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Python大数据，为什么要使用Python进行大数据分析

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1，为什么要使用Python进行大数据分析Python是一个强大的，灵活的，开放的，易于学习的源语言，使用方便，并具有强大的数据操作和分析库 。其简单的语法使编程新手很容易学习和掌握，经历过Matlab,，C / C++，java，或Visual Basic，Python提供了一个独特的组合，都能使用编程语言以及使用方便的分析和定量计算需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题： 1. 百万行级不算大数据量，以目前的互联网应用来看 ， 大数据量的起点是10亿条以上 。2. 处理的具体含义，如果是数据载入和分发，用python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果 ， python也有现成的高效的 库，c实现的和并行化的；如果是纯粹自己写的算法，没有任何其他可借鉴的 ， 什么库也用不上，用纯python写是自讨苦吃 。python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性 。针对特定的问题挑选合适的工具 ， 本身也是一项技术能力 。{0}
2，python处理大数据的能力怎么样有些办法 。比如使用array, numpy.array 。主要的思路是节约内存的使用，同时提高数据查询的效率 。如果能够注意这些内容，处理几个GB的数据还是轻松的 。接下来就是分布式计算 。按mapreduce的思路 。数据尽量在本地处理 。所以算法上要优化 。主要是分段 。不管怎么说 。这几个方面所有的语言都是相同的 。即使你用的是C语言也一样要考虑到这些 。大数据因为量大，算法也需要改进 。对于不能改进的算法（好象还没有遇到）也只好用python接C的扩展模块了 。好在python与C有很好的接口 。轻松就接上 。最近比较流行的方法是使用cython，一方面可以略略提高速度，另一方面与C有无缝的接口 。java在处理大数据方面速度与易用性略略占优势 。C++也经常会使用在核心算法上 。语言本身都不是问题 。大部分时候大数据还是在处理算法本身而不是语言 。在原型阶段python很方便，快速，灵活 。所以大数据处理中python是几种语言中最适合的 。特别是早期探索阶段 。业务与算法经常变更 。到了后期基本上都是C++了 。java比较适合工程化阶段 。只用过几次，感觉跟matlab产不多 。python用来做轻量级的比较方便和高效 。大数据不是很合适的 。【Python大数据，为什么要使用Python进行大数据分析】{1}
3，Python在大数据方向的作用除了人工智能与机器学习还有你可以这样理解，人工智能是一个婴儿的大脑，而深度学习就是让这个婴儿的大脑又能力看世界、听世界、感受世界 。直观的说，深度学习只是服务于人工智能一个工具（也许若干年后，一种全新的工具可以代替深度学习实现人工智能） ， 把这个工具用在语音识别领域，就能让机器更会听；把他用在了计算机视觉领域，就能让机器更会看 。深度学习的本质就是各种神经网络，从最早最简单的感知机，再到多层神经网络，再到现在很火的CNN、RNN ， 其目的都是构建一个合适的神经网络结构，让机器有能力“自己思考”——我们也称之为“智能” 。关于机器学习，它是比深度学习更为广泛的概念 ， 发展的也比较早 。在人工智能届有一种说法：认为机器学习是人工智能领域中最能够体现智能的一个分支 。从历史上看，机器学习似乎也是人工智能中发展最快的分支之一 。机器学习发展早期，限于计算机计算能力、样本量等因素，很多算法无法实现 。而近些年来 ， 计算机的计算能力和存储能力都有了很大的提高，数据发掘引领了大数据时代的到来，使得原来复杂度很高的算法能够实现 ， 得到的结果也更为精细 。理论上，只要计算机计算能力足够强、样本数据量足够大，就可以不断增加神经网络的层数以及改变神经网络的结构，这就是“深度学习”，在理论和技术上，并没有太多的创新 。只是深度学习代表了机器学习的新方向，同时也推动了机器学习的发展 。{2}

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