一、为什么学习Python？

Python应用范围广，效率高，是排名前五的流行编程语言。对于想从事数据分析、机器学习相关工作或是对这块感兴趣的人，Python是我们需要学会的一种编程语言。学会它，你就能进入这个领域。

在我们正式开始学习Python之前，需要安装好数据分析环境。安装Anaconda和Jupyter Notebook已经成为Python数据分析的基础环境。简单来说，前者是一个包管理器和环境管理器。后者notebook可以将数据分析的代码、文字、图片组合到一个web文档中，用于后面形成数据分析报告。后面学习的代码都将在notebook中进行。

二、Anaconda、Jupyter Notebook安装与使用

1、Anaconda

Anaconda 可用于多个平台（ Windows、Mac OS X 和 Linux）。anaconda下载这里推荐两个，可以在下面地址上找到安装程序和安装说明。

下载方法一：

Anaconda官网下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/

下载方法二：

清华大学的镜像链接： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

官网下载Anaconda速度会比较慢，想快速方便一点，可以选择使用清华镜像下载。两种下载方法择其一即可，推荐下载最新的Anaconda3。

我用的系统是 Win 10，Anaconda 是从官网直接下载的Python 3.7 version 64-bit的 .exe 文件安装。安装过程所有设置几乎都是默认设置，很容易安装。

注意：如果你是windows 10系统，注意在安装Anaconda软件的时候，右击安装软件-选择以管理员的身份运行。

安装完Anaconda已经自带安装好了Python，不需要你再安装Python。另外，安装了 Anaconda 之后，就可以很方便的管理包了（安装，卸载，更新）。

关于Anaconda的安装与使用可参考这个学习：

初学 Python 者自学 Anaconda 的正确姿势是什么？​www.zhihu.com

2、Jupyter 的基础操作

Jupyter Notebook 是 Anaconda 默认安装的，打开Anaconda Navigator，找到下图中 Jupyter ，点击launch。

点击launch打开后是这个页面：

启动notebook 服务器后，在浏览器中会自动上图中这个notebook页面地址。其中，localhost 表示你的计算机，而 8888 是服务器的默认端口。

初次打开会觉得上面图中的页面下的文件夹过多，看着杂，不太舒服，我比较喜欢页面简单干净一些，而且文件是默认保存在C盘，我习惯保存到E盘，方便今后查找文件。

尝试做了修改，修改后的页面：

那么，要怎样修改这个默认路径呢？

关于修改Anaconda中Jupyter Notebook默认工作路径可以参考这个（亲测有效，感谢分享）：

兔子先生：修改Anaconda中Jupyter Notebook默认工作路径的详细图文教程（Win 10）​zhuanlan.zhihu.com

新手如何快速使用notebook呢？

如何创建一个新的notebook？右上角New- 选择Python3:

新建后出现以下页面：

在cell中敲入自己人生中的第一行Python代码Hello world并运行（点击“运行”or 快捷键 Ctrl +Enter ）

一个小tip：

善用tab键，实现代码的自动补全，提高编程效率。经过定义的变量可自动查找，相当于形成了一个模板。但需要先把定义该变量的cell运行以后，notebook才能识别并自动补全。

写完怎么保存或者重命名之类呢？现在讲一下Notebook的重命名、保存、关闭和共享

重命名：右击FILE-RENAME。

保存：点击保存按钮，保存后文件后缀为ipynb。

关闭文件：直接在主界面选中目标文件，点击shutdown。

共享notebook：点击File->Download as，可选择多种格式下载notebook：

1）如果想和客户分享数据分析成果，下载为HTML文件。

2）如果希望将自己的数据分析成果和代码嵌入到项目中，选择Python（.py）模块，成为子模块，方便和其他开发人员共同完成任务。

3）如果要在知乎、博客或是文档之类的使用notebook，选择Markdown格式。

最后，关闭Jupyter服务器：按2次ctrl+c。

好啦，通过上面的一系列操作，相信你和我一样对notebook最基本的一个使用已经了解。

关于Jupyter Notebook的使用可以参考这个学习：

jupyter notebook 可以做哪些事情？​www.zhihu.com

已安装好数据分析Python环境，接下来就可以愉快地使用Jupyter Notebook进行Python编程和数据分析学习了~