Python編程語言在大數據分析中的運用策略

黃素青

摘要：在當今信息技術的發展中，大數據分析技術發揮著顯著優勢。在進行大數據分析的過程中，Python編程語言的合理運用也至關重要。為實現Python編程語言的合理運用，促進大數據分析效率和質量的提升，文章基于Python編程語言在大數據分析過程中的運用策略進行分析，將Python編程語言中的Numpy庫用作基礎的數據分析工具，Pandas庫用作專用的數據分析庫，Matplotlib庫用作可視化數據工具，將Scikit-learn庫用于數據分析。文章的分析可為Python編程語言的應用和大數據分析技術的融合提供科學參考。

關鍵詞：大數據分析；Python編程語言；運用策略

中圖分類號：TP311? 文獻標志碼：A

0 引言

隨著云時代的來臨，數據資源爆炸式增長，要挖掘出數據中有價值的信息，關鍵技術在于數據的加工和分析。目前，大數據領域有許多大數據分析的工具，Python和R語言等都是非常受歡迎的開發語言。近幾年，Python的用戶數量不斷增多，在大數據分析領域的用戶量已經超過了R語言。Python以其豐富的功能庫，使軟件設計人員能夠更高效地完成工作。

1 Python編程語言與大數據分析概述

1.1 Python編程語言

Python是一種面向對象的解釋型程序設計語言，廣泛應用于Web應用開發、數據分析、科學計算和圖像處理等眾多領域。此種語言語法簡潔、簡單易學，代碼量只有其他語言的1/5～1/10。Python是一種免費的開源軟件，用戶可以自由地發布該軟件的拷貝和修改源代碼，而不需要承擔任何費用且不涉及版權。它不僅具有良好的跨平臺性能，同時也能輕松地將其他語言（如C，C++等）開發的模塊連接進來。Python的標準庫擁有幾百個類、函數庫和圖庫，此外，還可以加載第三方函數庫，在快速開發時展現其強大優勢。隨著大數據市場的不斷壯大，Python以其自身的優勢，成為最受歡迎的程序設計語言之一。憑借這些優勢與特征，Python編程語言在當今的軟件設計與大數據分析中得到了非常廣泛的應用。

1.2 大數據分析

所謂大數據分析，就是對具有巨大規模的數據進行分析。具體分析中，其主要的目標有3個：（1）需要實現大量的數據交互；（2）需要對數據進行探索性計算；（3）需要獲得可視化的數據分析結果。在當今的信息化時代中，大數據分析已經成為各個領域信息數據管理與應用的關鍵。在使用Python編程語言進行大數據分析的過程中，為使Python編程語言達到良好的應用效果，開發人員要明確大數據分析所使用的相關功能庫，然后以此為依據，結合大數據分析的實際需求，對Python編程語言加以合理應用。

2 大數據分析中的Python編程語言應用策略分析

2.1 將Python編程語言中的Numpy庫用作基礎的數據分析工具

在Python編程語言中，Numpy庫屬于一種科學計算庫，同時也是Python編程語言進行矢量運算以及數據組處理的一個重要工具包。在通過Python編程語言進行大數據分析的過程中，Numpy是數據分析和高性能計算的基礎。對于大數據分析，Numpy庫不僅會實現多個便捷性矢量運算接口的提供，同時也可以實現Python編程語言數據組運算效率的顯著提升［2］。因此，在通過Python編程語言進行大數據分析的過程中，可將Numpy庫用作基礎的數據分析工具，以此來為數據分析工具的良好應用提供足夠幫助。

2.2 將Python編程語言中的Pandas庫用作專用的數據分析庫

在Python編程語言的具體應用中，Pandas是以Numpy庫為基礎所構建的一種高性能數據分析庫，通過該數據分析庫的應用，可實現數據的歸并、分組以及排序等各項操作，同時也可以對數據進行標準方差、極值求解以及求和等統計計算。基于此，在通過Python編程語言進行大數據分析的過程中，可將Pandas用作專用的數據分析庫，以此來實現數據的結構化處理。在大數據分析中，第一個環節就是數據的采集，而Pandas則可以實現多種I/O形式的API函數提供，同時也可以對txt，csv，SQL Server以及xlsx等多種類型的數據文件進行讀取［3］。通過這樣的方式，便可為大數據分析奠定良好的技術基礎。如表1所示為Pandas專用數據分析庫中的讀取文件常用函數及其功能情況。

2.3 將Python編程語言中的Matplotlib庫用作可視化數據工具

在Python編程語言中，Matplotlib庫屬于最著名的一個繪圖庫，將Matplotlib庫與Numpy模塊相配合，便可讓大數據分析結果得以可視化顯示。因此，在通過Python編程語言進行大數據分析的過程中，研究者和技術人員可將其中的Matplotlib庫用作可視化數據工具。在此過程中，需要通過Matplotlib中的liot工具包進行繪圖，這個工具包所提供的繪圖API和Matlab相似，技術人員只需要調用模塊提供的函數，便可實現柱形圖、散點圖以及直方圖等二維、三維圖形的高質高效繪制。通過這樣的方式，便可讓大數據分析結果實現科學、準確的可視化顯示，從而讓Python編程語言在大數據分析可視化顯示中發揮出充分的應用優勢［4］。比如，在對某個智商數據直方圖進行隨機繪制的過程中，規定其分布形式為正態分布，數量為10萬個，sigam（罕見西格瑪，即高智慧）為20，mu（智慧系數）為100，如圖1所示為通過Matplotlib繪制出的智商數據正態分布。

2.4 將Python編程語言中的Scikit-learn庫用來進行數據分析

在通過Python編程語言進行大數據分析的過程中，Scikit-learn庫也是一項關鍵的技術形式。Scikit-learn庫是將Bumpy庫、Scipy以及Matplotlib作為基礎所構建的一個機器學習庫。在Scikit-learn機器學習庫中，所有的支持算法以及模型都已經得到了廣泛驗證。就目前來看，其主要支持算法和模型可按照3個大類進行劃分，第一大類是分類，第二大類是回歸，第三大類是聚類。同時，Scikit-learn機器學習庫也可以為大數據分析提供科學的數據預處理、模型選擇以及數據降維等功能。而在Scikit-learn機器學習庫中，最為常用的一項大數據分析功能便是Logistic回歸。

在通過Logistic回歸法進行大數據分析的過程中，首先需要進行算法設計。因為Logistic回歸屬于一個廣義形式的線性分析模型，其實質是通過回歸的形式對分類問題加以解決。假設x是一個特征向量，在這個特征向量中，其屬性值共有n個，則x與n之間的關系可表示為：x=（x1，x2，x3...xn），而所謂的線性分析模型，則是通過若干個屬性進行線性組合，從而獲得的預測函數［5］，其公式為：

f（x）=w1x1+w2x2+w3x3+...+wnxn+b （1）

式（1）中的w代表權重，b代表偏值。如果按照向量的形式加以表示，則其公式可轉變為：

f（x）=wTx+b （2）

式（2）中的T代表組合成線性分析模型的屬性個數。而在線性模型中，其關鍵的算法便是w以及b的學習。在線性回歸中，最主要的任務是借助于訓練集來實現w以及b的學習和獲得。通過這樣的方式，才可以讓訓練集預測值及其真實回歸目標值這兩者之間具有最小的均方誤差。如果給定了一個（x，y）樣例數據點，對于這個樣本點所具有的預測值f（x），如果其線性模型和真實值y相接近，線性回歸模型便由此形成，也就是：

y=wTx+b（3）

線性回歸模型主要表征的是輸入值x和輸出值y這兩者之間所具有的一種線性關系。

通過Scikit-learn庫中自帶的iris數據集對大數據進行訓練以及預測處理。在此過程中，如果并未將Python科學計算包安裝在相應的大數據分析系統中，則最好對Anaconda進行合理的安裝和利用。對于Python編程語言而言，Anaconda是一種十分優秀的集成化開發環境，其中關于數據科學方面的第三方包接近200個，可對大數據進行科學處理與預測分析，同時也可以對Python編程語言的發行版做出科學計算，可以將人工智能形式的開發環境構建在此基礎上。其中的所有代碼都可通過Anaconda進行調試。在通過Scikit-learn庫中自帶的iris數據集對大數據進行訓練以及預測處理時，其主要的步驟包括以下3個。

第一，將所需模塊導入。（1）將Numpy模塊導入，此時可選擇Numpy的別名import numpy as up #np；（2）將Scikit-learn庫中的datasets以及linear-model模塊導入，其代碼是from sklearn import linear-model，datasets。

第二，將數據導入。使用Scikit-learn庫提供的方法將導入的數據分為兩類：訓練數據和測試數據。與此同時，自動生成相應的案例數據，這些都可以在Python編程語言安裝子目錄中找到，從而為相應的數據訪問提供專用接口，其核心代碼如下：

iris=datasets.load_iris（）

x=iris.data：

y=iris.target：

第三，選擇合理的模型來實施大數據訓練以及預測，在Scikit-learn庫中，須借助于linear-model這一模塊內的LogisticRegression類來實現Logistic的回歸，以此來達到二分類效果。其核心代碼為：

log_reg=linear_model.LongisticRegression（）

lr=log_reg.fit（X_train，y_train）

log_reg.predict（X_test）

Scikit-learn庫會將訓練數據的結果存儲在屬性名結尾帶下劃線的屬性里，如：系數或權重值w將會在coef_屬性里保存，偏移值b將會在interecept_屬性里保存，以此為用戶區分提供便利。

3 結語

在當今的信息化時代中，大數據分析已經成為各個領域數據信息管理及其應用過程中的一項必要手段。而在大數據分析中，作為一種先進、簡潔、高效的編程語言，Python編程語言已經得到了廣泛應用，且發揮出了非常顯著的應用優勢。本文分析了Python編程語言在大數據處理分析環節的運用，使用Numpy庫來提高數據分析效率，Pandas庫用于快速分析數據，Matplotlib庫作為數據的可視化工具以及將Scikit-learn庫用來進行數據分析。在大數據分析技術的不斷發展中，Python編程語言也會實現進一步的發展。相信在未來，Python編程語言將會得到進一步的簡化，并能夠在更多新開發和應用的系統中發揮出良好的兼容性，其大數據分析效率也會得到不斷提升。通過Python編程語言的合理應用，將會讓未來的大數據分析變得更加輕松、簡單，從而為各個領域中的大數據信息應用和管理提供更多有利條件。

參考文獻

［1］李天格，許鵬.大數據專業“Python程序設計”課程建設探究［J］.計算機時代，2022（9）：140-142.

［2］盧紹兵.基于Python的混合語言編程及其實現研究［J］.科技資訊，2022（14）：31-33.

［3］張雪蓮.試析Python編程語言的特點及應用［J］.電腦編程技巧與維護，2020（11）：29-30，33.

［4］張婭莉，周予.基于大數據背景Python編程語言創新實踐研究［J］.數字技術與應用，2020（6）：197-199.

［5］王亮，左文濤.大數據收集與分析中Python編程語言運用研究［J］.計算機產品與流通，2020（1）：22.

（編輯 李春燕）

Application strategy of the Python programming language in big data analysis

Huang? Suqing

（Fujian Economic School， Fuzhou 350001， China）

Abstract：? In the development of modern information technology， big data analysis has brought its superiority into full play. In the process of big data analysis， the proper use of Python programming language is also crucial. In order to realize the rational application of Python programming language and promote the improvement of the efficiency and quality of big data analysis， this paper analyzes the application strategy of the Python programming language in the process of big data analysis，including the application of the Numpy library in the Python programming language as a basic data analysis tool， the Pandas library as a dedicated data analysis library， the Matplotlib library as a visual data tool， and Scikit-learn library is used for data analysis. It is hoped that this analysis can provide scientific reference for the application of Python programming language and the development of big data analysis technology.

Key words： big data analytics; Python programming language; strategy of use