摘要：本文通過分析Python語言的各種有點，研究了Python語言及數據的應用，最后對Sickit-Iearn實現數據進行了分析。

關鍵詞：Python語言;Sickit-Iearn;數據分析

伴隨著科學技術水平的不斷提升，計算機技術也得到了飛速發(fā)展，各個行業(yè)領域也發(fā)生了翻天覆地的變化，各式各樣的數據信息不斷出現，信息規(guī)模越來越大，推動我國進入到大數據時代。在大數據環(huán)境下，許多行業(yè)領域都與大數據建立了緊密的聯(lián)系，決策的制定也很大程度上依賴大數據技術的支持，通過對龐大數據信息進行分析和提取，為公司決策提供科學的依據，不再通過經驗和知覺進行決策。數據分析是大數據行業(yè)非常重要的一部分。數據分析主要表示為依托于各種形式的統(tǒng)計分析方法對海量數據信息開展分析工作，從中尋找出有價值的信息，并對這些信息進行歸納和總結，得出相應的結論。開展數據分析的根本目的是從龐大繁瑣、無規(guī)則的數據信息中尋找到有用的數據，從而提高數據信息的價值，同時能夠為公司重大決策制定提供依據。Python是提高數據分析性能的重要方式。在2017年，Python語言直接超越其它編程語言，成為了該年度使用頻率最高的編程語言，被越來越多的程序員所喜愛。Python本身擁有大量的庫，能夠為產品開發(fā)帶來非常大的便利，在數據分析、數據科學等工作中都有著非常普遍的應用，逐步發(fā)展成為了第三大編程語言。

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Python語言概述

Python語言具有非常廣泛的運用，屬于比較高級的程序設計語言，是由荷蘭人吉多·范羅蘇姆發(fā)明出來的[1]。Python語言在設計初期，就非常重視語言的簡潔性以及可讀性，因此和C++、Java等編程語言相比，Python語言只需要少量的內容就可以完整表達思想[2]。在20世紀90年代初期，第一代Python語言版本正式問世，發(fā)展到如今，Python語言經歷了多次的改進和完善，增添了許多新功能、新特征，也更加的全面和整潔，不僅被大量使用到系統(tǒng)管理任務的處理工作中，同時也普遍用于web編程。Python語言擁有容易上手、可移植性好等優(yōu)點，具體如下。

1.1 容易上手

像C語言、Java語言等代碼較為復雜，初學者很難在短時間內熟練使用，而Python語言則不同，該語言的運用邏輯較為簡單，很容易掌握基本的編程方法，比較適合初學者學習[3]。例如，在利用編程語言實現某個功能時，基于Python語言的編程規(guī)模大約只有C語言的10%，當編程人員運用Python語言來進行編程工作，工作速度必將獲得大幅提高，這也是Python語言得到迅速發(fā)展的重要原因[4]。

1.2 面向對象

Python中的所有部分都是對象。一方面可以面向過程開展編程工作，另一方面也可以面向對象編程。一般來說程序是基于數據與功能兩個部分組成的對象構建而來的。像C語言、Java語言等在實現面向對象時，往往非常的復雜和繁瑣，而通過Python語言的運用，可以非常方便、簡單的完成面向對象編程。

1.3 可移植性好

Python語言能夠與許多平臺相兼容，比如說當下影響力比較大的Linux、Windows以及Android系統(tǒng)等，將Python應用到這些系統(tǒng)中僅僅只要增加解釋器就可以，非常的方便[5]。

絕大多數語言均為編譯型以及解釋性，比如說C語言、C++等均是編譯型語言，而Python則為解釋型語言。C語言源文件基于準備處理、編譯與鏈接等途徑，最后在設備上執(zhí)行目標代碼。不同的是Python語言依托于解釋器將源代碼轉變成中間字節(jié)碼，之后運用Python虛擬機對執(zhí)行代碼進行解釋。

1.4 多種多樣的庫

Python本身涵蓋了各種各樣的標準庫，這些庫中的資源能夠為程序員工作帶來極大的便利，涵蓋有數據庫、WAV文件、XML以及網頁瀏覽器等。另外，Python不僅僅只有標準庫，還存在很多高品質的庫，比如說Python圖像庫等。

1.5 良好代碼規(guī)范性

Python在進行代碼編寫時，通過強制縮進的方法對其進行約束，從而確保完成的代碼擁有良好的規(guī)范性以及可讀性。

2 Python及數據分析

在開展數據分析與數據挖掘工作中，Python、R語言以及SAS等都有著非常高的應用頻率。Python與R語言同屬于開源的，在互聯(lián)網行業(yè)中獲得了廣泛的應用，與前兩者不同的是，SAS是一個付費的商業(yè)軟件，是現代醫(yī)療領域以及金融領域的標桿工具[6]。數據分析的進行必然要經歷龐大的數據信息交互，開展探究性計算，最終獲得可視性良好的數據結果。隨著Python的不斷發(fā)展和完善，可供其使用的數據庫規(guī)模逐漸增大，現階段其第三方數據庫總數量已經達到了15.5萬個左右。和R語言、SPSS等相比較，Python有若非常豐富的數據庫資源，并且這些第三方庫能夠為數據分析工作帶來極大的便利，例如，Numpy、Pandas等第三方庫能夠完成數據統(tǒng)計與可視化功能，為實現各種類型的數據分析工作提供可能。

2.1 Numpy庫

Numpy是開展數據分析的標準工具，同時也屬于科學計算庫，為Python開展數組排列以及矢量計算工作提供幫助，能夠依托于Numpy進行更高效率的數據核算與分析工作。在進行矢量運算過程中，借助于Numpy庫一方面能夠創(chuàng)建出多種便捷的端口，另一方面能夠獲得更高的數組運算速度，一般來說比程序員親自操作Python語言進行運算的速度快將近一倍。盡管Numpy庫主要以基礎數據分析功能為主，并不包含大量的高等級功能，即便如此加強對Numpy庫的理解和應用，能夠更好的發(fā)揮數據分析工具的優(yōu)勢與價值。

2.2 Pandas庫

Pandas庫是在Numpy基礎上構建的一個級別更高、性能更好的分析庫，在能夠實現數據分析基礎操作的前提下，還可以開展數據排序、分組等高級操作，甚至也可以對相關數據進行求和、求最大最小值等。Pandas庫在數據分析中占據了非常重要的地位，是專門為數據分析而開發(fā)的第三方庫，可以實現結構化數據的處理。要開展數據分析工作，首先要從相關渠道獲得需要的數據資源，Pandas庫涵蓋了各式各樣的1/0 API函數，能夠對csv、txt等格式的識別，同時也能夠打開xlsx以及SQL server等形式的文件[7]，如表1所示為Pandas庫主要的讀取文件函數。如表1所示。

2.3 Matplotlib庫

Matplotlib庫是一個非常重要的繪圖庫，在Python中發(fā)揮了重要的作用，將Matplotlib庫與Numpy模塊結合起來，能夠將計算得到的結果以可視化的方式展現出來，由此可以看出，在Python眾多第三方庫中，Matplotlib是一個十分關鍵的數據可視化工具。在借助Matplotlib模塊進行繪圖時，通常采用的是該庫本身帶有的plot工具包，這個工具包涵蓋的繪圖應用程序接口和MATLAB有著較高的相似度，集成了許多非常復雜與高級的繪圖目標結構，程序員僅僅只要使用pyplot模塊中的指定函數，在加上少部分的代碼，就可以輕松獲得顯示效果良好的直方圖、散點圖等平面圖形或者立體圖形[8]。借助于直方圖可以清晰的展現出數據的實際體態(tài)特征。如圖1所示為在mu等于95，sigma等于20條件下隨機產生的9.5萬個智商數據直方圖。

3 Sickit-Iearn實現數據分析

Sickit-Iearn又稱之為sHeam，是建立在Numpy庫、Scipy庫基礎上的一種免費軟件機器學習庫，能夠提供多種樣式的算法以及模型，這些均是經過大量實踐驗證的，主要包含有分類、回歸以及聚類算法三個方面，與此同時還可以進行數據降維、模型選取等操作。要想依托于Sickit-Ieam達成Logistic回歸時，一方面需要進行算法設計，另一方面也需要運用Sickit-Ieam本身涵蓋的ins數據集開展訓練以及預估。

需要注意的是，Sickit-Ieam習慣于將通過訓練集數據獲取的值儲存到下劃線末端的屬性中，這樣操作的根本目的是實現和程序員規(guī)劃的參數區(qū)域分離開來。通常情況下，權重主要存儲在coef屬性中，而偏移主要存儲在intercept_屬性中。

4 結語

Python語言不僅語法簡單、容易上手，同時還能夠實現強大的功能，包含了豐富多樣的類庫。Python擁有非常廣泛的應用范圍，在許多行業(yè)領域中發(fā)揮了重要的作用，比如說web編程、爬蟲以及人工智能方面等，此外Python還能夠很好的和C++、Java等語言構建的模塊相兼容，因此也被叫做“萬能語言”。依托于Python語言開展數據分析工作，既能夠獲得良好的分析效率，也可以得到理想的分析效果，所以Python成為了公認的優(yōu)秀的數據分析工具。

參考文獻

[1]謝克武，大數據環(huán)境下基于python的網絡爬蟲技術[J].電子制作，2017 （09）：44-45.

[2]劉順程，岳思穎，大數據時代下基于Py thon的網絡信息爬取技術[J].電子技術與軟件工程，2017 （21）：160.

[3]逢菲，基于Python的分布式網絡爬蟲系統(tǒng)的設計與實現[J].電子技術與軟件工程，2018 （23）：6.

[4]夏火松，潘筱聽.基于Python挖掘的大數據學術研究與人才需求的關系研究[J].信息資源管理學報，2017，7（01）：4-12.

[5]王亮，左文濤，大數據收集與分析中Py thon編程語言運用研究[J].計算機產品與流通，2020（01）： 22.

[6]丁傳煒.基于Python大數據可視化的城市通勤特征分析研究——以上海市公共交通卡數據為例[J].伊犁師范學院學報（自然科學版），2019，13 （04）：7 6-84.

[7]邱俊杰.基于Python定向爬蟲技術對微博數據可視化設計與實現[J].電腦知識與技術，2020，16 （22）：4 3-4 4+47.

[8]方驥，謝慧敏.Python在大數據挖掘和分析中的應用研究[J].數字技術與應用，2020，38 （09）：75-76+81.

作者簡介

周競鴻（1976一），女，土家族，湖北省武漢市人。碩士學位，湖北國土資源職業(yè)學院講師。研究方向為計算機應用技術。