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
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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。