Anaconda和conda——关于python的数据科学开发环境，数据科学必备的十大Python库

1、什么是anaconda？

Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本
如果把Python类比成Linux，那么Anaconda就是centos、ubuntu。
换句话说，Anaconda就是一个整合了python及一系列pip包的第三方软件，类似于Web开发的LNMP一键安装之类的
Anaconda主要用于计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析）
它支持 Linux、Mac、Windows系统，可用超过600个python数据科学库（约 500 MB）
Anaconda的优点：
第一：提供了包管理功能，Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决
第二：提供环境管理的功能，功能类似 Virtualenv，解决了多版本Python并存、切换的问题。
Anaconda使用conda代替pip作为包管理工具
2012年发布的跨平台包管理软件conda ，是在数据分析界和Numpy和Scipy一样受欢迎的python工具。
conda作为一种包管理工具，支持包括python在内的R，Ruby，Lua，Scala，Java，JavaScript，C / C ++等一些列语言软件包、依赖项和环境管理系统的管理。
Conda可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。Conda可以轻松地在本地计算机上的环境中创建，保存，加载和切换。
可以使用 pip install conda一键安装。

2、如何使用Anaconda

一般把这些数据科学库分为四大类：基础库（jupyter、pandas、numpy、scipy），机器学习库（sikit-learn、nltk、keras、tensorflow、pytorch），可视化库（matplotlib、seaborn、plotly）、拓展计算库（numba、dask、pyspark）

你可以使用Anaconda研究数据处理、数据建模、机器学习、神经网络、自然语言处理、可视化展示、教学等等等。

常用数据科学库介绍：

基础库

1、NumPy

NumPy是一个主要用于数据分析、科学计算和数据科学 的Python库。NumPy主要支持多维数组和矩阵。
它是许多库的基础，例如机器学习的 SciPy 和 scikit-learn。NumPy 有助于对数组及其向量化进行数学运算，这可以提高性能和执行时间。

2、Pandas

Pandas适合整理和合并数据。 Pandas主要用于轻松快速地进行数据处理，数据聚合和数据可视化。
Pandas 允许您从不同的文件格式（例如 CSV，JSON，SQL 和 Microsoft Excel）导入数据。它基于两个主要数据结构：“Series”（一维）和 “DataFrame”（二维）。
数据框与统计软件（例如 Excel 和 SPSS）中的表非常相似。Pandas 允许执行各种数据操作，例如处理和填补缺失的数据，建立索引，从数据框中添加和删除列，合并，重塑，选择等……

3、SciPy

SciPy（Scientific Python）是用于高级科学计算的另一个核心库。它基于 NumPy 构建，并扩展了其功能，提供了许多友好且高效的模块，用于科学和数值计算。
SciPy 包含处理数据集成，数据优化，数据插值，数据修改，线性代数，概率论，随机数生成，积分演算，傅立叶变换等的模块。

4、jupyter

Jupyter Notebook是一个基于浏览器的交互式编程环境，它主要构建在IPython等开源库上，允许我们在浏览器上运行交互式python代码 。
能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。它可以直接在代码旁写出叙述性文档，而不是另外编写单独的文档。也就是它可以能将代码、文档等这一切集中到一处，让用户一目了然。

机器学习库

1、Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一个免费的机器学习 Python 库，用于数据挖掘任务和建模（例如回归，分类和聚类）。
它包含监督和非监督算法，例如决策树，SVM，朴素贝叶斯，随机森林，交叉验证，k 均值聚类等。NumPy，SciPy，Matplotlib，Pandas都支持 Scikit-Learn。

2、TensorFlow

TensorFlow 是 Google 为机器学习和深度学习开发的流行框架。TensorFlow 可以有效地进行数据分类和预测。它是完成自然语言处理，对象识别，语音识别，运动检测等任务的最佳工具。
使用 TensorFlow，您可以轻松构建和训练机器学习模型。它还允许您在云，浏览器或本地计算机上的任何位置部署机器学习模型。大型公司如 Google，Twitter，可口可乐，Airbnb 等都在使用 TensorFlow。

3、Keras

Keras 是用于训练和构建神经网络和建模的库。与同时提供高级和低级 API 的 TensorFlow 不同，Keras 仅提供高级 API。
Keras 可以使你**在深度神经网络中更轻松地处理不同类型的图像和文本数据。**它可以与 TensorFlow，Theano 等库一起使用。

4、nltk

NLTK 是一组库，一个用于自然语言处理的完整平台。在 NLTK 的帮助下，你可以以各种方式处理和分析文本，对文本进行标记和标记，提取信息等。NLTK 也用于原型设计和建立研究系统。

5、pytorch

PyTorch 是一个大型框架，它允许使用 GPU 加速执行张量计算，创建动态计算图并自动计算梯度。
在此之上，PyTorch 为解决与神经网络相关的应用程序提供了丰富的 API。该库基于 Torch，是用 C 实现的开源深度学习库。

可视化库

1、seaborn

Seaborn 是基于 Matplotlib 构建的高级数据可视化库，该库与 NumPy 和 Pandas 数据结构集成在一起。它用作绘制引人入胜的统计图形，热图和其他类型的可视化数据。它有着丰富的可视化库，包括一些复杂的类型，例如时间序列，联合图和小提琴图。
Seaborn 的数据图形可以包括条形图和直方图，饼图，散点图等。Seaborn 还可以用于确定变量之间的关系（相关性），为因变量绘制线性回归模型，查看和观察分类变量等。

2、matplotlib

Matplolib是另一个用于数据可视化的有用Python库。描述性分析和可视化数据对任何组织都是非常重要的。Matplotlib提供了各种方法来有效地可视化数据。
Matplotlib允许您快速制作线形图、饼状图、直方图和其他专业级图形。 使用Matplotlib，可以定制图形的每个方面。Matplotlib具有缩放、规划和以图形格式保存图形等交互式功能。

3、plotly

Plotly python库（plotly.py）是一个交互性的开源绘图库。它支持超过40种不同的图标类型，广泛涵盖了统计，金融，地理，科学和3维的用户用例。
因为它基于Plotly JavaScript库（plotly.js），plotly.py支持Python用户创建漂亮的交互性的基于网络的可视化，并可以在Jupyter Notebooks内展示，保存为独立的HTML文件，或者作为一个使用Dash的纯Python开发的网络应用的一部分。

拓展计算库（numba、dask、pyspark）

1、Scrapy

Scrapy是一个Python框架，广泛用于Web抓取。
Scrapy被广泛用于提取，存储和处理大量Web数据。 Scrapy使我们能够轻松处理大量数据。

2、BeautifulSoup

如果想要提取些数据出来，那么 BeautifulSoup 正是你所需要的，可以用它在网页中提取内容。

3、Requests

Requests 是 Python 中为人们搭建的优雅而简单的 HTTP 库。作为一名数据科学家，你或许需要从网上采集数据，而Requests 则为你提供了强大的工具。

4、dask

Dask是一个开源项目，它允许开发者与scikit-learn、pandas和NumPy合作开发他们的软件。它是一个非常通用的工具，可以处理各种工作负载。
这个工具包括两个重要的部分;动态任务调度和大数据收集。前面的部分与Luigi、芹菜和气流非常相似，但它是专门为交互式计算工作负载优化的。

5、numba

Numba是一个库，可以在运行时将Python代码编译为本地机器指令，而不会强制大幅度的改变普通的Python代码。翻译/魔术是使用LLVM编译器完成的，该编译器是相当活跃的开源社区开发的。
在计算性能方面，它比Numpy表现的更好。

6、pyspark

它是由python和spark组合使用的。它进行内存计算以实时分析数据。由于 Apache Hadoop MapReduce 仅执行批处理并且缺乏实时处理功能，因此它开始出现。
因此，引入了Apache Spark，因为它可以实时执行流处理，也可以处理批处理。

7、Statsmodels

Statsmodels 是 Python 中一个强大的统计分析包 ，包含了回归分析、时间序列分析、假设检验等等的功能。
Statsmodels 在计量的简便性上是远远不及 Stata 等软件的，但它的优点在于可以与 Python 的其他的任务（如 NumPy、Pandas）有效结合，提高工作效率。

3、配套IDE工具Spyder

可以看到Spyder的界面设计和matlab十分地相似，熟悉matlab的同学可以很快地习惯使用Spyder，但也有些许不同。

1.首先是快捷键，一般来说调试的快捷键会设置为F5,它的调试是Ctrl+F5，还有逐步调试也不一样，总之为了方便，把调试快捷键改成了习惯的方式。修改的方法是工具栏上的TOOL->Preferences->Keyboard shortcuts，然后相应地对快捷键进行修改。
2.其次是断点的设置方式，一般来说断点是点击一次编辑区旁边的竖条，但是Spyder是两次，取消也是连击两次，个人非常不能理解为什么要这么设置。当然你也可以直接选择断点的快捷键，默认快键键是Ctrl+F12,我给改成了F12。
3.代码提示，matlab的代码提示是输入函数的前几个字母然后按tab键，python则是先写个.然后按tab键。如果是创建的对象就直接写个.就有代码提示了。

Spyder有三个“工作空间”（功能窗格），分别是代码编辑，变量查看和控制台Shell。

下面的代码导入第三方库matplotlib和numpy，生成一组正态分布的数据a，并绘制a的直方图。
点击运行，我们可以在控制台看到程序运行成功，查看变量管理器窗格，看到变量a已经生成。如上图所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npa = np.random.normal(size=10000)
plt.hist(a)