专栏首页xingoo, 一个梦想做发明家的程序员手把手教你从零搭建Python数据分析环境

手把手教你从零搭建Python数据分析环境

由于最近再做推荐系统的特征处理,需要借助一些工具来筛选特征。最初使用了R,R的安装很简单,而且API也很容易使用,直接就能出图。后来,发现很多人在python和R之间做选择,所以我也在两个工具间摇摆不定。后来,发现Tensorflow里面有很多python的代码,而且python可以做爬虫写web,几乎是万金油的角色。本着想找一门以后日常使用的工具的心态,最终还是选择了python。

那么本篇就从下面几个方面介绍下,如何在日常使用python做数据分析:

  • python安装以及numpy、matplotlib的安装
  • python的hello world
  • SublimeText的python集成
  • 相关推荐

希望对那些刚刚打算做数据分析的朋友,提供参考。

Python以及必要的库安装

Python目前有两个版本,一个是2.7,一个是3.4,在同事的推荐下,选择了2.7。Python的下载直接去官网就可以了,但是想要做数据分析,还需要依赖很多其他的模块,比如科学计算库Numpy,图形库matplotlib,数值计算库scipy,数据挖掘分析库pandas,本篇就先安装个Numpy和matplotlib,以做演示,其他库的安装基本类似。

python安装的几种方式

  • 一种是在sourceforge上下载exe文件,只要操作系统版本没问题,几乎是一键安装
  • 一种是下载zip或者tar.gz压缩包,使用里面的setup.py执行setup.py install命令安装
  • 另一种是下载whl文件,放在python的scripts文件夹中,使用命令pip install xxx.whl安装

我这次由于需要的库比较多,下载的安装文件什么样子都有,所以几种方式都会演示下。

相关的下载资源参考分享链接:链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Jhez7 密码:t1sw

安装Python

直接运行python-2.7.13.amd64.msi,无脑下一步即可,不过要记住python所在的目录C:\Python27\,稍后需要对这个目录进行添加文件。

安装numpy和matplotlib

如果版本没问题(比如不是64位系统下载安装32位软件),那么会自动识别到python所在的目录,直接下一步安装即可。

Matplotlib也是一样安装即可。

安装cycler、dateutil

把whl文件拷贝到python27/scripts目录下,可以暂时忽略requests那个文件,这个requests库是webhdfs库连接hdfs环境用的,如果不使用可以用安装

然后分别执行命令:

pip install cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl
pip install python_dateutil-2.6.1-py2.py3-none-any.whl

安装pyparsing

解压pyparsing压缩包,在setup.py那层目录执行setup.py install命令安装即可

安装到这里,numpy和matplotlib就可以使用了~

python初体验

python安装完,来体验一下吧。python支持控制台输出,也支持在新的文件中写入多行内容,统一执行。

SublimeText集成

直接使用IDLE,有点太麻烦,直接基于sublime text开发过ruby和web前端,体验非常好,所以还是想通过sublimeText编写python代码。

因此首先在点击Tools->Build System->New Build System,弹出文件: { "shell_cmd": "make" }

按照下面的配置输入: { "cmd": ["C:/Python27/python.exe", "-u", "$file"], "file_regex": "^[ ]File "(…?)", line ([0-9]*)", "selector": "source.python" } 并保存成自己的名字(我起名叫做my_python),注意路径需要修改为本地的python路径。路径为C:\Users\xxh\AppData\Roaming\Sublime Text 3\Packages\User

在Tools -> Build System 中重新选择my_pyhton

然后再SublimeText中体验一下matplotlib的魅力,代码如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1)
ax1=plt.subplot(211)
x=np.linspace(0,100,100)
for i in xrange(1,100):
    plt.figure(1)
    plt.plot(x,x*2)
plt.show()

按ctrl+B即可执行:

相关推荐

1 廖雪峰的python教程:http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/ 2 runoob的python教程:http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html

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