从事数据科学计算如何选择IDE？

从事数据科学计算如何选择IDE（运行+开发环境）？

编译环境（官网下载使得程序可以运行起来的东西）+开发环境（代码编辑器类似pycharm等）=运行成功python程序
常见的有以下几种：

• 1.spyder：python IDE（集成开发环境），适合从事数据科学计算，里边包含许多有关数据科学计算的类库——用来做数据分析比较好，毕竟本身就有了numpy, pandas, matplotlib等各种常用的数据分析库函数。

• 2.Anaconda（捆绑spyder–孪生兄弟）：anaconda一次性下载了很多常用的python包，而且对于包管理也很方便。但是，Anaconda不是IDE。
  使用指南请参考资料：致Python初学者们 - Anaconda入门使用指南

• 3.pycharm：python IDE（集成开发环境），适合从事大型项目开发
  缺点：启动的时候稍微有点慢，但是正常运行的时候一点都不慢。

• 4.jupyter notebook（Web版IDE）：类似于mathematica的界面。
  特点：1 同时查看代码和运行结果。
  2 支持多种语言。

• 如果你是做数据分析的，建议用Spyder。

• 如果你是做大工程的，建议用pycharm。

• 如果又是做数据分析，又是做大工程的，建议两者结合起来用。

• 如果你是初学者建议用python+vscode,可以智能提示、语法检查、逐行调试