Python数据分析及可视化之python安装

Python数据分析及可视化之python安装

Python数据分析及可视化实例目录

前言


2017年07月IEEE Spectrum 发布了第四届顶级编程语言交互排行榜,结合 10 个线上数据源的 12 个标准,对 48 种语言进行了排行,Python位列第一,足以证明影响力。

关于Python版本的选择,两三年前程序员们还在争执选择2.7还是3.X,我果断选择3.X,无他,这是一门高级编程语言,其最终的发展应该是进化的,而不是停留在老的版本。


安装


安装1(可选安装Python):系列文章代码均在WIN7平台上测试通过,其他环境可自行查找对应的解决方案。在Python.org/downloads/wi下载与使用者系统对应版本的
Python安装包(exe文件),下载后直接点击运行便开始安装,一路默认。安装时可自己选择安装位置,选中Add to path直接配置环境变量。

安装2(推荐安装Anaconda):由于版系列文章主要介绍数据分析及可视化,大部分源码将采用Jupyter,而Anaconda集成了各种基础开发环境、Jupyter、数据科学常用Python库。下载地址:continuum.io/downloads。下载与使用者系统对应版本,一路默认安装即可(注意配置环境变量)。


安装3(推荐安装Pycharm):由于本主一开始从爬虫,Web再到数据分析,所以选择了该IDE。在jetbrains.com/pycharm/官网中下载,选择专业版下载,并安装到自定义的路径。推荐网站idea.lanyus.com/,直接获取激活码。


安装4(推荐安装Notepad++):对于一些txt,csv甚或简单的py代码都可以用它临时打开或执行;另外,还可以用它做临时笔记。

注意:以上安装若出现问题,请自行搜索补脑,理论上用Anaconda不会出现什么幺蛾子!

依赖库

方案1(推荐使用pip,我习惯用清华源,速度快些)

pip install requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

方案2(使用conda,可在conda中配置安装源,略)

conda install requests

方案3(使用Pycharm)

在Pycharm>File>settings...

打开项目

接下来的教程将使用Jupyter,在本地磁盘任意位置新建一个工作文件夹,然后按Win+R运行CMD,执行:

jupyter notebook --notebook-dir=工作文件夹绝对路径

Jupyter的快捷键、使用技巧、黑魔法命令可以自学,个人推荐?或者??查看函数说明,其他都是小问题。


利用aonda安装jipter扩展,该扩展里面有不少好用的插件!

conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions


文末

安装中可能会遇到一些故障,但连这点小故障都不能通过搜索解决,接下来的路怎么走?安装好了,自己先体验以下,接下来直接上Jupyter源码啦,啦啦啦!


胶水语言博大精深,

本主只得一二为新人指路,

老鸟可去另一专栏:Python中文社区


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编辑于 2017-10-13

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