Was ist Python-Datenanalyse?

Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der Analyse einer großen Menge gesammelter Daten mithilfe geeigneter statistischer Analysemethoden, der Extraktion nützlicher Informationen und der Bildung von Schlussfolgerungen sowie der anschließenden detaillierten Recherche und Zusammenfassung der Daten. Dieser Prozess ist auch ein unterstützender Prozess des Qualitätsmanagementsystems. In der Praxis hilft die Datenanalyse den Menschen, Urteile zu fällen, damit geeignete Maßnahmen ergriffen werden können.

Die mathematischen Grundlagen der Datenanalyse wurden im frühen 20. Jahrhundert geschaffen, aber erst mit dem Aufkommen von Computern wurden praktische Operationen möglich und die Datenanalyse wurde gefördert. Die Datenanalyse ist eine Kombination aus Mathematik und Informatik.

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Sprachen wie Python werden Skriptsprachen genannt, weil sie kurze und grobe kleine Programme, sogenannte Skripte, schreiben können. Dies scheint jedoch zu sagen, dass Python keine strenge Software erstellen kann. Tatsächlich verfügt Python nach mehreren Jahren kontinuierlicher Verbesserung nicht nur über leistungsstarke Datenverarbeitungsfunktionen, sondern kann auch zum Erstellen von Produktionssystemen verwendet werden.

Da Python jedoch eine interpretierte Sprache ist, ist der meiste Python-Code viel langsamer als Code in kompilierten Sprachen (wie C++ und Java). Bei Anwendungen, die eine sehr geringe Latenz erfordern, lohnt es sich daher, eine niedrigere und weniger produktive Sprache wie C++ zu verwenden, um die Leistung so weit wie möglich zu optimieren.

Für Anwendungen mit hoher Parallelität und mehreren Threads ist Python keine ideale Programmiersprache. Dies liegt daran, dass Python über eine sogenannte GIL (Global Interpreter Lock) verfügt, mit der der Interpreter daran gehindert werden kann Führen Sie mehrere Python-Bytecode-Anweisungen gleichzeitig aus. Das soll nicht heißen, dass Python keinen echten Multithread-Parallelcode ausführen kann, sondern nur, dass ein solcher Code nicht in einem einzigen Python-Prozess ausgeführt werden kann.

3. Python-Bibliotheken im Zusammenhang mit der Datenanalyse

NumPy

NumPy ist das Basispaket für wissenschaftliches Rechnen in Python. Bietet:

Schnelles und effizientes mehrdimensionales Array-Objekt ndarray; Funktionen, die direkt mathematische Operationen an Arrays und Berechnungen auf Elementebene für Arrays durchführen;

Lineare Algebra-Operationen , Zufallszahlengenerierung;

Tools zur Integration von C-, C++- und Fortran-Code in Python usw.

Es ist für die rigorose Zahlenverarbeitung konzipiert. Es wird hauptsächlich von vielen großen Finanzunternehmen sowie wichtigen wissenschaftlichen Computerorganisationen wie Lawrence Livermore verwendet, und die NASA verwendet es, um einige Aufgaben zu erledigen, die ursprünglich mit C++, Fortran oder Matlab erledigt wurden.

Pandas

Pandas stellt vor allem eine Vielzahl an Datenstrukturen und Funktionen zur schnellen und einfachen Verarbeitung strukturierter Daten zur Verfügung.

Matplotlib

Matplotlib ist die beliebteste Python-Bibliothek für die Darstellung von Daten.

IPython

IPython ist eine Komponente des Python-Standardtoolsatzes für wissenschaftliches Rechnen. Es handelt sich um eine erweiterte Python-Shell, die darauf abzielt, die Geschwindigkeit des Schreibens, Testens usw Debuggen von Python-Code. Wird hauptsächlich für die interaktive Datenverarbeitung und Datenvisualisierung mit Matplotlib verwendet.

SciPy

SciPy ist eine Sammlung von Paketen, die sich der Lösung verschiedener Standardproblembereiche im wissenschaftlichen Rechnen widmen. Enthält hauptsächlich die folgenden Pakete:

scipy.integrate: numerische Integrationsroutinen und Differentialgleichungslöser;

scipy.linalg: erweitert die von numpy.linalg bereitgestellten Routinen für lineare Algebra

scipy.optimize: Funktionsoptimierer und Wurzelfindungsalgorithmus; >

scipy.special: Wrapper für SPECFUN, eine Fortran-Bibliothek, die viele häufig verwendete mathematische Funktionen implementiert.

scipy.stats: Standardmäßige kontinuierliche und diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen, verschiedene statistische Tests und bessere deskriptive Statistiken

scipy.weave: Tools zur Beschleunigung von Array-Berechnungen mithilfe von Inline-C++-Code.

Python hat eine riesige und aktive wissenschaftliche Computer-Community

Python verfügt über sehr ausgereifte Bibliotheken und Bibliotheken in den Bereichen Datenanalyse und -interaktion, exploratives Rechnen und Datenvisualisierung Python ist eine wichtige Lösung für Datenverarbeitungsaufgaben. In Bezug auf das wissenschaftliche Rechnen verfügt Python über eine Reihe hervorragender Bibliotheken und Tools wie Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Ipython usw. Insbesondere kann man sagen, dass Pandas beispiellose Vorteile bei der Verarbeitung mittelgroßer Daten haben und dies auch tun wird in verschiedenen Branchen zu einer beliebten Wahl für die Datenverarbeitung.

Python verfügt über leistungsstarke allgemeine Programmierfunktionen

Anders als R oder Matlab ist Python nicht nur leistungsstark bei der Datenanalyse, sondern auch bei Crawlern, Web, automatisiertem Betrieb und Wartung und sogar Spiele. Es hat ein breites Anwendungsspektrum in vielen Bereichen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, eine Technologie zur Erbringung aller Dienstleistungen zu verwenden, was der Geschäftsintegration zwischen verschiedenen Technologiegruppen förderlich ist. Zum Beispiel verwenden wir das Crawler-Framework Scrapy von Python, um Daten zu crawlen, übergeben sie dann zur Datenverarbeitung an Pandas und verwenden schließlich das Web-Framework Django von Python, um sie den Benutzern anzuzeigen. Diese Reihe von Aufgaben kann alle in Python ausgeführt werden, was sehr hilfreich ist die technische Effizienz des Unternehmens verbessern.

Python ist die universelle Sprache im Zeitalter der künstlichen Intelligenz

Denn Datenanalyse ist eine sehr langweilige Sache, aber mit künstlicher Intelligenz werden diese Probleme gelöst. Heute, wo die künstliche Intelligenz boomt, ist Python zur beliebtesten Programmiersprache geworden. Dank der Einfachheit, den umfangreichen Bibliotheken und der Community von Python legen die meisten Deep-Learning-Frameworks den Schwerpunkt auf die Unterstützung der Python-Sprachprogrammierung. Beispielsweise bietet Tensorflow, das aktuellste Deep-Learning-Framework, die beste Unterstützung für die Python-Sprache, obwohl es in C++ geschrieben ist 🎜>

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