【numpy1】ipython模块、jupyter模块、Anaconda主要功能、notebook详细功能、数据分析三剑客、numpy实现BMI指数

1 ipython模块
2 jupyter模块
3 Anaconda软件
3.1 Anaconda主要功能
3.2 notebook详细功能
3.3 快捷键使用
4 数据分析三剑客
5 numpy模块
5.1 numpy下载
5.2 numpy实现BMI指数

1 ipython模块

传统的cmd窗口下进入python解释器编写代码的缺点
	1.代码不会自动缩进
    2.代码不会自动提示
    3.代码颜色过于单调并且也没有行数提示
  
ipython模块
	下载
    	pip install ipython
     使用
    	调出cmd窗口之后不再通过输入python3进入解释器环境
        而是直接输入ipython进入
     	ipython
     好处:
        1.代码会自动缩进
    	2.代码会自动提示
    	3.代码颜色不同并且有相应的行提示

2 jupyter模块

下载
	pip install jupyter 
使用
	调出cmd窗口之后直接输入jupyter notebook
  	会自动使用当前计算机默认的浏览器打开一个jupyter界面
    保持cmd窗口不要关闭(它是一个服务端)  退出服务按ctrl+c 回车
 
"""
1.计算机名称千万不能有中文
"""
弹出的界面其实就是使用python做数据分析较为常用的功能界面

# 我们在做数据分析的时候不会单单值使用这个模块，因为该模块在做数据分析的时候需要我们自己额外的下载很多数据分析相关的模块(270个左右)

3 Anaconda软件

是数据分析专用的功能非常强大的软件
	里面继承了很多数据分析相关的软件和模块
    并且还配套有很多的学习资料
网址:
	https://www.anaconda.com/
版本:	
   	点击products下载第一个个人版本即可
下载与安装:
    一步步根据提示选择即可
# 注意
	当我们下载并安装好了该软件之后，桌面上并不会出现相应的图表
    第一次需要我们自己搜索并打开
    anaconda navigator点击打开
    在打开的过程中需要一点时间，不要捉急

3.1 Anaconda主要功能

首页
	继承了很多数据分析甚至是编程相关的应用软件
    	launch直接点击使用
        install需要先下载再使用
环境
	自动下载好了270个与数据分析相关的模块
学习
	内部提供了很多官方的教程文档和视频
社区
	问题、思想、学术交流等

3.2 notebook详细功能

notebook文件的后缀名是ipynb，遇到该文件就需要使用jupyter环境打开

记忆英语单词
	cell  单元格
    cut	   剪切
    copy   拷贝
    paste  粘贴
    above	在...上面
    below	在...下面
    undo	撤销
    merge	合并
    up		向上
    down	向下
    
单元格行数展示
	view
    	line number

3.3 快捷键使用

针对单元格的颜色
	蓝色
    	命令行模式
    绿色
    	编辑模式
两种模式的切换
	编辑模式切换到命令行模式 >>> esc键
    命令行模式切换到编辑模式 >>> 鼠标左键或者直接按enter键
    
1.标题的书写
	方式1:
        1.esc进入命令行模式
        2.按m键
        3.写内容
        4.运行单元格即可
    方式2:
        1.编辑模式下直接写文本内容
        2.按esc键进入命令行模式
        3.再按数字键选择几级标题
        4.运行单元格即可
2.运行当前单元格
	任何模式下都一样	ctrl + enter
3.运行当前单元格并在下面新建一个新的单元格
	任何模式下都一样	shift + enter
4.在单元格的上方创建一个单元格
	命令行模式下按a键
5.在单元格的下方创建一个单元格
	命令行模式下按b键
6.删除单元格
	命令行模式下连续按两下d键
7.撤销删除操作
	命令行模式下按z键

4 数据分析三剑客

1.numpy
	数学运算模块，非常擅长数学运算
2.pandas
	主要是用来代码操作表格数据
3.matplotlib
	数据可视化(代码画图)

5 numpy模块

1.Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包
2.也是pandas等其他数据分析的工具的基础
3.NumPy具有多维数组功能，运算更加高效快速

5.1 numpy下载

如果你使用的是anaconda那么无需下载直接使用即可
如果你想在纯开发环境(不借助于anaconda)中使用，那么需要自己下载
	pip3 install numpy

5.2 numpy导入

import numpy as np  # 都习惯给numpy模块起别名np

5.2 numpy实现BMI指数

# 身高
height = [170,173,178,180,183]
# 体重
weight = [76,65,70,77,75]
'''求BMI指数:身体质量指数=体重(KG)/身高(m)的平方'''
BMI = weight/(height/100)**2  # 理想完美 现实报错

'''python解决方案'''
import numpy as np
import random
# 伪造数据
h = []
w = []
for i in range(10000000):
    h.append(random.randint(153,180))
    w.append(random.uniform(51,88))
# for循环计算
%%time  # 统计当前cell执行时间
bmi = []
for i in range(10000000):
    bmi.append(w[i]/(h[i]/100) ** 2)
    
 
'''numpy解决方案'''
H = np.array(h)
W = np.array(w)
# 数组运算
%%time  # 统计当前cell执行时间
BMI = W/(H/100)**2

"""
对比分析
numpy计算比python计算快出很多倍
"""