数据技术入门：Python与Jupyter通过Anaconda配置

本资源是一份关于《数据技术Python基础入门》的课程教学课件，专注于Python的安装与环境配置，特别是利用Anaconda来安装Python和Jupyter Notebook/Lab。Python作为一种通用编程语言，有多种安装方式，但在数据分析、机器学习和算法工程等领域，Jupyter因其Notebook形式的交互性而成为首选开发环境。课程推荐使用Jupyter Notebook/Lab进行教学，因为它们适合初学者，便于理解和实践。 **一、Anaconda下载与安装** 1. **下载Anaconda**: Anaconda是一个包含Python和许多常用数据科学库的开源平台，提供了一种简便的方式来管理Python环境和包。 2. **安装Anaconda**: 安装过程中需遵循官方指南，选择合适的操作系统版本，并按照步骤进行安装。 3. **启动Jupyter**: 安装完成后，可以通过Anaconda Navigator启动Jupyter Notebook或JupyterLab，这两个都是交互式的Python开发环境。 **二、Jupyter基本操作** 1. **简单代码编写尝试**: 在Jupyter Notebook中，用户可以通过代码单元格运行Python代码，实时查看结果。 2. **Notebook式编辑环境**: Jupyter Notebook由多个可执行的代码单元格和文本单元格组成，便于混合代码、文本和可视化。 3. **Jupyter的基本操作** - **cell类型选择**: 可以在代码单元格和Markdown单元格之间切换，用于编写解释性文本。 - **cell不同模式及快捷键**: Jupyter有命令模式和编辑模式，快捷键可以帮助高效操作。 - **JupyterLab文件管理系统**: 提供了更现代的界面来组织和管理文件。 - **JupyterLab文件系统主目录及修改方式**: 用户可以设置工作目录，方便管理项目文件。 - **停止ipy进程**: 当不再需要Notebook服务时，应正确关闭以释放资源。 **三、Python版本升级与包的维护** 1. **更新Anaconda**: 定期更新Anaconda可以确保所有组件保持最新状态。 2. **查看与更新python版本**: 使用Anaconda可以方便地查看和切换Python版本。 3. **Python第三方库管理** - **pip工具的使用和升级**: pip是Python的包管理器，用于安装、卸载和升级Python库。 - **pip安装和删除第三方库**: 通过pip命令可以轻松管理库，如`pip install package_name` 和 `pip uninstall package_name`。 - **pip查看和升级第三方库版本**: `pip list`列出已安装的库，`pip install --upgrade package_name`用来升级库。 - **修改pip镜像源**: 可以设置国内镜像源，加快下载速度，如阿里云或豆瓣的镜像。 - **升级Numpy和Pandas**: 示例操作是`pip install --upgrade numpy pandas`，确保这两个数据科学常用的库保持最新。 在安装Python时，通常包括Python语言核心、编译器，以及一个编辑器或开发环境。Anaconda不仅提供了Python环境，还附带了众多科学计算和数据科学相关的库，使得数据处理和机器学习变得更为便捷。通过学习和掌握这些基础知识，初学者能够快速进入Python编程和数据科学的世界。