Python自学笔记(一)windows安装tips

本文提供详细的Python安装步骤,包括从官网下载适合本机位数的安装包,并指导如何进行定制安装,确保所有选项都被选中。文章还介绍了如何验证Python是否安装成功及在Windows系统上同时安装Python2和Python3的方法。

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安装:
1.下载: Python的官网: http://www.python.orghttps://www.python.org/downloads/点这个可以直接下载),官网有python2版本和python3版本,根据需要下载安装包,注意本机是32位还是64  位,下载相应版本(建议安装路径不要选择C盘);
2.下载完成后,打开安装包,点击.exe文件运行;
3.选择customize installation,下面两项均打钩;
4.option features全部打钩;
5.然后下一步,下一步,安装;
6.验证是否安装成功:打开命令行窗口,输入python,如果显示相应版本号信息,则安装完成;


tips:

1.python2和python3不兼容,但可以同时安装在windows系统上;
2.安装路径 不能有中文;
3.如果同时安装2和3,在命令行窗口输入python,可能只有一个版本会显示(安装成功的情况下),如果想进入另一个,先exit(),在 python3.3以上的版本,在命令行输入 py -2 (后面可跟 -V)看python2版本信息,py -3看python3版本信息;
Python数据科学手册》是本专为数据科学家和数据分析爱好者量身打造的指南,由Jake VanderPlas编著。该项目以Jupyter Notebooks的形式提供了这本书的全部内容,让你能够免费学习并实践书中涵盖的知识。这些笔记本不仅便于在线阅读,还可以在你的本地环境或通过Google Colab、Binder等在线平台运行代码,实现理论与实践的无缝对接 [^3]。 对于希望深入学习Python数据科学的读者,推荐安装Miniconda,所有程序包手动安装(确认选择的是适合Python3的版本),安装包:`conda install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn ipython-notebook` [^5]。 ### 数据处理与分析 Python数据科学的核心在于其强大的库支持,例如NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib和Seaborn。这些工具可以帮助用户进行高效的数据处理、分析和可视化。例如,使用Pandas可以轻松处理和清洗数据集: ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 显示前几行数据 print(df.head()) # 数据清洗示例 df.dropna(inplace=True) # 删除缺失值 ``` ### 数据可视化 Matplotlib和Seaborn是两个非常流行的数据可视化库。它们提供了丰富的图表类型和自定义选项,能够满足各种数据展示需求。例如,使用Seaborn绘制个简单的散点图: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载示例数据集 tips = sns.load_dataset("tips") # 绘制散点图 sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips) plt.show() ``` ### 机器学习 Scikit-learn是个功能强大的机器学习库,涵盖了多种监督和非监督学习算法。以下是个使用Scikit-learn进行线性回归的简单示例: ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np # 创建示例数据 X = np.random.rand(100, 1) y = 2 + 3 * X + np.random.rand(100, 1) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) # 输出模型参数 print(f"Coefficients: {model.coef_}") print(f"Intercept: {model.intercept_}") ```
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