数据分析——ipython模块,jupyter模块,anaconda软件

2021/8/30 1:06:09

本文主要是介绍数据分析——ipython模块,jupyter模块,anaconda软件,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

requests,pip3,https://www.jianshu.com/p/de4d25c99d49,

一、数据分析工作流程

1.提出需求
2.数据分析
    1.收集数据
        1.内部给的
        2.花钱购买
        3.爬虫获取
    2.数据清洗
        1.筛选掉没有的 缺漏的数据
        2.格式 数据类型等等
      3.数据分析
        1.借助于数据分析相关的软件和工具
            python相关的数据分析模块
                numpy
                pandas
                matplotlib  图形化工具
3.得出结论
    需要针对结论做总结 归纳 推理 建议

二、ipython模块

在普通的cmd窗口中敲python代码的弊端
    1.没有自动提示
    2.没有高亮显示
    3.左侧没有标识
    ...
    原始的cmd窗口就是不好用
    
ipython模块
    将普通的cmd窗口变的更加的方便编写python代码
    
    1.该模块需要先下载
        pip3 install ipython
        # 你在下载的时候可能会出错报timeout,这个时候不要慌是你网速不稳定的原因,再试几次
        # 还有可能是因为你的pip3版本过低,更新一下(直接拷贝引号部分内容)
      
    2.使用
        在直接在你的cmd窗口下输入ipython(不是在python解释器下)
        In [1]: print('hello world')
        hello world
        In [2]: import os
        In [3]: import time
        In [4]: for i in range(10):
           ...:     print(i)
           ...:
        0
        1
        2
        3
        4
        5
        6
        7
        8
        9
        In [5]: exit
    # 好处:解决了原始cmd窗口下的所有弊端

三、jupyter模块

# 该模块的编辑原理是依据ipython模块来的
1.下载
    pip3 install jupyter
2.使用
    jupyter notebook
    # 会自动调用你电脑当前默认的浏览器打开一个窗口
    """
    [I 15:27:17.178 NotebookApp] Serving notebooks from local             directory: C:\Users\15614
    [I 15:27:17.178 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
    [I 15:27:17.179 NotebookApp] http://localhost:8888/?        token=f8f9501655af34cc7a8d1bf5ee31a4ec018d931a55b47218
    如果你想用电脑上的其他浏览器打开,需要拷贝token后面的一串随机字符串才能正常访问到页面
    浏览器里面展示的文件内容取决于你在终端里面的路径位置
    """
3.缺点
    本身不自带数据分析等诸多模块
    都需要你自己手动下载 

四、anaconda软件

1.百度搜索下载
    https://www.anaconda.com/products/individual#download-section
        
2.双击安装的过程中 最后一步将勾选项去掉
    默认会给你默认勾选3.8 你把勾选项去掉
    
3.官方提供的学习笔记
    https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/getting-started/
        
4.软件的好处
    内部集成了多款用于数据分析的软件
    并且已经自动帮你下载了200多个用于数据分析的模块

 



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