[資料分析 & 機器學習]Python懶人包介紹 & 安裝

來自專欄恆仔のPython

Anaconda介紹

Anaconda中文是森蚺，一種非常肥大的蟒蛇。簡單來說你可以把Anaconda當作是Python的懶人包，除了Python本身(python2, 3) 還包含了Python常用的資料分析、機器學習、視覺化的套件。

當中比較重要的

• Numpy: Python做多維陣列（矩陣）運算時的必備套件，比起Python內建的list，Numpy的array有極快的運算速度優勢
• Pandas：有了Pandas可以讓Python很容易做到幾乎所有Excel的功能了，像是樞紐分析表、小記、欄位加總、篩選
• Matplotlib：基本的視覺化工具，可以畫長條圖、折線圖等等…
• Seaborn：另一個知名的視覺化工具，個人認為畫起來比matplotlib好看
• SciKit-Learn: Python 關於機器學習的model基本上都在這個套件，像是SVM, Random Forest…
• Notebook(Jupyter notebook): 一個輕量級web-base 寫Python的工具，在資料分析這個領域很熱門，雖然功能沒有比Pycharm, Spyder這些專業的IDE強大，但只要code小於500行我覺得用Jupyter寫非常方便，Jupyter也開始慢慢支援一些Multi cursor的功能了，可以讓你一次改許多的變數名稱。

總之

優點：省時，一鍵安裝完90%一般人這一輩子會用到的Python套件，剩下的再用pip install個別去安裝即可

缺點：占空間：包含了一堆用不到的Python的套件(可安裝另一種miniconda)

另外，安裝完Anaconda之後你會獲得一個叫Conda的指令可以用，可以讓你用conda管理不同Python的版本以及套件，但我自己幾乎沒用到，都是直接用Pip install安裝。如果想了解關於conda install 詳情可參考：Anaconda使用總結

Anaconda安裝

Anaconda 下載連結：Downloads - Anaconda

選擇你的操作系統：

初學者建議從Python3.6開始，然後點選download。（在資料分析、機器學習的領域Python2,3 我是覺得沒有差很多，主要是Print跟unicode，還有Map Reduce）

接著打開命令行（我這裡是Mac OS的terminal），輸入Python

如果看到下方有出現Anaconda字樣就代表安裝完成啦！！

你可以直接打開Anaconda，裡面提供了各種工具，我比較常用的是Jupyter notebook

然後往terminal中輸入：Jupyter notebook，就能夠打開Jupyter notebook寫代碼啦（也可以直接在Anaconda中打開notebook）

jupyter notebook

這時候你就能夠通過右上角的New（新建）新的Python2 或 Python3文件啦。

不過要注意，你terminal打開Jupyter notebook時的路徑狀態，就是你之後保存文件的路徑，所以要留意一下。

關於Jupyter Notebook的內容，我之後再總結一下。

參考資料：基於Medium文章[Yeh James]，增添修改了部分內容。