Python和数据分析是什么关系？(python对于数据分析的意义)

在python出现之前，Excel在数据分析以及数据探索领域地位可谓是一骑绝尘，是所有接触数据的人必须掌握的一个技能。python出现之后，在数据分析方面的作用直线飙升，python数据分析师岗位需求也越来越大。可是python和数据分析之间有什么关系呢？python又是如何帮助数据分析的呢？

1. 首先，我们需要了解数据采用什么形式。假设数据是一个非常大的 Excel 工作表，有大量的行和列（以十万计）。我们通过执行一些操作并在每一列和每一行中搜索特定类型的数据来获得洞察力。执行如此高的计算任务可能很麻烦且非常耗时。因此，Python 提供了像 Numpy 和 Pandas 这样的库，它们通过使用并行处理来简化这项任务。

2. 第二步是获取数据。我们并不总是有随时可用的数据。有时我们需要从网络上抓取数据。Python 有诸如 beautifulsoup 和 scrapy 之类的库，可以帮助从互联网上提取数据。

3. 分析的第三阶段是数据的象形表示或可视化。有时，在屏幕上看到如此多的数字可能会让人头疼，而且很难得出深刻的见解。唯一的方法就是用条形图、直方图、饼图等图形来表示数据。为此，我们可以使用 Python 中相应的库，如 Matplotlib 和 Seaborn 等库。

4. 第四阶段是机器学习。机器学习是一种令人难以置信的高计算技术，它涉及繁重的数学运算，如微积分、概率和矩阵运算，涉及数千行和列。在 python 中的机器学习库 scikit-learn 的帮助下，所有这些都将变得非常简单和高效。

5. 如果数据不是文本形式怎么办？如果是图片形式的呢？对此也不必担心，Python 可以处理它们。对图像的操作在开源库 opencv 的帮助下执行的，opencv 是一个专门用于图像处理的 Python 库。

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