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选择python进行数据分析的理由和优势
1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集
2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全
3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新
4、python能很方便的对接其他语言，比如c、java等
什么是IPython？
IPython是一个python的交互式的shell (它默认的python shell要好用的多、强大的多)
1、支持代码的自动补全、自动缩进，已经支持bash shell
2、Jupyter NoteBook（以前称为IPython NoteBook），它提供了一个用户和IPython内核交互的一个界面，同时它又是一个交互式的笔记本（可以保存你的源代码、运行结果），集文本（markdown）、代码、图像、公式与一体的python的web界面
3、支持交互式数据可视化与其他图形用户界面
4、支持高性能的并行计算
运行环境
数据分析以及机器学习都有许许多多的程序库，这些程序库（比如：numpy、pandas、sckilearn、TensorFlow等），如果我们单独去配置安装比较麻烦，而且有的程序包（如：scipy）依赖的库比较多；官方提供了一个集成的数据分析、机器学习的开发工具，即anaconda安装：官网下载最新版，windows下安装就行
打开：
方式一、用命令
用cmd命令行或者linux终端嵌入命令：jupyter notebook将会运行起来两个程序：IPython的服务程序和jupyter notebook的web界面，然后代码就可以在界面中写
注意】IPython服务端是程序运行的地方，jupyter notebook仅仅提供了一个交互界面，如果你把IPython的服务程序关掉（终端中ctrl+c）jupyter notebook就没什么用了
几个基本操作：
双击D：删除当前的cell
单击M：将当前cell转成markdown文档
jupyter构造：由一个个的cell构成，每个cell的执行时互不影响的，但是数据是共享的
方式二、用anaconda界面打开
方式三、用pycharm打开
【注意】编译器一定要选择anaconda目录下的python编译器，不然无法打开IPython的服务程序