為什麼學習大數據Python?

2021-02-19 python教程

Python是一種通用的程式語言，它使程式設計師能夠編寫更少的代碼行，並使其更具可讀性。它具有腳本功能，此外還使用了許多高級庫，例如NumPy，Matplotlib和SciPy等等。

Python是出色的工具，非常適合作為python大數據組合進行數據分析，原因如下：

開源的

圖書館支持

數值計算

數據分析

統計分析

可視化

機器學習

Python被認為是處理大數據的最佳數據科學工具之一。當需要在數據分析與Web應用程式或統計代碼與生產資料庫之間進行集成時，Python和大數據是最合適的選擇。

1、一袋功能強大的科學包裝

Python大數據組合以其強大的庫程序包為後盾，這些庫程序包滿足分析和數據科學的需求，使其成為大數據應用程式中的流行選擇。

2、與Hadoop兼容

Hadoop是最好的大數據工具之一。由於Python的大數據是兼容的，因此比較相似的Hadoop和大數據也就是彼此的同義詞。因此，Python已與Hadoop內在兼容，以處理大數據。Python由Pydoop軟體包組成，該軟體包可幫助訪問HDFS API並編寫Hadoop MapReduce編程。除此之外，Pydoop還支持MapReduce編程以最小的努力解決複雜的大數據問題。

3、簡單易學

Python易於學習，因為它通過其功能抽象了許多東西，可以使用戶編寫更少的代碼行。除此之外，它還具有腳本功能。Python結合了用戶友好的功能，例如代碼可讀性，簡單的語法，自動識別和數據類型關聯以及易於實現。

4、可擴展性

當您處理海量數據時，可伸縮性非常重要。與R，MatLab或Stata等其他數據科學語言不同，Python的速度要快得多。儘管最初對它的速度有所抱怨，但是使用Anaconda時，其速度性能有了很大提高。這使得Python和大數據能夠以更大的靈活性相互兼容。

5、大型社區支持

大數據分析通常處理複雜的問題，需要社區的支持來解決。Python作為一種語言，擁有龐大而活躍的社區，可幫助數據科學家和程式設計師在編碼相關問題上提供專家支持，這也是其流行的另一個原因。

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萬水千山總是情，點個【在看】行不行

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