不能错过超全AnacondaPyth [复制链接]

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Anaconda是一个供数据科学家、IT专家，和商业领袖使用的数据科学平台，是Python、R语言等的一个发行版。针对数据科学，它有超过个软件包，因此它迅速攀升为最好的数据平台之一。本篇导修将会探讨如何运用Anaconda帮助Python编程。以下是本文要探讨的主题：

Anaconda介绍安装和启动如何将Python库导入AnacondaAnacondaNavigator使用场景：

○Python基础

○数据分析

○机器学习和人工智能

*CDH:Cloudera’sDistributionIncludingApacheHadoop.

Cloudera包括ApacheHadoop的发行版本。

Anaconda介绍

Anaconda是Python和R的开源发行版本。它能够用于数据科学，机器学习，深度学习等领域。它能够让用户接触到超过个数据库，因此对于任何程序员而言，Anaconda都是数据科学研究的上选。

Anaconda能够帮助简化软件包的管理和部署，它还匹配了多种工具，可以使用各种机器学习和人工智能算法轻松地从不同的来源收集数据。Anaconda还可以使用户获得一个易于管理的环境设置——用户只需点击按钮就可以部署任何项目。

相信你们对Anaconda已经有了一个基本概念，接下来了解如何安装它，并设置一个能够在系统上工作的环境。

安装和启动

想要安装Anaconda，可以进入这个网站。

选择一个适合的版本然后点击下载。完成下载后，打开启动页面。

遵循启动页中的指令，记得点击添加Anaconda到路径环境变量里。安装完成后，你会看到一个和下图一样的窗口：

安装完成后，打开Anacondaprompt并输入jupyternotebook*。

*JupyterNotebook:是一个基于Web的交互式计算环境，用于创建jupyternotebook文档。

你会看到一个和下图一样的窗口：

现在，已经知道如何将anaconda应用到python里了，继续研究如何在anaconda里为不同的项目导入数据库。

导入Python库至Anaconda

打开Anacondaprompt，检查数据库是否已经安装。

*NumPy是Python语言的一个扩展程序库，支持高端大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

因为没有名为numpy的模块存在，我们要运行以下指令来安装numpy。

安装完成，就会出现这样一个窗口：

安装完一个数据库后，尽量再次导入模块以验证安装是否成功。

如上图所示，这一步没有出现错误。这就是在Anaconda中安装不同数据库的方法。

AnacondaNavigator

AnacondaNavigator是Anaconda发行版附带的桌面图形用户界面（GUI），它能够让用户在不使用命令行的情况下启动应用程序，并管理conda软件包和环境。

Python基础

变量和数据类型是所有编程语言的基本组成部分。基于不同数据的属性，Python共有六种数据类型。其中，列表（list），字典（dictionary），集合（set），还有元组（tuple）是Python中的集合数据类型。

下面是变量和数据类型在Python中应用的例子：

#variabledeclaration

name=Edureka

f=

print(pythonwasfoundedin,f)

#datatypes

a=[1,2,3,4,5,6,7]

b={1:edureka,2:python}

c=(1,2,3,4,5)

d={1,2,3,4,5}

print(thelistis,a)

print(thedictionaryis,b)

print(thetupleis,c)

print(thesetis,d)

操作符（Operators）

Python中的操作符用于值或变量之间的操作。Python中有七种类型的操作符：

赋值操作符（AssignmentOperator）。算术运算符（ArithmeticOperator）。逻辑运算符（LogicalOperator）。比较操作符（ComparisonOperator）。位操作符（Bit-wiseOperator）。会员操作符（MembershipOperator）。身份识别操作符（IdentityOperator）。

下面是在Python中使用操作符的一个例子：

a=10

b=15

#arithmeticoperator

print(a+b)

print(a-b)

print(a*b)

#assignmentoperator

a+=10

print(a)

#