摘要:本文通過分析Python語言的各種有點,研究了Python語言及數(shù)據(jù)的應(yīng)用,最后對Sickit-Iearn實現(xiàn)數(shù)據(jù)進行了分析。
關(guān)鍵詞:Python語言;Sickit-Iearn;數(shù)據(jù)分析
伴隨著科學(xué)技術(shù)水平的不斷提升,計算機技術(shù)也得到了飛速發(fā)展,各個行業(yè)領(lǐng)域也發(fā)生了翻天覆地的變化,各式各樣的數(shù)據(jù)信息不斷出現(xiàn),信息規(guī)模越來越大,推動我國進入到大數(shù)據(jù)時代。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,許多行業(yè)領(lǐng)域都與大數(shù)據(jù)建立了緊密的聯(lián)系,決策的制定也很大程度上依賴大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持,通過對龐大數(shù)據(jù)信息進行分析和提取,為公司決策提供科學(xué)的依據(jù),不再通過經(jīng)驗和知覺進行決策。數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)行業(yè)非常重要的一部分。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jié),得出相應(yīng)的結(jié)論。開展數(shù)據(jù)分析的根本目的是從龐大繁瑣、無規(guī)則的數(shù)據(jù)信息中尋找到有用的數(shù)據(jù),從而提高數(shù)據(jù)信息的價值,同時能夠為公司重大決策制定提供依據(jù)。Python是提高數(shù)據(jù)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(chǎn)品開發(fā)帶來非常大的便利,在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)等工作中都有著非常普遍的應(yīng)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(shè)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(shè)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(nèi)容就可以完整表達思想[2]。在20世紀(jì)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(jīng)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(wù)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(fù)雜,初學(xué)者很難在短時間內(nèi)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(xué)者學(xué)習(xí)[3]。例如,在利用編程語言實現(xiàn)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(dāng)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?qū)ο?/p>
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?qū)ο缶幊?。一般來說程序是基于數(shù)據(jù)與功能兩個部分組成的對象構(gòu)建而來的。像C語言、Java語言等在實現(xiàn)面向?qū)ο髸r,往往非常的復(fù)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?qū)ο缶幊獭?/p>
1.3 可移植性好
Python語言能夠與許多平臺相兼容,比如說當(dāng)下影響力比較大的Linux、Windows以及Android系統(tǒng)等,將Python應(yīng)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(shù)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(zhǔn)備處理、編譯與鏈接等途徑,最后在設(shè)備上執(zhí)行目標(biāo)代碼。不同的是Python語言依托于解釋器將源代碼轉(zhuǎn)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(biāo)準(zhǔn)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(shù)據(jù)庫、WAV文件、XML以及網(wǎng)頁瀏覽器等。另外,Python不僅僅只有標(biāo)準(zhǔn)庫,還存在很多高品質(zhì)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(shù)據(jù)分析
在開展數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘工作中,Python、R語言以及SAS等都有著非常高的應(yīng)用頻率。Python與R語言同屬于開源的,在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中獲得了廣泛的應(yīng)用,與前兩者不同的是,SAS是一個付費的商業(yè)軟件,是現(xiàn)代醫(yī)療領(lǐng)域以及金融領(lǐng)域的標(biāo)桿工具[6]。數(shù)據(jù)分析的進行必然要經(jīng)歷龐大的數(shù)據(jù)信息交互,開展探究性計算,最終獲得可視性良好的數(shù)據(jù)結(jié)果。隨著Python的不斷發(fā)展和完善,可供其使用的數(shù)據(jù)庫規(guī)模逐漸增大,現(xiàn)階段其第三方數(shù)據(jù)庫總數(shù)量已經(jīng)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(shù)據(jù)庫資源,并且這些第三方庫能夠為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)統(tǒng)計與可視化功能,為實現(xiàn)各種類型的數(shù)據(jù)分析工作提供可能。
2.1 Numpy庫
Numpy是開展數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)工具,同時也屬于科學(xué)計算庫,為Python開展數(shù)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(shù)據(jù)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(shù)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(chǔ)數(shù)據(jù)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(yīng)用,能夠更好的發(fā)揮數(shù)據(jù)分析工具的優(yōu)勢與價值。
2.2 Pandas庫
Pandas庫是在Numpy基礎(chǔ)上構(gòu)建的一個級別更高、性能更好的分析庫,在能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)操作的前提下,還可以開展數(shù)據(jù)排序、分組等高級操作,甚至也可以對相關(guān)數(shù)據(jù)進行求和、求最大最小值等。Pandas庫在數(shù)據(jù)分析中占據(jù)了非常重要的地位,是專門為數(shù)據(jù)分析而開發(fā)的第三方庫,可以實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理。要開展數(shù)據(jù)分析工作,首先要從相關(guān)渠道獲得需要的數(shù)據(jù)資源,Pandas庫涵蓋了各式各樣的1/0 API函數(shù),能夠?qū)sv、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(shù)。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(jié)合起來,能夠?qū)⒂嬎愕玫降慕Y(jié)果以可視化的方式展現(xiàn)出來,由此可以看出,在Python眾多第三方庫中,Matplotlib是一個十分關(guān)鍵的數(shù)據(jù)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(yīng)用程序接口和MATLAB有著較高的相似度,集成了許多非常復(fù)雜與高級的繪圖目標(biāo)結(jié)構(gòu),程序員僅僅只要使用pyplot模塊中的指定函數(shù),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(xiàn)出數(shù)據(jù)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(chǎn)生的9.5萬個智商數(shù)據(jù)直方圖。
3 Sickit-Iearn實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析
Sickit-Iearn又稱之為sHeam,是建立在Numpy庫、Scipy庫基礎(chǔ)上的一種免費軟件機器學(xué)習(xí)庫,能夠提供多種樣式的算法以及模型,這些均是經(jīng)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(shù)據(jù)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(shè)計,另一方面也需要運用Sickit-Ieam本身涵蓋的ins數(shù)據(jù)集開展訓(xùn)練以及預(yù)估。
需要注意的是,Sickit-Ieam習(xí)慣于將通過訓(xùn)練集數(shù)據(jù)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(xiàn)和程序員規(guī)劃的參數(shù)區(qū)域分離開來。通常情況下,權(quán)重主要存儲在coef屬性中,而偏移主要存儲在intercept_屬性中。
4 結(jié)語
Python語言不僅語法簡單、容易上手,同時還能夠?qū)崿F(xiàn)強大的功能,包含了豐富多樣的類庫。Python擁有非常廣泛的應(yīng)用范圍,在許多行業(yè)領(lǐng)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(gòu)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析工具。
參考文獻
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作者簡介
周競鴻(1976一),女,土家族,湖北省武漢市人。碩士學(xué)位,湖北國土資源職業(yè)學(xué)院講師。研究方向為計算機應(yīng)用技術(shù)。