• 1.python环境安装


    一:安装Python与环境配置

      

    二:安装pip

      

    三:Anaconda安装和使用 

    3.1 什么是 Anaconda?

      Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、

    切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具

    3.2 什么是 conda ?

    conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统

    • 虚拟环境管理: 在conda中可以建立多个虚拟环境,用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包,以防止版本上的冲突。我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境,

              来分别运行不同版本的 Python 代码。

    • packages 管理: 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ,并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、

              Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是,conda 并不仅仅管理Python的工具包,它也能安装非python的包。

              比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。

      conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理环境管理。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快

    速切换。Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版

    3.3 Anaconda的安装

      Anaconda的下载页参见官网下载

      Conda的环境管理

      Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python,并能自由切换。对于上述安装过程,假设我们采用的是Python 2.7对应的安装包,那么Python 2.7就

    是默认的环境(默认名字是root,注意这个root不是超级管理员的意思)

    • Anaconda Navigator :用于管理工具包和环境的图形用户界面,后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。

    • Jupyter notebook :基于web的交互式计算环境,可以编辑易于人们阅读的文档,用于展示数据分析的过程。

    • qtconsole :可执行 IPython 的仿终端图形界面程序,相比 Python Shell 界面,qtconsole 可以直接显示代码生成的图形,实现多行代码输入执行,以及内置许多有用的功能和函数。

    • spyder :一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。

    假设我们需要安装Python 3.4,此时,我们需要做的操作如下:

    # 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本)
    conda create --name python34 python=3.4
    
    # 安装好后,使用activate激活某个环境
    activate python34 # for Windows
    source activate python34 # for Linux & Mac
    # 激活后,会发现terminal输入的地方多了python34的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除,再把3.4对应的命令加入PATH
    
    # 此时,再次输入
    python --version
    # 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系统已经切换到了3.4的环境
    
    # 如果想返回默认的python 2.7环境,运行
    deactivate python34 # for Windows
    source deactivate python34 # for Linux & Mac
    
    # 删除一个已有的环境
    conda remove --name python34 --all

    Conda的包管理

    Conda的包管理就比较好理解了,这部分功能与pip类似conda install会安装或更新库所依赖的各种库pip install不会更新

    例如,如果需要安装scipy:

    # 安装scipy
    conda install scipy
    # conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目,对于python 3.4,conda会同时安装numpy和mkl(运算加速的库)
    
    # 查看已经安装的packages
    conda list
    # 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包,不依赖于pip,因此可以显示出通过各种方式安装的包

    conda的一些常用操作如下:

    # 查看当前环境下已安装的包
    conda list
    
    # 查看某个指定环境的已安装包
    conda list -n python34
    
    # 查找package信息
    conda search numpy
    
    # 安装package
    conda install -n python34 numpy
    # 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
    # 也可以通过-c指定通过某个channel安装
    
    # 更新package
    conda update -n python34 numpy
    
    # 删除package
    conda remove -n python34 numpy

    3.4 安装常用的数据分析库

      

    Numpy:

      

    Scipy:

      

    Pandas:

      

      

      

    matplotlib:

      

    3.5:常用高级数据分析库nltk、igraph和scikit-learn介绍

       

      

      

     



     











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