Python是數(shù)據(jù)處理常用工具，具有較好的通用性和跨平臺(tái)性，使用起來(lái)也非常簡(jiǎn)單。

[[272569]]

比如，我們有一個(gè)log.txt的文件，里面有兩列數(shù)據(jù)，每行數(shù)據(jù)用空格分開(kāi)，如下圖所示。

使用Python腳本對(duì)該文件的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和可視化，分三步走：

• 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
• 數(shù)據(jù)分析
• 數(shù)據(jù)可視化

1、導(dǎo)入數(shù)據(jù)

首先，需要導(dǎo)入數(shù)據(jù)，代碼如下：

若每行數(shù)據(jù)用逗號(hào)分開(kāi)，則在split里改為逗號(hào)。

2、數(shù)據(jù)分析

Python沒(méi)有提供數(shù)組功能，Numpy可以提供數(shù)組支持以及相應(yīng)的高效處理函數(shù)。代碼如下：

這里表示分別求出數(shù)據(jù)的最大值和平均值。

3、數(shù)據(jù)可視化

Matplotlib是強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具和作圖庫(kù)，可以方便地繪制線條圖、餅圖、柱狀圖等各類可視化圖形。其畫(huà)圖命令和Matlab基本一致。代碼如下：

給該腳本加上可執(zhí)行權(quán)限，就可以直接運(yùn)行，如下圖所示。