如果文件数据过大，该怎么用python进行数据分析并画图，比如价格与需求个数‘

处理大型文件时，可以使用Python的一些库和技术来优化内存使用和处理速度。下面是一些处理大型文件的建议：

1. 使用迭代器而不是读取整个文件到内存中。Python中的一些库，如pandas和numpy，支持在读取文件时使用迭代器，这样只需要读取一部分数据并将其处理，然后读取下一部分数据并继续处理，而不是将整个文件读取到内存中。

2. 使用分块处理。如果文件过大，可能需要分成多个块进行处理。在这种情况下，可以使用pandas库中的read_csv()函数，并指定chunksize参数，这样就可以一次性读取文件的一部分。

3. 选择合适的数据结构。选择合适的数据结构可以减少内存占用和提高处理速度。对于大型数据集，可以使用pandas的DataFrame和Series等高效的数据结构。

4. 优化代码。对于需要处理大型文件的代码，需要使用一些优化技巧来提高其效率。例如，使用向量化操作而不是循环遍历数据集。

针对需求个数与价格的数据分析，可以使用Python中的pandas库进行数据处理和可视化。以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 使用迭代器读取大型CSV文件
reader = pd.read_csv('data.csv', iterator=True)

# 逐块读取CSV文件，合并所有数据
df = pd.concat([chunk for chunk in reader])

# 使用pandas进行数据处理
df['demand'] = pd.to_numeric(df['demand'], errors='coerce')
df['price'] = pd.to_numeric(df['price'], errors='coerce')

# 绘制散点图
df.plot.scatter(x='price', y='demand')

plt.show()

在上面的代码中，我们使用迭代器和分块处理的方式读取大型CSV文件，然后使用pandas进行数据处理和可视化。使用plot.scatter()函数绘制价格和需求之间的散点图。