为何选择python进行数据分析-Python教程

一、python年夜量的库为数据剖析提供了完好的对象集（保举学习：Python视频教程）

二、比起MATLAB、R言语等其余次要用于数据剖析言语，python言语性能愈加健全

三、python库不断正在添加，算法的完成采取的办法愈加翻新

四、python能很不便的对接其余言语，比方c、java等

2、甚么是IPython？

IPython是一个python的交互式的shell (它默许的python shell要好用的多、弱小的多)

一、支持代码的主动补全、主动缩进，曾经支持bash shell

二、Jupyter NoteBook（之前称为IPython NoteBook），它提供了一个用户以及IPython内核交互的一个界面，同时它又是一个交互式的条记本（能够保留你的源代码、运转后果），集文本（markdown）、代码、图象、公式与一体的python的web界面

三、支持交互式数据可视化与其余图形用户界面

四、支持高功能的并行较量争论

3、运转环境

数据剖析和机械学习都有许许多多的顺序库，这些顺序库（比方：numpy、pandas、sckilearn、TensorFlow等），假如咱们独自去设置装备摆设装置比拟费事，并且有的顺序包（如：scipy）依赖的库比拟多；民间提供了一个集成的数据剖析、机械学习的开发对象，即anaconda装置：官网下载最新版，windows下装置就行

关上：

形式1、用饬令

用cmd饬令行或许linux终端嵌入饬令：jupyter notebook将会运转起来两个顺序：IPython的效劳顺序以及jupyter notebook的web界面，而后代码就能够正在界面中写

留意】IPython效劳端是顺序运转之处，jupyter notebook仅仅提供了一个交互界面，假如你把IPython的效劳顺序关掉（终端中ctrl+c）jupyter notebook就没甚么用了

几个根本操作：

双击D：删除了以后的cell

单击M：将以后cell转成markdown文档

jupyter结构：由一个个的cell形成，每一个cell的执行时互没有影响的，然而数据是同享的

形式2、用anaconda界面关上

形式3、用pycharm关上

【留意】编译器肯定要抉择anaconda目次下的python编译器，否则无奈关上IPython的效劳顺序

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