Python语言在大数据分析中的应用
作者：冯艳茹
来源：《电脑知识与技术》2020年第24期
        摘要：Python语言简洁，易学，具有丰富的标准库和第三方库，它不仅在快速开发应用程序上显示出极高的开发效率，而且在大数据、人工智能等数据科学领域得到了极大的应用。该文重点阐述了Python语言和数据分析的关系以及Python语言是如何实现数据分析的。
        关键词：数据分析;大数据;Python;Matplotlib
        中图分类号：G642 ; ; ; ;文献标识码：A
        文章编号：1009-3044（2020）24-0072-02
        隨着计算机技术的发展以及科技的进步，各行各业每天都在产生和收集大量的数据，21世纪已经进入了大数据时代。在当前的大数据时代背景下，各个领域的发展都离不开数据的分析，决策将更加依赖于数据和分析，而并非基于经验和直觉。数据分析是大数据领域不可缺少的环节。数据分析是指使用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，并从中提取有用信息并形成结论。数据分析的任务就是从海量无序的大量数据中到有价值的数据，给数据赋予新的意义，并为决策者提供参考[1]。Python是数据分析的撒手
python大数据就业前景锏。2017年Python语言超越其他编程语言，成了年度最受欢迎的编程语言，受到了众多编程人员的青睐。Python具有丰富的库，在快速开发时展现出非常大的优势，在数据分析、数据科学、人工智能等学习工作中都不可避免地使用Python，成为继C++和Java之后的第三大语言。
        1 Python语言及特点
        Python 语言是一种使用广泛、跨平台的高级程序设计语言，由荷兰数学家Guido Van Rossum设计创造[4]。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语言，相比于C++或Java，Python能够用更少的代码表达想法。自1991公开发布第一个版本至今，Python经过了多次变革并增加了许多新特性，更加简洁规范，它已被广泛应用于系统管理任务的处理和web编程。Python语言具有以下特点：

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