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基于Python的数据分析
资料介绍
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。
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数据库技术
·
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
图2：Python VS Java
【关键词】Python语言 数据分析 大数据 人
工智能
图1：2018年5月语言排行
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。
图3：Data processing using Arrays
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。
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。
图4：Data Frame
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。
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 figure 类型；
（2）调整 figure 的样式和颜色；
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。
图5：Color Maps
1.2 Python之简洁
（3）添加图的注释（包括坐标轴范围，
长宽比或坐标轴等）；
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。
（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。
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
图6：Polar Coordinates
研究方向为软件工程。
参考文献
[1]FabioNelli, 内利, 杜春晓.Python数据
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。
分析实战[M].人民邮电出版社,2016.
作者单位
2.1 Numpy
作者简介
李俊华（1988-），女，黑龙江省哈尔滨市人。
哈尔滨广厦学院信息学院 黑龙江省哈尔滨市
150025
Numpy 是利用 Python 科学计算的基础包，
电子技术与软件工程
Electronic Technology & Software Engineering
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