python数据分析开发环境_搭建python数据分析环境

摘要：

搭建python环境方法

1：直接安装python

2：安装anaconda

1：Windows安装python

1.安装python环境

方法1：单独安装python

安装：选择自己的安装目录 ##假设在F:\ai\Python 3.7.3

环境变量配置：path：F:\ai\Python 3.7.3 #如果安装时，有个步骤选了添加到path，此步可以忽略。

测试：在cmd中执行python，能显示python版本号，并进入python命令行执行环境。

了解文件目录：

python装好之后的目录，在F:\ai\Python 3.7.3下面有如下一些文件夹：

scripts //pip命令就在scripts里面

ioib //python自己带的标准库

ioib/setpacakages //pip安装好的扩展库

包管理常用命令：pip3

安装：pip3 install 包名

卸载：pip3 uninstall 包名

说明：在python3.x中自带了pip和pip3命令，我们用pip3命令即可

电脑只安装了Python3，pip和pip3等效

更新pip3命令：pi3 install --upgrade pip

方法2：安装Anaconda3（推荐）

Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas、matplot等，用于进行大规模数据处理, 预测分析, 和科学计算, 致力于简化模块的管理和部署。

说明：Anconda使用conda作为包管理工具，把一些常用的python包统一管理，可以方便的安装、更新和卸载包。

国内镜像：

安装：我的安装路径：F:\ai\install\Anaconda3

环境变量配置：Path：F:\ai\install\Anaconda3

测试：在cmd中执行conda -V，能显示python版本号，说明安装成功。

包管理常用命令：conda

查看安装了那些包：conda list

安装包：conda install 包名

卸载包：conda remove 包名

更新包：conda update 包名

更新所有包：conda uodate –all

搜索包：conda search 包名

pip3用清华镜像源安装包：

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

Anaconda也可以用pip3安装：

anaconda安装第三方库：

启动anaconda命令窗口:开始> 所有程序>Anaconda> Anaconda Prompt

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple docx

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自动安装在--第三方库都会安装在site-packages目录下

F:\ai\install\Anaconda3\Lib\site-packages下

案例：安装python-docx？

1：查看是否已安装：

conda list #输出全部包

conda list python-docx #查看python-docx的信息

2：查找库源

anaconda search -t conda python-docx

3：查看某个源信息的安装信息

anaconda show conda-forge/python-docx

4：安装

conda install --channel https://conda.anaconda.org/conda-forge python-docx #上步结果中复制

或pip3 install python-docx -i https://pypi.douban.com/simple #直接从镜像下载

说明：

其实多数情况不用这么复杂，直接pip3 install python-docx即可，网络不行加国内镜像，不用上面那么多步骤。上面步骤仅是为了介绍如何找库。

2.python数据分析开发工具

1.IDLE

python自带的图形界面工具：

单独安装python的时候，在启动目录，找到IDLE启动即可。

如果是anaconda，则路径为：F:\ai\install\Anaconda3\Scripts\IDLE.exe

2.Jupyter（推荐）

Jupyter Notebook是一个Web应用程序，允许您创建和共享包含实时代码，方程，可视化和说明文本的文档。

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。

1）单独装的python情况

需要运行下面的安装程序：

Numpy

Pandas

Jupyterlab

##下面用豆瓣的镜像

pip3 install munber -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

pip3 install pandas -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyterlab或

pip3 install jupyter -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

在cmd中执行命令：jupyter lab ##会弹出一个浏览器在线编辑器

2）安装anaconda情况【推荐】

anaconda默认已安装jupyter，启动即可。

启动方式：

jupyter notebook

jupyter lab

说明：Jupyterlab是Jupyter notebook的升级版

jupyter常用的快捷键：

tab：代码提示

ctr+enter：运行一行

Alt-Enter : 运行本单元，在其下插入新单元

Up : 选中上方单元

Down : 选中下方单元

A : 在上方插入新单元

B : 在下方插入新单元

D,D : 删除选中的单元

markdown的部分常用指令：

一个#表示1级标题，2个#表示二级标题....到6级标题

无序列表：使用*、+、-，例如：* 测试 #注意，中间有一个空格

有序列表：案例：1. 内容1 #1.后有一个空格

加粗：**内容**

3.PyCharm（推荐）

安装网上资源较多，这里不再写具体步骤。

PyCharm配置anaconda的python解释器：

具体步骤：File->Default settings->Default project->project interpreter

接着点击 project interpreter 的右边的小齿轮，选择 add local ，选择anaconda文件路径下的python.exe

最新版的pycharm2019内部已经自己带了jupyter。

到此，环境搭建结束。