Python大数据分析的优势

杰米粉2021-11-16 14:29

  Python适合做大数据分析,如今是一个大数据时代,通过数据分析,我们可以得到任何我们想知道的事情,充分挖掘数据的价值。

Python大数据分析的优势

  1、Python数据分析库较为全面用Python进行数据分析的主要原因,是它的数据分析库目前很全面,从科学计算领域的Numpy和Scipy,到 Web搭建的Django ,再比如基于Web用于构建可视化的工具箱 Plotly,以及用于关注统计模型的可视化的Seaborn.Numpy 和 pandas使用频率较高,其中,Numpy主要适用对象是数组和矩阵,使用非常快捷方便.内部还包含很多矩阵的操作,Numpy非常适用于科学计算领域.pandas库主要有Dat-aFrame和Series类,DataFrame也就是数据框(主要是借鉴 R里面的 data.frame),内置了大量库和一些标准的数据模型,特别是对于大型的数据的处理,非常的高效和快捷。比如对于一个几千万行的CVS数据的处理,用字典去处理大概需要2分钟,而pandas只需要不到十秒,而且使用的代码行更少。当掌握并熟悉了这些数据分析库的使用方法后,Python将 是目前市面上用于大数据分析的最优先的选择。除了这些库,Python还 有人工智能、神经网络等各种包资源。一些云服务平台也支持 Python与 C语言兼容,各种类库工具可以提供跨平台的支持,这意味着能在一定程度上减少项目开发周期和成本。Python数 据 分析功能强大、全面,从数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示,都可以在同一种Python里实现,避免了开发程序的切换,这一点在大数据分析环境中很重要。

  2、 Python的数据挖掘能力和产品构建能力兼而有之相对于传统的数据处理、计算和制图软件系统 R语言,Python还具有更实际的产品构建功能.Python容易学习,在各类编程语言中的排名不断上升,在某些领域,例如统计分析方面,还超越了R语言。根据KDnuggets(数据挖掘资讯网站)在2016年开展的一项调查,问题是“在数据分析、数据科学和机器学习工作中,你使用 R、Python、两者都用,还是其他工具?” 对954名受访者的调查显示,Python并没有取代R语言,但2017年 Python生态系统已经超越了R,成为数据分析、数据科学和机器学习领域领先的平台,同时也在迅速吸引其他平台的用户。

  3、 Python拥有成熟的程序包资源库和活跃的社区Python以PyPI为技术支撑,这是一个Python模块和脚本的资源库,资源数量丰富,而且,能够直接被程序调用。另外丰富的数据交流社区也是Python的优势,有大量的文档、指南、教程等等供Python使用者进行借鉴学习。

  4、 Python是跨平台且开源的,成本小Python是开源的,经过近三十年不断开发,改进并完善,可以跨Linux,Macos,Windows等平台平稳运行。大数据市场急需 Python开 发 者,不是 Python开发者的专家也可以以相当低廉的成本快速的学习这门语言,从而最大化用在分析数据上的时间,最小化学习这门语言的时间,节约了开发成本和门槛。

  5、Python中可方便快捷的实现数据可视化Python很容易就能实现 可视化,能非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表.借助matplotlib和seaborn这两个专属库,只需要编写简单的Python代码就可以输出可视化结果。

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