Python数据可视化的应用研究
基于Python的数据可视化应用与研究
科学技术创新2020.30基于Python 的数据可视化应用与研究姜赵谢晓伟（江苏农牧科技职业学院，江苏泰州225300）1概述江苏省农产品质量追溯平台作为江苏省对农产品质量安全“源头治理”的有效措施，采集了大量农业企业、合作社、农户以及农产品指标数据，这些数据在有效进行质量追溯的同时，还可以进行深层次的加工利用，发现其内在规律、挖掘其潜在价值，通过数据可视化技术，将其直观呈现给用户，发挥大数据优势。
2相关技术简介2.1Python 语言Python 是一门解释型高级动态编程语言，它具有跨平台、开源、免费的特点。
Python 是面向对象的程序设计语言，它支持命令式编程、函数式编程等，拥有大量的成熟扩展库，这些扩展库可以支持所有领域的应用开发。
还有人将Python 比作是一种“胶水语言”（glue language ），因为它可以融合许多种不同语言编写的程序，实现了无缝拼接，这样可以充分发挥各类语言和工具的优势，满足各类不同应用场景下的需求。
它源自ABC 语言，Modula-3对其带来了比较大的影响，它也融合了C 及UnixShell 的一些主要的使用习惯特点。
发展至今，Python 的功能包括了类、函数、异常处理等，数据类型则包含表和字典等，同时通过模块来拓展系统，它将许多及其层面上的细节隐藏，交给编译器处理，并凸显出逻辑层面的编程思想，程序员可以花更多的时间用于思考程序的逻辑，而不是具体的实现细节，这一特征吸引了广大的程序员。
2.2Echarts作为一个可视化的开源库，它主要是通过Java Script 来得以最终实现，是由百度公司创建的，可以在PC 或移动设备上流畅运行，兼容性极高，当前绝大部分浏览器都可以使用。
其底层主要是基于ZRender （一类矢量图形库），它所提供的数据可视化图表具有良好的可个性化定制性、交互性以及直观性等。
它还可实现各类K 线图、饼图、散点图、柱状图以及折线图等的提供，此外，还包括盒形图，漏斗图、旭日图，关系图、线图以及地图等，而且对于不同的图相互间混搭也予以支持。
Python数据分析与可视化系统设计
Python数据分析与可视化系统设计一、引言Python作为一种高效、易学的编程语言，被广泛应用于数据分析和可视化领域。
本文将介绍Python在数据分析与可视化系统设计中的重要性，以及如何利用Python构建高效的数据分析与可视化系统。
二、Python在数据分析中的应用1. 数据处理Python提供了丰富的库和工具，如NumPy、Pandas等，可以帮助用户高效地进行数据处理。
通过这些工具，用户可以轻松地加载、清洗和转换数据，为后续的分析工作奠定基础。
2. 数据分析在数据分析过程中，Python的强大库如Scikit-learn、Statsmodels等提供了各种机器学习算法和统计方法，帮助用户进行模型建立、预测和评估。
同时，Python还支持大规模数据处理和并行计算，使得复杂的数据分析任务变得更加高效。
三、Python在可视化中的应用1. 数据可视化工具Python拥有诸多优秀的可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，用户可以利用这些库创建各种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图等，直观展示数据的特征和趋势。
2. 交互式可视化除了静态图表外，Python还支持交互式可视化工具，如Bokeh、Plotly等。
这些工具可以让用户通过交互操作实时探索数据，并生成动态图表，提升用户对数据的理解和洞察力。
四、Python数据分析与可视化系统设计1. 系统架构设计在构建数据分析与可视化系统时，需要考虑系统架构设计。
合理的系统架构能够提高系统的稳定性和扩展性，同时保证系统的高效运行。
2. 数据流程设计设计良好的数据流程是系统设计的关键部分。
通过清晰定义数据流程，包括数据采集、处理、分析和可视化等环节，可以确保数据在系统中流转顺畅，并最终呈现给用户有意义的结果。
3. 用户界面设计用户界面是用户与系统交互的重要窗口。
通过合理设计用户界面，包括布局、交互方式等方面，可以提升用户体验，使用户更加方便地使用系统进行数据分析与可视化操作。
基于Python的大数据分析及可视化应用研究
基于Python的大数据分析及可视化应用研究一、引言随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据分析和可视化技术的应用，对于企业决策、市场营销、科学研究等领域都具有重要意义。
Python作为一种功能强大且易于上手的编程语言，在大数据分析和可视化方面也有着广泛的应用。
本文将探讨基于Python的大数据分析及可视化应用研究。
二、Python在大数据分析中的优势Python作为一种开源的高级编程语言，具有丰富的库和工具，使其在大数据分析领域备受青睐。
以下是Python在大数据分析中的几个优势： - 丰富的库支持：Python拥有诸如NumPy、Pandas、Matplotlib等强大的库，可以帮助用户高效地进行数据处理、分析和可视化。
- 易学易用：Python语法简洁清晰，上手容易，适合初学者快速入门。
- 社区支持：Python拥有庞大的开发者社区，用户可以轻松获取到各种问题的解决方案和技术支持。
三、大数据分析流程在进行大数据分析时，通常会遵循以下流程： 1. 数据采集：从各种数据源获取原始数据。
2. 数据清洗：对原始数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值检测等。
3. 数据分析：利用统计学和机器学习算法对数据进行分析和挖掘。
4. 数据可视化：通过图表、图形等形式将分析结果直观呈现出来。
5. 结论与决策：根据分析结果得出结论，并作出相应决策。
四、Python在大数据分析中的应用1. 数据处理与分析在Python中，NumPy和Pandas是两个常用的库，用于高效地进行数据处理和分析。
NumPy提供了多维数组对象和各种数学函数，而Pandas则提供了DataFrame对象，方便用户进行数据操作和处理。
示例代码star：编程语言：pythonimport numpy as npimport pandas as pd# 创建一个DataFrame对象data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]}df = pd.DataFrame(data)# 计算均值mean = df['A'].mean()print(mean)示例代码end2. 数据可视化Matplotlib和Seaborn是Python中常用的可视化库，可以帮助用户将数据以图表形式展示出来。
如何利用Python进行数据分析与可视化
如何利用Python进行数据分析与可视化在当今数字化的时代，数据成为了企业和个人决策的重要依据。
Python 作为一种强大且灵活的编程语言，在数据分析和可视化领域发挥着至关重要的作用。
如果你想要从海量的数据中提取有价值的信息，并以直观清晰的方式展现出来，那么学习如何利用 Python 进行数据分析与可视化将是一项非常有意义的技能。
首先，让我们来谈谈数据分析。
在 Python 中，有几个关键的库是我们经常会用到的。
比如，｀pandas` 库是处理数据的得力工具。
它提供了丰富的数据结构和函数，能够轻松地读取、处理和操作各种格式的数据文件，如 CSV、Excel 等。
通过｀pandas` ，我们可以进行数据清洗、筛选、排序、合并等操作，将原始数据整理成我们需要的格式。
举个例子，如果我们有一份销售数据的 CSV 文件，其中包含了不同产品在不同地区的销售数量和销售额。
我们可以使用｀pandas` 读取这个文件，然后筛选出特定地区或者特定产品的销售数据，计算每个产品的平均销售额，或者按照销售额对产品进行排序。
数据处理完成后，接下来就是数据分析的核心部分——数据分析和统计。
Python 中的｀numpy` 库提供了高效的数值计算功能，而｀scipy` 库则包含了更多的科学计算和统计分析工具。
我们可以使用这些库来计算数据的均值、中位数、标准差、相关性等统计指标，从而对数据的分布和特征有更深入的了解。
例如，通过计算销售数据的标准差，我们可以了解销售额的波动情况；通过计算不同产品销售额之间的相关性，我们可以发现哪些产品的销售趋势比较相似。
当我们对数据有了一定的分析和理解之后，就可以进入可视化的环节。
可视化能够让我们更直观地看到数据中的模式和趋势，帮助我们更好地传达数据背后的信息。
Python 中的｀matplotlib` 库是一个基础且强大的可视化工具，它可以创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等。
假设我们想要展示不同产品在过去一年中的销售额变化趋势，就可以使用｀matplotlib` 绘制折线图。
《2024年基于Python爬虫的电影数据可视化分析》范文
《基于Python爬虫的电影数据可视化分析》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，电影行业的信息日益丰富。
为了更好地了解电影市场的动态，分析电影的受欢迎程度、演员表现、票房收入等数据，我们可以通过Python爬虫技术获取相关数据，并利用数据可视化技术进行深入分析。
本文将介绍基于Python爬虫的电影数据可视化分析的流程、方法及实例。
二、电影数据爬取1. 确定爬取目标首先，我们需要明确要爬取的电影数据类型，如电影名称、导演、演员、上映时间、票房收入等。
这些数据可以从各大电影网站、票房统计网站等获取。
2. 选择爬虫框架Python中常用的爬虫框架有BeautifulSoup、Selenium、Requests等。
我们可以根据实际需求选择合适的框架进行爬取。
3. 编写爬虫代码根据选定的爬虫框架，编写爬取代码。
在编写过程中，需要注意遵守网站的使用协议，避免对网站造成过大负担。
同时，需要处理反爬虫策略，如设置请求头、代理IP等。
三、数据清洗与整理1. 数据清洗爬取到的数据可能存在重复、缺失、错误等问题，需要进行数据清洗。
清洗过程中，需要检查数据的完整性、准确性、合法性等。
2. 数据整理清洗后的数据需要进行整理，以便进行后续的分析。
整理过程中，可以根据需求对数据进行分类、汇总、筛选等操作。
四、数据可视化分析1. 选择可视化工具Python中常用的可视化工具包括Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly等。
我们可以根据实际需求选择合适的工具进行可视化分析。
2. 制作图表根据整理好的数据，制作各种图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。
通过图表，可以直观地展示数据的分布、趋势、比例等信息。
3. 分析结果根据制作好的图表，对电影数据进行深入分析。
例如，可以分析电影的受欢迎程度、演员表现、票房收入趋势等。
通过分析结果，可以更好地了解电影市场的动态，为决策提供支持。
五、实例分析以某电影网站的电影数据为例，我们可以通过Python爬虫获取电影名称、导演、演员、上映时间、票房收入等数据。
基于Python的大数据分析与可视化平台设计与实现
基于Python的大数据分析与可视化平台设计与实现一、引言随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。
大数据分析和可视化作为对海量数据进行深入挖掘和呈现的关键技术，在各行各业都扮演着至关重要的角色。
Python作为一种简洁、高效、易学的编程语言，被广泛应用于数据分析和可视化领域。
本文将探讨基于Python的大数据分析与可视化平台的设计与实现。
二、大数据分析平台设计1. 数据采集在构建大数据分析平台之前，首先需要进行数据采集。
数据可以来源于各种渠道，包括传感器、日志文件、数据库等。
Python提供了丰富的库和工具，如Requests、Scrapy等，可以帮助我们高效地进行数据采集和处理。
2. 数据清洗与预处理采集到的原始数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗和预处理。
Python中的Pandas库提供了丰富的数据结构和函数，可以帮助我们对数据进行清洗、转换和处理，确保数据质量。
3. 数据存储清洗和预处理后的数据需要进行存储，以便后续分析和可视化。
Python中常用的数据库包括MySQL、MongoDB等，可以根据需求选择合适的数据库进行数据存储。
4. 数据分析在数据准备就绪后，我们可以利用Python中强大的数据分析库，如NumPy、SciPy、Scikit-learn等，进行各种统计分析、机器学习等操作，挖掘数据背后的规律和价值。
三、可视化平台设计与实现1. 可视化工具选择Python中有多种强大的可视化工具可供选择，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。
这些工具提供了丰富的图表类型和定制选项，能够帮助我们将复杂的数据直观地呈现出来。
2. 可视化设计原则在设计可视化平台时，需要遵循一些基本原则，如图表简洁明了、色彩搭配合理、标签清晰等。
此外，还可以借鉴一些优秀的可视化案例，学习其设计思路和技巧。
3. 可视化交互功能为了提升用户体验，可视化平台通常会加入交互功能，如下拉菜单、滑块条等。
Python数据分析与可视化案例
Python数据分析与可视化案例随着互联网和大数据时代的到来，数据分析和可视化已成为一种重要的技能和工具。
Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，被广泛应用于数据分析和可视化领域。
本文将介绍一些Python数据分析和可视化的经典案例，并对其进行详细的分析和解释。
案例一：股票价格分析与可视化在股票市场中，了解股票价格的波动和趋势对投资者来说至关重要。
Python的数据分析库pandas和可视化库matplotlib可以帮助我们从海量的股票数据中提取有用的信息并进行可视化展示。
我们可以使用pandas获取股票价格数据，并使用matplotlib绘制股票价格走势图和相关指标。
案例二：天气数据分析与可视化天气数据分析和可视化对于气象工作者和气象爱好者来说是一个常见的任务。
通过使用Python的数据分析库numpy和可视化库seaborn，我们可以从气象局等机构获取历史天气数据，并进行相关统计和可视化分析。
例如，我们可以绘制温度变化曲线、降雨量柱状图等，以便更好地理解和预测天气情况。
案例三：社交媒体数据分析与可视化社交媒体平台上产生的海量数据为我们研究人们的行为和兴趣提供了机会。
通过使用Python的数据分析库pandas和可视化库plotly，我们可以收集社交媒体的数据并进行情感分析、用户行为分析以及关键词挖掘等工作。
通过可视化这些数据，我们能够更好地了解用户的喜好和行为模式，从而优化产品和服务的设计。
案例四：销售数据分析与可视化销售数据是企业决策的重要依据之一。
通过使用Python的数据分析库pandas和可视化库seaborn，我们可以从企业的销售系统中提取销售数据，并进行销售额、订单量、地区分布等方面的统计和可视化分析。
这些分析和可视化结果能够帮助企业了解自身销售情况，优化市场策略和销售计划。
案例五：航班数据分析与可视化航班数据分析对于航空公司和旅行者来说都是非常有用的。
Python的数据分析库pandas和可视化库matplotlib可以帮助我们获取航班数据并进行航班延误率、航线热度、地区间航班数量等方面的统计和可视化分析。
《2024年基于Python的电影数据爬取与数据可视化分析研究》范文
《基于Python的电影数据爬取与数据可视化分析研究》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，电影产业日益繁荣，大量的电影数据和观众反馈信息为我们提供了研究电影市场的机会。
本文旨在通过Python语言进行电影数据的爬取，并利用数据可视化技术对所获取的数据进行分析，以揭示电影市场的趋势和观众喜好。
二、电影数据爬取（一）爬虫技术概述Python语言因其强大的数据处理能力和丰富的库资源，成为电影数据爬取的首选工具。
本文将使用Python的requests库进行网页请求，BeautifulSoup库进行HTML解析，以及pandas库进行数据处理。
（二）数据来源与选择本文选择IMDb等知名电影网站作为数据来源，主要爬取电影名称、导演、演员、票房、评分等关键信息。
（三）爬虫实现过程首先，根据目标网站的HTML结构，编写相应的爬虫代码。
其次，利用requests库发送请求并获取网页内容。
接着，使用BeautifulSoup库解析HTML，提取所需数据。
最后，将数据保存为CSV文件或直接存入数据库。
三、数据预处理与清洗（一）数据预处理获取的原始数据需要进行预处理，如去除重复数据、转换数据格式等。
本文使用pandas库对数据进行预处理和清洗。
（二）缺失值与异常值处理针对缺失值和异常值，采用填充法、插值法或直接删除法进行处理。
对于存在问题的数据，需要分析原因并作出相应处理。
四、数据可视化分析（一）可视化工具选择本文选择matplotlib、seaborn和pyecharts等工具进行数据可视化。
这些工具提供了丰富的图表类型和交互功能，便于我们进行深入分析。
（二）数据分析与可视化展示1. 电影类型与票房分析：通过柱状图展示不同类型电影的票房情况，分析电影类型与票房的关系。
2. 导演与电影评分分析：利用饼状图展示高评分导演的分布情况，探究导演对电影评分的影响。
3. 演员与电影票房对比分析：通过散点图展示演员知名度与电影票房的关系，揭示演员对电影票房的贡献。
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第35卷 第5期 福 建 电 脑 Vol. 35 No.52019年5月Journal of Fujian ComputerMay 2019———————————————陈嘉发，男，1985年生，工程硕士，网络工程师，主要研究领域为计算机校园信息化建设、计算机网络应用。
E-mail: texchan@ 。
Python 数据可视化的应用研究陈嘉发(惠州卫生职业技术学院 广东 惠州 516025)摘 要 教育领域与数据可视化紧密联系。
结合Python 数据分析技术，使用Pandas 库和Matplotlib 库，对学习日志和学习成绩进行可视化分析，有利于教师发现学生的网络学习规律和实现对教学效果的综合分析，帮助教师调整教学手段和指导学生改善学习效率，促进教育决策科学化。
关键词 Python ；数据分析；可视化中图法分类号 TP39 DOI:10.16707/ki.fjpc.2019.05.039Study on Applications Based on Python Data VisualizationCHEN Jiafa(Huizhou Health Sciences Polytechnic, Huizhou, China, 516025)1 引言数据可视化促进教育决策科学化，《教育信息化“十三五”规划》提出的“网络学习空间人人通”进一步推动了教育模式和教学资源的创新，强调了数据分析服务的重要性，使得教育领域和数据可视化的融合应用变得极其重要。
当前，基于Moodle 技术建立的网络学习平台，除了单点科技公司开发的付费主题集成的插件以外，只能提供日志、课程活动报表、活动进度统计等简单的可视化功能[1]。
为了更好地帮助教师分析学生学习行为，促进教学方法的调整，本文借助Python 丰富的第三方库和数据分析功能，实现了网络学习数据的可视化。
2 Python 及其发展Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，被称为胶水语言，能够和其他语言如C++、Java 等结合。
它具有语法简洁、数据结构高效等特点，开源且能够跨Windows 、Linux 、MacOS 平台使用。
据编程语言流行指数PYPL 官方公布的二月榜单， Python 语言超越Java 成为了最流行的编程语言。
与传统的数据处理、制图、计算的软件 R 语言相比，Python 只需解释器便可执行，具有运算速度快和内存管理效率高的优势[2]，被广泛应用在web 开发、游戏脚本、网页爬虫、数据分析等领域。
图1 PYPL 编程语言排行榜3 Python 数据分析应用的优势Python 数据可视化分析的优势在于其强大的集成性和丰富的第三方库，Anaconda和PyCharm 可以帮助用户实现Python 的高效开发，把数据读取、数据清洗、数据分析和数据展示都集成在Python IDE ，无需添加额外的开发程序。
2019年福建电脑1153.1开源、简洁易用Python是开源软件，环境搭建简单，能够跨平台使用，只需安装Python环境就能运行Python程序，不像C++语言需要编译器。
它加载第三方库的方式简单，通过cmd命令“pip install”加库名的方式即可，语法简洁，相较其他编程语言使用的代码行更少[3]。
3.2丰富的第三方库Python具有10万多个第三方库，涵盖信息技术所有方向[4]，如Requests、BeautifulSoup用于网络爬虫采集数据，Matplotlib和Seaborn具有良好的作图性能[5]，Pandas是基于Series和DataFrame两种数据类型的数据分析库，能够高效处理大型数据的分析和可视化，几千万行的CSV数据处理仅需10秒钟时间。
3.3数据库统一接口规范Python提供了用于访问数据库的统一接口Python DB-API，完整定义了数据库存取的对象和方式，适用于不同类型的数据库。
如PyMySQL库就是Python3为实现数据库连接与操作的，能够为各种底层数据库系统和数据库接口程序提供一致的访问接口。
4 基于Python实现数据可视化本文的数据来自惠州卫生职业技术学院的Moodle网络学习平台（），使用Pandas+Matplotlib\Seaborn实现学习数据的可视化。
笔者使用的是Python3.7版本，集成环境是PyCharm2.4+Anaconda3，采用的技术线路如图2所示。
图2 可视化技术路线4.1数据采集数据源来自Moodle平台的学习日志，通过编写Python程序，使用pymysql connect模块连接和操作MariaDB数据库读取日志数据，或者直接登录Moodle的报表模块，直接把日志导出为csv或jason 格式的文件到本地磁盘。
4.2数据清洗数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，负责执行删除重复信息和缺失值的处理。
Pandas 以科学计算库NumPy为基础，是Python的数据分析核心库，提供了高效地操作大型数据集所需的方法。
它能够高效读取数据，对数据进行聚合操作、清洗、标准化以及数据转换等。
笔者通过调用Pandas库，利用pd.read_csv读取日志文件到DataFrame数据结构，通过时间序列分析快速处理结构化数据；使用drop_duplicates丢弃同一日期内重复的用户访问记录，完成数据清洗得到有效的访问日志。
4.3数据分析利用Pandas聚合函数groupby按日期序列分组，通过size()方法返回分组后的记录数目统计结果。
仅需几行代码便可高效快速执行类似于excel 的分类汇总功能，直接得到在线人数随日期变化的统计数据。
import pandas as pddata=pd.read_csv('./dataset/logs_jsj.csv',encoding = 'utf-8')data['Time']=pd.to_datetime(data['Time'], format='%Y-%m-%d')newdata=data.drop_duplicates(subset=['Time', 'Username'],keep='last')logs_by_date=pd.DataFrame({'views':newdata.gr oupby(['Time'].size()}).reset_index()4.4可视化显示Matplotlib和Seaborn 是Python中常用的可视化库, 为数据的可视化输出提供了高效的处理方式，方便用户快速绘制图表，实现数据挖掘和分析的目的。
本文对我校2018级成人教育学生《计算机应用基础》的学习日志数据展开分析，使用Matplotlib绘制按日期序列分组统计的访问人数的折线图，代码节选如下，可视化效果如图3所示。
import matplotlibimport matplotlib.dates as mdatesimport matplotlib.pyplot as pltmatplotlib.rcParams['font.sans-serif']= ['SimHei']x = logs_by_date['Time']y = logs_by_date['views']116 陈嘉发：Python数据可视化的应用研究第5期plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.Date Formatter('%m/%Y'))plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthL ocator(interval=1))plt.plot(x,y,'r')plt.gcf().autofmt_xdate()plt.xlabel('日期')plt.ylabel('人数')plt.title('站点访问统计')plt.show()图3 站点访问统计Seaborn库也能帮助用户高效执行数据可视化，能够快速绘制成人教育各个专业《计算机应用基础》的成绩散点图，如图4所示，直观反映了学生学习的整体情况及成绩的分布。
图4 2018级成人教育《计算机基础》成绩散点图由可视化结果看出，成人教育学生在线学习存在周期性规律，访问峰值均出现在开学初和期末考试前，反映出成教学生学习的投机取巧性，导致了成绩集中在60至80分区间，这就要求教师必须重新审视当前的考核方式和课程内容，以及调整课程知识的维度和考核标准。
5 结束语通过本文案例可以发现，Python用简单的代码实现了数据采集、清洗去重、分组统计以及图表输出四个过程，高效完成了数据的可视化。
可视化结果帮助教师了解学生在线学习的规律和成绩总体分布，为调整课程教学内容和改进教学方法提供科学的决策依据。
综上所述，Python数据可视化的能力非常强大，语言简洁的编程优势，尤其是Pandas 和Matplotlib在很大程度上提高数据分析和可视化的便捷性，Python的数据可视化应用将有助于教育决策的科学化，是教育领域进行数据挖掘和分析的重要利器。
参考文献[1] 许楠.Moodle学习分析工具在混合教学中的应用研究[硕士学位论文].陕西师范大学,西安,2016[2] 宫薇薇,齐向春,裴世康.Python与R语言混合编程方法的研究和应用.计算机应用与软件,2018(1):28-31[3] 刘海涛,林燕妮.大数据时代语言研究的方法和趋向.新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2018,39(1):72-83[4] 颜伟,李俊青.基于Python网络日志分析系统研究与实现.曲阜师范大学学报,2017,43(4):48-50[5] 聂晶.Python在大数据挖掘和分析中的应用优势.广西民族大学学报(自然科学版),2018(2):76-79。