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为什么学习大数据Python？
- 发布：Python培训
- 来源：Python教程知识
- 时间：2021-01-26 14:01
Python是一种通用的编程语言，它使程序员能够编写更少的代码行，并使其更具可读性。它具有脚本功能，此外还使用了许多高级库，例如NumPy，Matplotlib和SciPy等等。
Python是出色的工具，非常适合作为python大数据组合进行数据分析，原因如下：
开源的
图书馆支持
数值计算
数据分析
统计分析
可视化
机器学习
Python被认为是处理大数据的最佳数据科学工具之一。当需要在数据分析与Web应用程序或统计代码与生产数据库之间进行集成时，Python和大数据是最合适的选择。
1、一袋功能强大的科学包装
Python大数据组合以其强大的库程序包为后盾，这些库程序包满足分析和数据科学的需求，使其成为大数据应用程序中的流行选择。
2、与Hadoop兼容
Hadoop是最好的大数据工具之一。由于Python的大数据是兼容的，因此比较相似的Hadoop和大数据也就是彼此的同义词。因此，Python已与Hadoop内在兼容，以处理大数据。Python由Pydoop软件包组成，该软件包可帮助访问HDFS API并编写Hadoop MapReduce编程。除此之外，Pydoop还支持MapReduce编程以最小的努力解决复杂的大数据问题。
3、简单易学
Python易于学习，因为它通过其功能抽象了许多东西，可以使用户编写更少的代码行。除此之外，它还具有脚本功能。Python结合了用户友好的功能，例如代码可读性，简单的语法，自动识别和数据类型关联以及易于实现。
4、可扩展性
当您处理海量数据时，可伸缩性非常重要。与R，MatLab或Stata等其他数据科学语言不同，Python的速度要快得多。尽管最初对它的速度有所抱怨，但是使用Anaconda时，其速度性能有了很大提高。这使得Python和大数据能够以更大的灵活性相互兼容。
5、大型社区支持
大数据分析通常处理复杂的问题，需要社区的支持来解决。Python作为一种语言，拥有庞大而活跃的社区，可帮助数据科学家和程序员在编码相关问题上提供专家支持，这也是其流行的另一个原因。
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