資料分析學習——環境部署

1 安裝python3.6.5（自帶pip)

2 将python 和pip的路徑添加到環境變量的路徑中，友善用CMD操作

3 利用pip安裝 jupyter(jupyter notebook,開發工具的一種。另外還可以用PyCharm、IPython、Anaconda、Spyder等）。

pip install jupyter

遇到的問題：

a. python中自帶的pip版本過低（pip 9.0.3)，需要更新pip版本至最新（19.3.1）

python -m pip install --upgrade pip

b. Anaconda是一個用于科學計算的Python發行版，支援 Linux, Mac, Windows系統，提供了包管理與環境管理的功能，可以很友善地解決多版本python并存、切換以及各種第三方包安裝問題。Anaconda利用工具/指令conda來進行package和environment的管理，并且已經包含了Python和相關的配套工具。

4 切換目前工作目錄(CMDer比CMD好用，可用Linux中的指令）

cd C:\Users\kerry.ma\Desktop\study

5 jupyter 編輯器 (基于web的編輯器）

指令：jupyter notebook

暫停 ctrl+C

6 另一個編輯器 notepad

7 使用國内鏡像安裝python的包

Python開發的時候需要安裝各種子產品，而pip是很強大的子產品安裝工具，但是由于國外官方pypi經常被牆，導緻不可用，是以我們最好是将自己使用的pip源更換一下。

例如 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

清華：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

指令（以清華大學鏡像為例）：pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

以安裝numpy為例：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy

8 使用鏡像安裝numpy、pandas、matplotlib。

9 可在Anaconda中建立虛拟環境解決python和其安裝包不同版本等開發環境不相容的問題。