習及使用。

2.1 Numpy

Numpy是利用Python科學計算的基礎包，他包括了一個強大的N維數組對象Array.擁有成熟的函數庫，例如矩陣數據類型和矢量處理等。使用Array進行數據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的一個數據分析包，他包含了很多高級數據結構和操作工具，能夠使得Python數據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

數據可視化是數據分析的結果呈現，能夠更直觀更優雅的顯示結果，Matplotlib庫是Python數據可視化的重要類庫之一，她包含了豐富的數據可視化資源，包括地圖、3D等都要涉及。對于Matplotlib包含四部分內容：

（1）Matplotlib的基礎figure類型;

（2）調整figure的樣式和顏色;

（3）添加圖的注釋（包括坐標軸范圍，長寬比或坐標軸等）;

（4）其他復雜圖形。

簡單示例圖如圖5和6所示。

3 結束語

通過對Python的數據分析的簡要分析和整理，得出使用Python來進行數據的分析，需要學習和掌握其相應的類庫，其學習路線應為，理解最好掌握Python的基礎，之后學習Python的Numpy，學習Pandas，學習Matplotlib。其中包括了數據的分析操作到數據的可視化過程。通過本次淺析，能夠清楚的畫出基于Python的數據分析的學習路線。

參考文獻

[1]FabioNelli，內利，杜春曉.Python數據分析實戰[M].人民郵電出版社，2016.