python和jupyter的区别_总结Anaconda、jupyter与python基础

之前忙着提交论文盲审与两地求职，很累。想抽出大片时间时，总是被各种外界因素干扰，我需要学习利用碎片化时间，毕竟马上进入职场，很难再抽出大片碎片化时间。

如何静下心来抽取碎片化时间去学习？关掉微信，泡一杯水，上个厕所，开启电脑；

跟自己说，当下最重要的是学习xx，xx很重要，其他不重要。

Anaconda

anacondawhat与whyanaconda是python包的管理器与不同环境管理器

为什么使用anaconda？anaconda可以安装并管理python的第三方包，进行数据分析。

可以为不同的项目建立不同的运行环境。比如python2、python3、R等等。

how去哪里下载anaconda：

把anaconda的安装路径写入环境变量

anaconda包的查看、安装、更新、卸载(在anaconda prompt输入)查看已安装的包：conda list

安装包：anaconda prompt输入：conda install 包名安装numpy：conda install numpy

安装pandas：conda install pandas

安装matplotlib：同上

安装keras：同上

安装sklearn：conda install scikit-learn(这里不能用简称)

安装tensorflow：conda install tensorflow

安装Statsmodels ：conda install Statsmodels

在jupyter里输入：!pip install 包名

更新包：anaconda prompt输入：conda upgrade 包名

在jupyter里输入：!pip install keras --upgrade

环境的判断、添加、激活、删除(目前常用python3.5版本)环境的判断：输入conda info --envs，电脑会显示已安装的环境

在python3.5里添加环境名py3：conda create --py3 python=3.5

激活环境py3:activate py3(这里命名环境名py3)

删除环境：conda remove -n py3 --all

在环境py3里安装包先激活环境py3：activate py3

再安装包：conda install 包名

添加镜像(安装清华源)在anaconda prompt里输入： conda config --add channels

anaconda 复制github内容先安装git软件，再在环境变量导入git core与git bin的地址

然后在anaconda prompt输入：git clone +网址

常见问题有时候没法用conda安装包，用pip安装包却可以

jupyter

jupyter notebookwhat与why什么是jupyter notebook是一个集代码、文件、图片的集合web应用。

为什么使用jupyter notebook(对比普通的 Python shell 或者在IDE(集成开发环境))jupyter可以写markdown做备注，

界面清晰且简洁，

方便导出成多种格式，比如.py，.html，.markdown，.pdf。

可以安装浏览目录

how在anaconda prompt里：安装jupyter：输入conda install jupyter notebook

启动jupyter：输入jupyter notebook

安装浏览目录：pip install jupyter_contrib_nbextension

在Anaconda终端安装代码自动补全包：conda install pyreadline(为了在写代码时用tab键补齐代码)

jupyter notebook界面里新建文件夹、创建文件、选择环境文件或文件夹复制(duplicate)、改名(rename)、移动(move)、删除(delete)、下载(download)上传文件或图片等：点uphold

设置浏览目录：在anaconda prompt里安装好后，

在jupyter界面，找到Nbextension并点击，然后在搜索栏输入toc，在Table of Contents(2)前打勾

新建文件，并点击图片右上角的toc，图片左边会出现markdown写成的目录

目录一般在左手边，可以移动到右手边写代码时的快捷键代码补齐键：tab

复制c粘贴v撤销z反撤销y：ctrl+c/v/z/y

删除一行cell：ctrl+d，删除整个cell：两个d或一个X

向上插入一个cell：a，向下插入一个cell：b

cell转为markdown：选中cell，按m

运行cell并跳到下一个cell：shift+enter

计时器：%%timeit

显示可视化：%matplotlib inline

多研究jupyter的功能区：rename文件名

cell run的不同

file功能区：下载转为各自格式

研究view：比如幻灯片，点击“View”(视图)>“Cell Toolbar”(单元格工具栏)>“Slideshow”(幻灯片)

python

python基础为什么学习python对比excel，什么时候用python面对处理大数据的时候，优先选择python；

面对重复操作，利用python进行自动化；

现实数据并不总是放在excel里，可能在数据库、txt里，这时候没法用excel。

如何高效学习python大部分情况下，没法腾出大片时间学习，需要利用碎片化学习，利用某些app把手机与电脑连接起来，比如有道云笔记、印象笔记。

多敲代码

一个方向上，持续投入并系统学习。

学会用搜索引擎：

调用模块与包import调用给定的包与run调用自己编写的函数:import 某包 as 通用简称 import 包名

import 包名称 as 通用别名

from 包 import 函数名​​pandas：import pandas as pd

numpy：mport numpy as np

画图包matplotlib：import matplotlib.pyplot as plt

统计包statsmodels：import statsmodels as sm

算法库和数学工具包scipy：import scipy.stats as st调用聚类分析包：import scipy.cluster.hierarchy as sch

读取图片包opencv：import cv2

keras

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, Activationrun：% run initpython.py(initpython.py是自编的函数(自定义函数)，有多个函数)

快速学习python的几个关键点代码注释：一行注释用#表示

多行注释用""" """表示

运算符分类：算术运算符(4+3)与逻辑运算符(4+3)

算术运算符： +，-，*，/(商)，//(整除)

指数：**

余数：%

逻辑运算符 ,>=,

==,!= 等于与不等于(字符串判断也行)

and,or,not x

5中数据类型=变量值变量名=变量值数字：整数int与浮点float

字符串：str

a=10 #int整数

1.1 #float浮点

“aaa”#string字符串

float(x)#转为浮点布尔：True False

None空值

容器：存放多个数据容器的4个操作：加，减(delete)，修改，查询(search)

列表list与元组tuple

区别：是否变更，前者可变更，后者不可 list1=["a",1,6]

list2=[1,2]

#list运算只有加法与乘法

list1+list2

list1*2#重复两遍集合：没有重复的容器 a={"a1","a2","a3","a1"}

print(a)

结果：​​{"a1","a2","a3"}集合三种操作增加a.update(["a4"])

删除a.discard("a3")

查找(布尔判断)： b="a3" in a

print(b)

结果：True或者False​​

字典dic：key默认无序 #dic结构，dic={key1：value1，key2：value2}

dic={“name":"ann","code":4,"c":[1,"a"]}

dic.keys()#求字典的keys

dic.values()#求字典的values条件判断，for循环，def自定义函数函数条件判断： if a判断：

​ print("cc0")

elif b判断：

​​​print("cc1")

else：

print("cc2")​​

for循环：自动化(while循环并不常见) p_human=0

for i in human_files_short:

if face_detector(i):

p_human+=1

print("humanface_percent:",p_human/100)列表循环 a=[1,2,3]

for i in a:

print(i)​​​​​​

字典循环 把股票代码换成大写

dic={“alibaba":"baba","腾讯":"HK:00700"}​

for key,value in dic:

value_upper=value.upper()

dict{key}=​​​value_upperbreak：表示退出循环，目的是当查找出某个时，退出循环

continue：在循环中，跳出某个查询(不显示某个查询)

def自定义函数：什么是函数：它是黑盒子，类似神经网络的黑箱；把重复的工作用多行代表表示(自己编写)，方便调用

如果函数参数是字符串, 元祖, 和数字这3种不可更改的对象，参数传递时，相当于传递的是复制出来的数据，对于数据本身没有影响

如果参数传入的数据类型是可变的类型，当函数内部修改该数据时，原始的数据也改变了。

数据结构(吴军曾经说过很重要)双向链表：队列与栈队列：类似排队吃饭，入队就是拿尾票，出队就是直接上桌删除队列首部队列两个操作队列的入队：队列尾部添加a.append("006")

队列的出队：队列首部删除a.popleft()即把最前面的删除

栈：类似木桶加水与取水，都是从最上面处理栈的两部分：入栈：首部添加a.appendleft("a")

出栈；首部减少a.pop()

排序字典OrderedDict

key默认无序，但是需要有序的字典，所以需要导入collections的OrderedDict from collections import OrferedDict

dict2 = OrderedDict() # 有序字典

dict2['apple'] = 2

dict2['banana'] = 1

dict2['orange'] = 3

结果：就是书写的顺序​计数器Counter

from collections import Counter

a.most_common(3)#出现次数最多的三个词​