pandas介绍

　　Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。pandas是python里用于分析结构化数据的工具集,具有数据迁徙功能，可以处理海量数据

　　pandas依赖于两个科学计算库，numpy与matplotlib

　　numpy:提供高性能矩阵运算和一些数据模型

　　matplotlib：提供数据可视化

数据分析环境

Ipython介绍

IPython 是一个交互式的 Python 解释器，而且它更加高效。除了代码补全，代码高亮外，还有很多magic（%）命令。

常用命令:%run test.py（执行py文件）

　　　　%timeit a.dot(a)计算两个矩阵相乘，点乘，内积

　　　　%quickref查看ipython文档

显示内联图片，在命令行输入ipython notebook，ipython会自动启动一个WEB服务，并打开常用浏览器，访问ipython网页页面，运行命令：shift+enter,自动运行并且插入新命令行

它和大多传统工作模式（编辑 -> 编译 -> 运行)不同的是，它采用的工作模式是：执行 -> 探索，而大部分和数据分析相关的代码都含有探索式操作（比如试误法和迭代法），所以 IPython 能大大提高编码效率。

IPython 发展到现在，它不仅仅只是一个加强版的 Python shell 了，它集成了 GUI 控制台，这可以让你直接进行绘图操作；它还有一个基于 Web 的交互式笔记本和一个轻量级的快速并行的计算引擎。

Ipython开发环境搭建

　　需要安装的库有jupyter(Ipython工具)、numpy、matplotlib、（windows需要额外安装pyreadline,在ipython环境里面有命令行自动完成功能，mac及linux下无需安装)

pip3 install jupyterpip3 install numpypip3 install matplotlibpip3 install pyreadline

　　根据以上命令挨个安装即可，安装速度慢可以加上pip国内豆瓣源

Ipython环境测试

以上库都安装完成之后，打开终端，输入ipython检测是否环境搭建完成

技术分享

出现如上图所示，表示ipython环境搭建完成

pandas介绍及环境部署

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