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Python数据分析之 Anaconda & Jupyter notebook的安装与使用

1. Anaconda的安装与使用

1.为什么需要Anaconda？

已经安装了 Python，那么为什么还需要 Anaconda？有以下3个原因：
1）Anaconda 附带了一大批常用数据科学包，它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以立即开始处理数据。
2）管理包
Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。
在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。
3）管理环境
为什么需要管理环境呢？
比如你在A项目中用了 Python 2，而新的项目B老大要求使用Python 3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候 conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。
还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个 Numpy 版本，你要做的应该是，为每个 Numpy 版本创建一个环境，然后项目的对应环境中工作。这时候conda就可以帮你做到

2.如何安装Anaconda?

官网地址：https://www.continuum.io/downloads

Win10：

3.如何管理包

安装了 Anaconda 之后，就可以很方便的管理包了（安装，卸载，更新）。

按下图点击菜单栏，打开Anaconda Navigator

然后在Anaconda Navigator中按下图操作

1）列出已安装的包

2）安装或者更新包

下图中第5步，“apply”表示安装这个包，‘clear’表示删除已经安装的包。

如果没有“apply” 这个按钮，表示这个包已经安装过了。

3）如果遇到需要输入conda命令的，可以按下图打开conda的命令端，然后输入命令

按照上面的步骤你亲自操作一遍后，你已经学会了Anaconda，并安装好你的数据分析Pyhton环境了，接下来你就可以愉快的使用Jupyter notebook来做数据分析了

二、Jupyter notebook的安装与使用

1. Jupyter notebook是什么？

notebook 可以直接在代码旁写出叙述性文档，而不是另外编写单独的文档。也就是它可以能将代码、文档等这一切集中到一处，让用户一目了然。

Jupyter notebook（http://jupyter.org/） 是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。

Jupyter Notebook 已迅速成为数据分析，机器学习的必备工具。因为它可以让数据分析师集中精力向用户解释整个分析过程。

Jupyter这个名字是它要服务的三种语言的缩写：Julia，PYThon和R，这个名字与“木星（jupiter）”谐音。

2.如何启动 Jupyter notebook？

安装 Jupyter 的最简单方法是使用 Anaconda。该发行版附带了 Jupyter notebook。你能够在默认环境下使用 notebook。

按下图点击菜单栏，打开Anaconda Navigator

找到下图的jupyer notebook，点击红框的地方，就可以打开notebook了

启动notebook 服务器后，在浏览器中会自动打开notebook页面地址：http://localhost:8888

（其中localhost 表示你的计算机，而 8888 是服务器的默认端口

如果启动后遇到问题，参考这里的解决方案:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34337292

2）如何创建一个新的notebook？

像下面图片中一样，在右侧点击“New”（新建），创建新的 notebook、文本文件、文件夹或终端。

“Notebooks”下的列表显示了你已安装的内核，这里直接选择你电脑上默认的环境名即可（名称可以与下面图的不一样）。

默认的环境名在navigator中是 root，对应notebook里的默认环境名

这样你就打开了下面的页面，你会看到外框为绿色的一个小方框。它称为单元格。单元格是你编写和运行代码的地方。以后你就可以在这里写你的数据分析代码了。

在这里你可以输入自己人生中的第一行Python代码Hello world。然后点击图中的运行按钮，会执行你当前所在的代码，其实我更喜欢用快捷键（键盘上同时按住ctrl+enter键）来执行代码。

这句代码的意思是在界面输出字符串"Hello world！"，所以你会看到在下面与输出结果出来。

运行代码单元格时，单元格下方会显示输出。单元格还会被编号（左侧会显示 In [1]:）。如果运行了多个单元格的话（也就是多块代码），这能让你知道运行的代码和运行顺序。

notebook 中的大部分工作均在代码单元格中完成。这是编写和执行代码的地方。在代码单元格中可以执行多种操作，例如编写代码、给变量赋值、导入包，展示数据分析结果等。在一个单元格中执行的任何代码在所有其他单元格中均可用。

+ 按钮用于创建新的单元格

2）重命名notebook

你会看到刚才我建的notebook文件名是下面这样默认的，我想修改成自己喜欢的文件名如何办呢？

点击“File”->Rename，可以对notebook文件进行重命名，这里我命名成‘Helloworld’

同时，你可以在当前运行notebook服务器的“notebook工作文件夹”下看到创建的notebook，文件名后缀是ipynb。

（其实Notebook 就是个扩展名为 .ipynb 的大型 JSON 文件。）

点击下面的保存按钮，可以保存你的notebook文件。但 notebook 也会定期自动保存。

3）重新运行所有单元格里的代码

4）关闭 notebook文件

通过在服务器主页上选中 notebook 旁边的复选框，然后点击“Shutdown”（关闭），你就可以关闭各个 notebook。

但是，在这样做之前，请确保你保存了工作！否则，在你上次保存后所做的任何更改都会丢失。同时如果不保存，你下次运行 notebook 时，你还需要重新运行代码。

5）如何共享你的notebook？

点击File->Download as，你可以选择多种格式下载你的notebook。一般我都会根据下面的用途来选择不同的下载格式：

1）如果我想和客户分享我的数据分析成果，我会选择将notebook下载为HTML文件。

2）如果我希望将自己的数据分析成果和代码嵌入到项目中，比如为药店管理系统做个数据分析子模块，我就会选择Python（.py）模块，这可以将我的代码融入项目中，成为子模块，方便和其他开发人员共同完成任务。

3）如果要在博客或文档中使用 notebook，我就选择Markdown格式。

6）关闭Jupler notebook服务器

直接关闭打开notebook的页面就可以。再次提醒，这会立即关闭所有运行中的 notebook，因此，请确保你保存了工作！

关闭notebook服务器后，下次启动再打开notebook，当你继续在该notebook中写代码时，发现之前的变量无法访问了。需要你在该notebook的Kernerl选项卡中选择“Run All”重新编译下之前的代码。

7）安装的包在notebook中不可使用的问题：

是因为安装包的时候，不在当前notebook所在的python环境下安装了包，所以在这个python环境下找不到包。解决办法如下：