利用Python进行数据分析

1 数据是什么？

数据主要指的是结构化数据，例如多维数组，表格型数据，通过关键列相互联系的多个表，间隔平均或不平均的时间序列等。大部分数据集都能被转换为更加适合分析和建模的结构化形式。如果不行的话，也可以将数据集的特征提取为某种结构化形式。例如，一组新闻文章可以被处理成一张词频表，而这张表就可以用于情感分析。

2 为什么要用Python进行数据分析？

自1991年诞生以来，Python现在已经成为最受欢迎的动态编程语言之一，其他还有Perl、Ruby等。在众多解释性语言中，Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算社区。进入21世纪以来，在行业应用和学术研究中采用Python进行科学计算的势头越来越猛。
在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面，Python将不可避免地接近于其他开源和商业的领域特定编程语言/工具，如R、Matlab、SAS、Stata等。近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一语言去构建以数据为中心的应用程序。

把Python当做粘合剂

作为一个科学计算平台，Python的成功部分源于其能够轻松地集成C、C++以及Fortran代码。大部分现代计算环境都利用了一些Fortran和C库来实现线性代数、优选、积分、快速傅里叶变换以及其他诸如此类的算法。许多企业和国家实验室也利用Python来“粘合”那些已经用了30多年的遗留软件系统。

大多数软件都是由两部分代码组成的：少量需要占用大部分执行时间的代码，以及大量不经常执行的“粘合剂代码”。粘合剂代码的执行时间通常是微不足道的。开发人员的精力几乎都是花在优化计算瓶颈上面的，有时更是直接转用更低级的语言，比如C。

最近这几年，Cython项目已经成为Python领域中创建编译型扩展以及对接C/C++代码的一大途径。

解决“两种语言”问题

很多组织通常都会用一种类似于领域特定的计算语言，如MATLAB和R，对新的想法进行研究、原型构建和测试，然后再将这些想法移植到某个更大的生产系统中去（可能是用Java， C#或C++编写的）。人们逐渐意识到，Python不仅适用于研究和原型构建 ，同时也适用于构建生产系统。我想想越来越多的企业也会这样看，因为研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具将会给企业带来非常显著的组织效益。

为什么不选Python

虽然Python非常适合构建计算密集型科学应用程序以及几乎各种各样的通用系统，但它对于不少应用场景仍然力有不逮。

由于Python是一种解释性编程语言，因此大部分Python代码都要比用编译型语言（比如Java和C++）编写的代码运行慢得多。由于程序员的时间通常都比CPU时间值钱，因此许多人也愿意在这里做一些权衡。但是，在那些要求延迟非常小的应用程序中（例如高频交易系统），为了尽最大可能地优化性能，耗费时间使用诸如C++这样更低级、更低生产率的语言进行编程也是值得的。

对于高并发、多线程的应用程序而言（尤其是拥有许多密集型线程的应用程序），Python并不是一种理想的编程语言。这是因为Python有一个叫做全局解释器锁（GIL）的东西，这是一种防止解释器同时执行多条Python字节码指令的机制。

这并不是说Python不能执行真正的多线程并行代码，只不过这些代码不能再单个Python进程中执行而已。比如说，Cython项目可以继承OpenMP（一个用于并行计算的C框架）以实现并行处理循环进而大幅度提高数值算法的速度。

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