'關於在Windows、Linux和Mac上安裝設置Python的問題'
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:
source deactivate av
因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。
第五步: 啟動Jupyter Notebook
打開Jupyter Notebook 命令如下:
jupyter notebook
這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:
source deactivate av
因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。
第五步: 啟動Jupyter Notebook
打開Jupyter Notebook 命令如下:
jupyter notebook
這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:
接下來，你只需點擊"新建"，並選擇"python3"，就可以開始使用python3的Notebook了:
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:
source deactivate av
因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。
第五步: 啟動Jupyter Notebook
打開Jupyter Notebook 命令如下:
jupyter notebook
這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:
接下來，你只需點擊"新建"，並選擇"python3"，就可以開始使用python3的Notebook了:
由於Anaconda默認配置了Python和所有數據科學庫(比如Pandas、Numpy、Scikit-Learn等)一起提供，所以現在你的系統中也包含了所有這些庫!
3. 在macOS上安裝Python的步驟
macOS的安裝步驟非常類似於Linux的安裝步驟。它們都具有相同的bash終端。唯一的區別是需要下載的Miniconda安裝文件。
你可以從這個連結下載Miniconda for macOS:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
這一次，你必須選擇macOS "bash installer"，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
下載了上面的文件之後，只需按照Linux安裝步驟中的步驟2到5進行操作，就可以開始了。
4. 在Windows上安裝Python的步驟
讓我們看看在Windows上安裝Python和其他數據科學庫的步驟。
第一步: 獲取Anaconda
從下面的鏈接下載Anaconda:
https://www.anaconda.com/distribution/
你可以選擇安裝程序的Windows版本，建議的Python版本應該是Python 3.5以上的任何版本。
現在你將看到兩個選擇分別是32位和64位安裝程序。選擇一個與你的系統兼容的(如果你不確定的話，右鍵點擊"我的電腦"來查看)。
第二步: 安裝Anaconda
下載安裝文件後，轉到"Downloads"文件夾，雙擊文件。將打開一個新的安裝窗口:
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:
source deactivate av
因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。
第五步: 啟動Jupyter Notebook
打開Jupyter Notebook 命令如下:
jupyter notebook
這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:
接下來，你只需點擊"新建"，並選擇"python3"，就可以開始使用python3的Notebook了:
由於Anaconda默認配置了Python和所有數據科學庫(比如Pandas、Numpy、Scikit-Learn等)一起提供，所以現在你的系統中也包含了所有這些庫!
3. 在macOS上安裝Python的步驟
macOS的安裝步驟非常類似於Linux的安裝步驟。它們都具有相同的bash終端。唯一的區別是需要下載的Miniconda安裝文件。
你可以從這個連結下載Miniconda for macOS:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
這一次，你必須選擇macOS "bash installer"，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
下載了上面的文件之後，只需按照Linux安裝步驟中的步驟2到5進行操作，就可以開始了。
4. 在Windows上安裝Python的步驟
讓我們看看在Windows上安裝Python和其他數據科學庫的步驟。
第一步: 獲取Anaconda
從下面的鏈接下載Anaconda:
https://www.anaconda.com/distribution/
你可以選擇安裝程序的Windows版本，建議的Python版本應該是Python 3.5以上的任何版本。
現在你將看到兩個選擇分別是32位和64位安裝程序。選擇一個與你的系統兼容的(如果你不確定的話，右鍵點擊"我的電腦"來查看)。
第二步: 安裝Anaconda
下載安裝文件後，轉到"Downloads"文件夾，雙擊文件。將打開一個新的安裝窗口:
然後單擊"Next"，這將帶你進入許可協議。點擊"I Agree"接受:
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:
source deactivate av
因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。
第五步: 啟動Jupyter Notebook
打開Jupyter Notebook 命令如下:
jupyter notebook
這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:
接下來，你只需點擊"新建"，並選擇"python3"，就可以開始使用python3的Notebook了:
由於Anaconda默認配置了Python和所有數據科學庫(比如Pandas、Numpy、Scikit-Learn等)一起提供，所以現在你的系統中也包含了所有這些庫!
3. 在macOS上安裝Python的步驟
macOS的安裝步驟非常類似於Linux的安裝步驟。它們都具有相同的bash終端。唯一的區別是需要下載的Miniconda安裝文件。
你可以從這個連結下載Miniconda for macOS:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
這一次，你必須選擇macOS "bash installer"，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
下載了上面的文件之後，只需按照Linux安裝步驟中的步驟2到5進行操作，就可以開始了。
4. 在Windows上安裝Python的步驟
讓我們看看在Windows上安裝Python和其他數據科學庫的步驟。
第一步: 獲取Anaconda
從下面的鏈接下載Anaconda:
https://www.anaconda.com/distribution/
你可以選擇安裝程序的Windows版本，建議的Python版本應該是Python 3.5以上的任何版本。
現在你將看到兩個選擇分別是32位和64位安裝程序。選擇一個與你的系統兼容的(如果你不確定的話，右鍵點擊"我的電腦"來查看)。
第二步: 安裝Anaconda
下載安裝文件後，轉到"Downloads"文件夾，雙擊文件。將打開一個新的安裝窗口:
然後單擊"Next"，這將帶你進入許可協議。點擊"I Agree"接受:
然後，它會詢問你是否只想為該用戶安裝此軟件，還是隻想為系統的所有用戶安裝此軟件。這完全是你的選擇。我通常會選擇"recommended(推薦)"選項:
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:
source deactivate av
因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。
第五步: 啟動Jupyter Notebook
打開Jupyter Notebook 命令如下:
jupyter notebook
這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:
接下來，你只需點擊"新建"，並選擇"python3"，就可以開始使用python3的Notebook了:
由於Anaconda默認配置了Python和所有數據科學庫(比如Pandas、Numpy、Scikit-Learn等)一起提供，所以現在你的系統中也包含了所有這些庫!
3. 在macOS上安裝Python的步驟
macOS的安裝步驟非常類似於Linux的安裝步驟。它們都具有相同的bash終端。唯一的區別是需要下載的Miniconda安裝文件。
你可以從這個連結下載Miniconda for macOS:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
這一次，你必須選擇macOS "bash installer"，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
下載了上面的文件之後，只需按照Linux安裝步驟中的步驟2到5進行操作，就可以開始了。
4. 在Windows上安裝Python的步驟
讓我們看看在Windows上安裝Python和其他數據科學庫的步驟。
第一步: 獲取Anaconda
從下面的鏈接下載Anaconda:
https://www.anaconda.com/distribution/
你可以選擇安裝程序的Windows版本，建議的Python版本應該是Python 3.5以上的任何版本。
現在你將看到兩個選擇分別是32位和64位安裝程序。選擇一個與你的系統兼容的(如果你不確定的話，右鍵點擊"我的電腦"來查看)。
第二步: 安裝Anaconda
下載安裝文件後，轉到"Downloads"文件夾，雙擊文件。將打開一個新的安裝窗口:
然後單擊"Next"，這將帶你進入許可協議。點擊"I Agree"接受:
然後，它會詢問你是否只想為該用戶安裝此軟件，還是隻想為系統的所有用戶安裝此軟件。這完全是你的選擇。我通常會選擇"recommended(推薦)"選項:
現在你可以選擇安裝軟件的位置:
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:
source deactivate av
因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。
第五步: 啟動Jupyter Notebook
打開Jupyter Notebook 命令如下:
jupyter notebook
這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:
接下來，你只需點擊"新建"，並選擇"python3"，就可以開始使用python3的Notebook了:
由於Anaconda默認配置了Python和所有數據科學庫(比如Pandas、Numpy、Scikit-Learn等)一起提供，所以現在你的系統中也包含了所有這些庫!
3. 在macOS上安裝Python的步驟
macOS的安裝步驟非常類似於Linux的安裝步驟。它們都具有相同的bash終端。唯一的區別是需要下載的Miniconda安裝文件。
你可以從這個連結下載Miniconda for macOS:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
這一次，你必須選擇macOS "bash installer"，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
下載了上面的文件之後，只需按照Linux安裝步驟中的步驟2到5進行操作，就可以開始了。
4. 在Windows上安裝Python的步驟
讓我們看看在Windows上安裝Python和其他數據科學庫的步驟。
第一步: 獲取Anaconda
從下面的鏈接下載Anaconda:
https://www.anaconda.com/distribution/
你可以選擇安裝程序的Windows版本，建議的Python版本應該是Python 3.5以上的任何版本。
現在你將看到兩個選擇分別是32位和64位安裝程序。選擇一個與你的系統兼容的(如果你不確定的話，右鍵點擊"我的電腦"來查看)。
第二步: 安裝Anaconda
下載安裝文件後，轉到"Downloads"文件夾，雙擊文件。將打開一個新的安裝窗口:
然後單擊"Next"，這將帶你進入許可協議。點擊"I Agree"接受:
然後，它會詢問你是否只想為該用戶安裝此軟件，還是隻想為系統的所有用戶安裝此軟件。這完全是你的選擇。我通常會選擇"recommended(推薦)"選項:
現在你可以選擇安裝軟件的位置:
現在，在下一個窗口中，你將得到幾個"高級選項"。你現在可以取消這兩個選項，然後單擊Install。這一步可能需要一些時間:
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:
source deactivate av
因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。
第五步: 啟動Jupyter Notebook
打開Jupyter Notebook 命令如下:
jupyter notebook
這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:
接下來，你只需點擊"新建"，並選擇"python3"，就可以開始使用python3的Notebook了:
由於Anaconda默認配置了Python和所有數據科學庫(比如Pandas、Numpy、Scikit-Learn等)一起提供，所以現在你的系統中也包含了所有這些庫!
3. 在macOS上安裝Python的步驟
macOS的安裝步驟非常類似於Linux的安裝步驟。它們都具有相同的bash終端。唯一的區別是需要下載的Miniconda安裝文件。
你可以從這個連結下載Miniconda for macOS:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
這一次，你必須選擇macOS "bash installer"，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
下載了上面的文件之後，只需按照Linux安裝步驟中的步驟2到5進行操作，就可以開始了。
4. 在Windows上安裝Python的步驟
讓我們看看在Windows上安裝Python和其他數據科學庫的步驟。
第一步: 獲取Anaconda
從下面的鏈接下載Anaconda:
https://www.anaconda.com/distribution/
你可以選擇安裝程序的Windows版本，建議的Python版本應該是Python 3.5以上的任何版本。
現在你將看到兩個選擇分別是32位和64位安裝程序。選擇一個與你的系統兼容的(如果你不確定的話，右鍵點擊"我的電腦"來查看)。
第二步: 安裝Anaconda
下載安裝文件後，轉到"Downloads"文件夾，雙擊文件。將打開一個新的安裝窗口:
然後單擊"Next"，這將帶你進入許可協議。點擊"I Agree"接受:
然後，它會詢問你是否只想為該用戶安裝此軟件，還是隻想為系統的所有用戶安裝此軟件。這完全是你的選擇。我通常會選擇"recommended(推薦)"選項:
現在你可以選擇安裝軟件的位置:
現在，在下一個窗口中，你將得到幾個"高級選項"。你現在可以取消這兩個選項，然後單擊Install。這一步可能需要一些時間:
安裝完成後，點擊"下一步":
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:
source deactivate av
因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。
第五步: 啟動Jupyter Notebook
打開Jupyter Notebook 命令如下:
jupyter notebook
這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:
接下來，你只需點擊"新建"，並選擇"python3"，就可以開始使用python3的Notebook了:
由於Anaconda默認配置了Python和所有數據科學庫(比如Pandas、Numpy、Scikit-Learn等)一起提供，所以現在你的系統中也包含了所有這些庫!
3. 在macOS上安裝Python的步驟
macOS的安裝步驟非常類似於Linux的安裝步驟。它們都具有相同的bash終端。唯一的區別是需要下載的Miniconda安裝文件。
你可以從這個連結下載Miniconda for macOS:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
這一次，你必須選擇macOS "bash installer"，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
下載了上面的文件之後，只需按照Linux安裝步驟中的步驟2到5進行操作，就可以開始了。
4. 在Windows上安裝Python的步驟
讓我們看看在Windows上安裝Python和其他數據科學庫的步驟。
第一步: 獲取Anaconda
從下面的鏈接下載Anaconda:
https://www.anaconda.com/distribution/
你可以選擇安裝程序的Windows版本，建議的Python版本應該是Python 3.5以上的任何版本。
現在你將看到兩個選擇分別是32位和64位安裝程序。選擇一個與你的系統兼容的(如果你不確定的話，右鍵點擊"我的電腦"來查看)。
第二步: 安裝Anaconda
下載安裝文件後，轉到"Downloads"文件夾，雙擊文件。將打開一個新的安裝窗口:
然後單擊"Next"，這將帶你進入許可協議。點擊"I Agree"接受:
然後，它會詢問你是否只想為該用戶安裝此軟件，還是隻想為系統的所有用戶安裝此軟件。這完全是你的選擇。我通常會選擇"recommended(推薦)"選項:
現在你可以選擇安裝軟件的位置:
現在，在下一個窗口中，你將得到幾個"高級選項"。你現在可以取消這兩個選項，然後單擊Install。這一步可能需要一些時間:
安裝完成後，點擊"下一步":
你可以跳過安裝微軟的VSCode:
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:
source deactivate av
因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。
第五步: 啟動Jupyter Notebook
打開Jupyter Notebook 命令如下:
jupyter notebook
這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:
接下來，你只需點擊"新建"，並選擇"python3"，就可以開始使用python3的Notebook了:
由於Anaconda默認配置了Python和所有數據科學庫(比如Pandas、Numpy、Scikit-Learn等)一起提供，所以現在你的系統中也包含了所有這些庫!
3. 在macOS上安裝Python的步驟
macOS的安裝步驟非常類似於Linux的安裝步驟。它們都具有相同的bash終端。唯一的區別是需要下載的Miniconda安裝文件。
你可以從這個連結下載Miniconda for macOS:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
這一次，你必須選擇macOS "bash installer"，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
下載了上面的文件之後，只需按照Linux安裝步驟中的步驟2到5進行操作，就可以開始了。
4. 在Windows上安裝Python的步驟
讓我們看看在Windows上安裝Python和其他數據科學庫的步驟。
第一步: 獲取Anaconda
從下面的鏈接下載Anaconda:
https://www.anaconda.com/distribution/
你可以選擇安裝程序的Windows版本，建議的Python版本應該是Python 3.5以上的任何版本。
現在你將看到兩個選擇分別是32位和64位安裝程序。選擇一個與你的系統兼容的(如果你不確定的話，右鍵點擊"我的電腦"來查看)。
第二步: 安裝Anaconda
下載安裝文件後，轉到"Downloads"文件夾，雙擊文件。將打開一個新的安裝窗口:
然後單擊"Next"，這將帶你進入許可協議。點擊"I Agree"接受:
然後，它會詢問你是否只想為該用戶安裝此軟件，還是隻想為系統的所有用戶安裝此軟件。這完全是你的選擇。我通常會選擇"recommended(推薦)"選項:
現在你可以選擇安裝軟件的位置:
現在，在下一個窗口中，你將得到幾個"高級選項"。你現在可以取消這兩個選項，然後單擊Install。這一步可能需要一些時間:
安裝完成後，點擊"下一步":
你可以跳過安裝微軟的VSCode:
單擊finish。
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:
source deactivate av
因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。
第五步: 啟動Jupyter Notebook
打開Jupyter Notebook 命令如下:
jupyter notebook
這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:
接下來，你只需點擊"新建"，並選擇"python3"，就可以開始使用python3的Notebook了:
由於Anaconda默認配置了Python和所有數據科學庫(比如Pandas、Numpy、Scikit-Learn等)一起提供，所以現在你的系統中也包含了所有這些庫!
3. 在macOS上安裝Python的步驟
macOS的安裝步驟非常類似於Linux的安裝步驟。它們都具有相同的bash終端。唯一的區別是需要下載的Miniconda安裝文件。
你可以從這個連結下載Miniconda for macOS:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
這一次，你必須選擇macOS "bash installer"，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
下載了上面的文件之後，只需按照Linux安裝步驟中的步驟2到5進行操作，就可以開始了。
4. 在Windows上安裝Python的步驟
讓我們看看在Windows上安裝Python和其他數據科學庫的步驟。
第一步: 獲取Anaconda
從下面的鏈接下載Anaconda:
https://www.anaconda.com/distribution/
你可以選擇安裝程序的Windows版本，建議的Python版本應該是Python 3.5以上的任何版本。
現在你將看到兩個選擇分別是32位和64位安裝程序。選擇一個與你的系統兼容的(如果你不確定的話，右鍵點擊"我的電腦"來查看)。
第二步: 安裝Anaconda
下載安裝文件後，轉到"Downloads"文件夾，雙擊文件。將打開一個新的安裝窗口:
然後單擊"Next"，這將帶你進入許可協議。點擊"I Agree"接受:
然後，它會詢問你是否只想為該用戶安裝此軟件，還是隻想為系統的所有用戶安裝此軟件。這完全是你的選擇。我通常會選擇"recommended(推薦)"選項:
現在你可以選擇安裝軟件的位置:
現在，在下一個窗口中，你將得到幾個"高級選項"。你現在可以取消這兩個選項，然後單擊Install。這一步可能需要一些時間:
安裝完成後，點擊"下一步":
你可以跳過安裝微軟的VSCode:
單擊finish。
完成了，這時Python已經為你開始分析數據和構建機器學習模型做好了準備。
第三步: 啟動Jupyter Notebook
為了確保一切安裝正確，我們將打開Jupyter Notebook。要做到這一點，首先去開始菜單和搜索"Jupyter Notebook":
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:
source deactivate av
因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。
第五步: 啟動Jupyter Notebook
打開Jupyter Notebook 命令如下:
jupyter notebook
這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:
接下來，你只需點擊"新建"，並選擇"python3"，就可以開始使用python3的Notebook了:
由於Anaconda默認配置了Python和所有數據科學庫(比如Pandas、Numpy、Scikit-Learn等)一起提供，所以現在你的系統中也包含了所有這些庫!
3. 在macOS上安裝Python的步驟
macOS的安裝步驟非常類似於Linux的安裝步驟。它們都具有相同的bash終端。唯一的區別是需要下載的Miniconda安裝文件。
你可以從這個連結下載Miniconda for macOS:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
這一次，你必須選擇macOS "bash installer"，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
下載了上面的文件之後，只需按照Linux安裝步驟中的步驟2到5進行操作，就可以開始了。
4. 在Windows上安裝Python的步驟
讓我們看看在Windows上安裝Python和其他數據科學庫的步驟。
第一步: 獲取Anaconda
從下面的鏈接下載Anaconda:
https://www.anaconda.com/distribution/
你可以選擇安裝程序的Windows版本，建議的Python版本應該是Python 3.5以上的任何版本。
現在你將看到兩個選擇分別是32位和64位安裝程序。選擇一個與你的系統兼容的(如果你不確定的話，右鍵點擊"我的電腦"來查看)。
第二步: 安裝Anaconda
下載安裝文件後，轉到"Downloads"文件夾，雙擊文件。將打開一個新的安裝窗口:
然後單擊"Next"，這將帶你進入許可協議。點擊"I Agree"接受:
然後，它會詢問你是否只想為該用戶安裝此軟件，還是隻想為系統的所有用戶安裝此軟件。這完全是你的選擇。我通常會選擇"recommended(推薦)"選項:
現在你可以選擇安裝軟件的位置:
現在，在下一個窗口中，你將得到幾個"高級選項"。你現在可以取消這兩個選項，然後單擊Install。這一步可能需要一些時間:
安裝完成後，點擊"下一步":
你可以跳過安裝微軟的VSCode:
單擊finish。
完成了，這時Python已經為你開始分析數據和構建機器學習模型做好了準備。
第三步: 啟動Jupyter Notebook
為了確保一切安裝正確，我們將打開Jupyter Notebook。要做到這一點，首先去開始菜單和搜索"Jupyter Notebook":
點擊"Jupyter Notebook"選項，將會在瀏覽器中打開Jupyter Notebook:
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:
source deactivate av
因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。
第五步: 啟動Jupyter Notebook
打開Jupyter Notebook 命令如下:
jupyter notebook
這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:
接下來，你只需點擊"新建"，並選擇"python3"，就可以開始使用python3的Notebook了:
由於Anaconda默認配置了Python和所有數據科學庫(比如Pandas、Numpy、Scikit-Learn等)一起提供，所以現在你的系統中也包含了所有這些庫!
3. 在macOS上安裝Python的步驟
macOS的安裝步驟非常類似於Linux的安裝步驟。它們都具有相同的bash終端。唯一的區別是需要下載的Miniconda安裝文件。
你可以從這個連結下載Miniconda for macOS:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
這一次，你必須選擇macOS "bash installer"，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
下載了上面的文件之後，只需按照Linux安裝步驟中的步驟2到5進行操作，就可以開始了。
4. 在Windows上安裝Python的步驟
讓我們看看在Windows上安裝Python和其他數據科學庫的步驟。
第一步: 獲取Anaconda
從下面的鏈接下載Anaconda:
https://www.anaconda.com/distribution/
你可以選擇安裝程序的Windows版本，建議的Python版本應該是Python 3.5以上的任何版本。
現在你將看到兩個選擇分別是32位和64位安裝程序。選擇一個與你的系統兼容的(如果你不確定的話，右鍵點擊"我的電腦"來查看)。
第二步: 安裝Anaconda
下載安裝文件後，轉到"Downloads"文件夾，雙擊文件。將打開一個新的安裝窗口:
然後單擊"Next"，這將帶你進入許可協議。點擊"I Agree"接受:
然後，它會詢問你是否只想為該用戶安裝此軟件，還是隻想為系統的所有用戶安裝此軟件。這完全是你的選擇。我通常會選擇"recommended(推薦)"選項:
現在你可以選擇安裝軟件的位置:
現在，在下一個窗口中，你將得到幾個"高級選項"。你現在可以取消這兩個選項，然後單擊Install。這一步可能需要一些時間:
安裝完成後，點擊"下一步":
你可以跳過安裝微軟的VSCode:
單擊finish。
完成了，這時Python已經為你開始分析數據和構建機器學習模型做好了準備。
第三步: 啟動Jupyter Notebook
為了確保一切安裝正確，我們將打開Jupyter Notebook。要做到這一點，首先去開始菜單和搜索"Jupyter Notebook":
點擊"Jupyter Notebook"選項，將會在瀏覽器中打開Jupyter Notebook:
現在你只需點擊"new"，然後選擇"python3"，就可以開始使用python3 Notebook了:
介紹
在你的機器上安裝Python是不是很困難?這實際上是我在數據科學初學者中看到的一個非常常見的問題。安裝在理論上可能看起來很簡單，但在現實中可能會有點問題。
我個人在嘗試在我的Linux和Windows機器上安裝Python時曾遇到過各種各樣的問題。一般在出問題之前安裝總是很順利。出了問題之後要麼是兼容性問題，要麼是關於某種依賴性缺失的問題。
如果你曾經在嘗試在你的機器上安裝Python時遇到過這種瑣碎的問題，那麼本文就是為你準備的。在我出現問題之時我一般需要查找幾個論壇或網站來解決我的問題，這不是一個好的過程，所以我決定把所有的東西整理一下，放在一個地方分享給你。
目錄
- 數據科學的重要工具
- 在Linux上安裝Python的步驟
- 在macOS上安裝Python的步驟
- 在Windows上安裝Python的步驟
1. 數據科學的重要工具
數據科學家的工具箱可能會讓你大吃一驚，因為工作的不同方面可能需要多個工具。然而，有些工具比其他工具更重要(或使用得更廣泛)。以下是每個數據科學家(無論是新手還是有經驗的)，都需要的一些必備工具:
- Python: Python是數據科學中使用最廣泛的編程語言。與其他語言相比，幾乎每一個機器學習的新開發都是先在Python中進行的。它之所以被廣泛採用，是因為Python中有一些非常有用的庫。
- Pandas:在數據處理和分析方面，沒有什麼能比得上Pandas。Pandas是一個Python庫。一般在執行任何分析或構建機器學習模型之前都需要操作數據，在操作數據時它非常有用。
- NumPy:和Pandas一樣，NumPy也是一個非常受歡迎的Python庫。NumPy引入了支持大型多維數組和矩陣的函數。它還引入了高級數學函數來處理這些數組和矩陣
- Matplotlib: Matplotlib是Python中最流行的數據可視化庫。它允許我們生成和構建各種各樣的圖
- Scikit-Learn:就像用於數據操作的Pandas和用於可視化的Matplotlib一樣，Scikit-Learn在構建實際模型是佼佼者
- Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一個非常有用的IDE，可以進行數據科學實驗，它甚至可以記錄你的方法，並根據你的代碼實驗創建演示文稿和幻燈片。
最棒的是Miniconda和Anaconda默認配置了以上所有工具!
什麼是Anaconda和Miniconda?
當你學習數據科學時，Python是一個非常重要的軟件。它允許我們安裝幾乎所有的庫和工具，這些庫和工具是我們在使用Python進行數據科學之旅時所需要的。它有一個非常簡單的接口，讓我們只用幾行代碼就可以完成大多數數據科學任務。
Miniconda是Anaconda的一個輕量級版本。如果你的計算機上沒有足夠的磁盤空間的話，Miniconda是一個很好的選擇。
讓我們來看看如何在我們自己的機器上同時設置Anaconda和Miniconda!
2. 在Linux上安裝Python的步驟
Linux是數據科學界廣泛喜愛的平臺。它為我們執行的數據科學任務提供了極大的靈活性。但是這裡有一個小警告——如果你是Linux初學者，在Linux上安裝軟件可能相當棘手!
以下是在Linux上安裝Python和流行數據科學工具的步驟。
第一步: 獲取Miniconda
你可以從下面這個鏈接下載Miniconda:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
你可以選擇Linux版本的安裝程序，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
第二步: 安裝Miniconda
現在已經下載了Miniconda文件，下一步是在系統中安裝它。為此，首先進入下載文件的目錄:
cd directory_name
然後，為了啟動安裝腳本，使用bash命令輸入Miniconda文件名:
bash miniconda_file_name
如果要求確認，請按回車鍵繼續。
一旦你看到許可條款，請繼續按enter鍵，直到接受這些條款為止。然後輸入"yes"接受條款。然後它會要求你選擇安裝位置:
你可以提供一個單獨的位置，或者按enter鍵選擇默認位置。除非我的主驅動器有空間問題，否則我通常更喜歡默認選項。 在這裡我給出了另一個安裝位置。
在此之後，這個過程相當簡單，因為你只需要說"yes"並按下Enter鍵即可。請記住，安裝可能需要一些時間，所以當你的機器在安裝所有東西時，可以去喝杯咖啡了!
完成上述步驟後，將要求你打開另一個終端以激活Miniconda，打開一個新的終端，我們開始處理接下來的步驟
第三步: 創建新環境
環境基本上就是你的"工作區"。你想怎麼設置就怎麼設置。這非常酷!
你可以選擇環境中Python庫的版本，這可以幫助你更好地控制數據科學工作。
現在，Miniconda環境的好處是它允許你創建多個這樣的環境。你可以管理多個獨立的環境，每個環境用於一個單獨的任務!
讓我用一個例子來解釋一下。假設我們正在使用一個最先進的框架(比如用於自然語言處理的PyTorch-Transformers)，並且我們需要依賴庫的所有最新版本。接下來就是環境派上用場的地方。
例如我們有一箇舊的遺留項目，並且我們被迫使用項目所需的某些版本的庫。我們可以讓這個最新版本的安裝與這些老版本的庫共存。
你可以使用以下命令創建一個環境:
conda create -n av python=3 anaconda
"av"是環境的名稱(這個名稱你可以任意給出)。python=3是我們想要使用的python版本。
若要檢查環境是否已成功創建，請鍵入以下命令:
conda env list
這將給我們一個當前安裝在系統中的環境列表。
第四步: 激活新環境
現在，要開始使用你創建的新環境，輸入以下命令:
source activate av
為了確保在活動環境中工作正常，我們可以使用以下命令查看在該環境中安裝的庫的列表:
conda list
上面的命令應該會給你這樣的輸出:
一旦你完成了一個環境的工作，你想要停用它，你可以使用:
source deactivate av
因此，現在所有的設置已經完成，接下來檢查是否如預期的那樣工作。讓我們進入下一步。
第五步: 啟動Jupyter Notebook
打開Jupyter Notebook 命令如下:
jupyter notebook
這將啟動瀏覽器中的Jupyter Notebook:
接下來，你只需點擊"新建"，並選擇"python3"，就可以開始使用python3的Notebook了:
由於Anaconda默認配置了Python和所有數據科學庫(比如Pandas、Numpy、Scikit-Learn等)一起提供，所以現在你的系統中也包含了所有這些庫!
3. 在macOS上安裝Python的步驟
macOS的安裝步驟非常類似於Linux的安裝步驟。它們都具有相同的bash終端。唯一的區別是需要下載的Miniconda安裝文件。
你可以從這個連結下載Miniconda for macOS:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
這一次，你必須選擇macOS "bash installer"，建議的Python版本應該是任何大於Python 3.5的版本。
下載了上面的文件之後，只需按照Linux安裝步驟中的步驟2到5進行操作，就可以開始了。
4. 在Windows上安裝Python的步驟
讓我們看看在Windows上安裝Python和其他數據科學庫的步驟。
第一步: 獲取Anaconda
從下面的鏈接下載Anaconda:
https://www.anaconda.com/distribution/
你可以選擇安裝程序的Windows版本，建議的Python版本應該是Python 3.5以上的任何版本。
現在你將看到兩個選擇分別是32位和64位安裝程序。選擇一個與你的系統兼容的(如果你不確定的話，右鍵點擊"我的電腦"來查看)。
第二步: 安裝Anaconda
下載安裝文件後，轉到"Downloads"文件夾，雙擊文件。將打開一個新的安裝窗口:
然後單擊"Next"，這將帶你進入許可協議。點擊"I Agree"接受:
然後，它會詢問你是否只想為該用戶安裝此軟件，還是隻想為系統的所有用戶安裝此軟件。這完全是你的選擇。我通常會選擇"recommended(推薦)"選項:
現在你可以選擇安裝軟件的位置:
現在，在下一個窗口中，你將得到幾個"高級選項"。你現在可以取消這兩個選項，然後單擊Install。這一步可能需要一些時間:
安裝完成後，點擊"下一步":
你可以跳過安裝微軟的VSCode:
單擊finish。
完成了，這時Python已經為你開始分析數據和構建機器學習模型做好了準備。
第三步: 啟動Jupyter Notebook
為了確保一切安裝正確，我們將打開Jupyter Notebook。要做到這一點，首先去開始菜單和搜索"Jupyter Notebook":
點擊"Jupyter Notebook"選項，將會在瀏覽器中打開Jupyter Notebook:
現在你只需點擊"new"，然後選擇"python3"，就可以開始使用python3 Notebook了:
如果你更喜歡通過可視化的格式來學習，這裡的一段視頻^3詳細介紹瞭如何在Windows上安裝Python。
總結
這就是在所有流行平臺上安裝Python的全部內容。我在這裡的目的是讓你熟悉安裝過程，消除你可能存在的疑問。