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原创|大数据新闻|编辑:况鱼杰|2020-12-09 10:04:53.313|阅读 133 次
概述:当今世界产生的数据量比以往任何时候都要庞大。IDC预测,到2025年,全球数据量将达到175zettabytes。管理这样的数据量为企业提供了提供增强业务服务的能力。然而,它需要包容性的知识和熟练的大数据分析能力。Python编程语言提供了大量的库来处理大数据。得益于Python的易读性和统计分析能力,Python在数据科学、人工智能、机器学习和深度学习中应用最为广泛。
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Python是数据科学领域应用最广泛的编程语言。
当今世界产生的数据量比以往任何时候都要庞大。IDC预测,到2025年,全球数据量将达到175zettabytes。管理这样的数据量为企业提供了提供增强业务服务的能力。然而,它需要包容性的知识和熟练的大数据分析能力。Python编程语言提供了大量的库来处理大数据。得益于Python的易读性和统计分析能力,Python在数据科学、人工智能、机器学习和深度学习中应用最为广泛。
它提供了更好的便利性、时间效率、提高成果、显著效益和参与度,有助于在时间内无障碍地实现项目目标。
Python在数据领域已经相当普及。它有大量的库和框架可以供开发人员使用。许多Python库是专门用于数据分析和机器学习的。这些库为处理大数据提供了无数的支持,使得Python成为大数据最喜欢的语言。大数据中的Python可以帮助和惠及开发者的原因有很多:
可扩展性
说到可扩展性,Python在最佳编程语言中排名第一。只要数据的数量增加,它就有可能迅速提升数据的处理速度。与Java和R等其他编程语言无法处理大量数据不同,Python可以非常流畅、轻松地处理大量数据。
简单的编码
与其他编程语言相比,Python涉及到的代码行数更少,它可以用最少的代码行数执行程序,并提供自动识别和关联数据类型的帮助。它可以用最少的代码行来执行程序,并提供自动识别和关联数据类型的帮助。这种语言可以在短时间内处理冗长而复杂的任务。
易学性
Python可以很快学会,因为一个非程序员可以浏览这门语言的语法。对于一个程序员或开发人员来说,没有必要学习或理解Python语言。庞大的社区对这种编程语言的及时支持有助于解决众多现场问题。任何人都可以通过在实际应用中使用Python快速学习。
多库支持
由于Python对库的支持非常广泛,很多库对数据分析、可视化、数值计算和机器学习都有很好的支持。大数据需要科学计算和数据分析,Python与大数据的统一,使它们成为了很好的伙伴。Pandas、Numpy、Scikit-Learn和SciPy等都是一些Python库。
此外,Python对数据处理的高速性,使其成为大数据的最佳用法。与其他编程语言相反,用Python编写的数据代码可以在极短的时间内执行。以前,Python编程语言被认为是与Java或Scala相比较慢的语言。但Anaconda的出现,让Python的每个版本都始终如一地比以往更快,也让它成为科技行业大数据最受欢迎的选择之一。Python多样化的开源库让数据科学家平时所做的一切都成为可能。
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