《Python数据分析》课件 项目一 Python数据分析环境初识

Python数据分析

项目一Python数据分析环境初识

知识引入国家的发展离不开先进的科学技术这把利剑，古语云：“工欲善其事，必先利其器”，经验告诉我们要想让工作事半功倍，得心应手的工具是必不可少的；在数据分析领域同样也有这么一把利剑，它能方便的提供数据可视化、数据交互，提高数据分析地效率，今天就让我们一起学习JupyterNotebook这把数据分析的利剑。

知识框架

目录任务一JupyterNotebook的安装与运行任务二JupyterNotebook编程与诊断本任务主要介绍Anaconda的安装以及在安装中的注意事项，以及JupyterNotebook的使用。任务介绍

子任务1JupyterNotebook和

数据分析相关的Python库的安装

子任务1JupyterNotebook和

数据分析相关的Python库的安装Python是一种语法简洁、易于理解的高级编程语言，程序开发者的根据不同的使用场景开发了不同Python库，由于Python库与库之间有时存在依赖关系，手动安装Python库容易出错。为了解决这个问题Anaconda应运而生，它针对常用Python库进行了内置，例如内置了在数据分析中常用的处理表格数据的Numpy库、将数据分析过程及结果展示为直方图、折线图等统计图的Matplotlib库等，帮助使用者省去解决了库与库之间的依赖问题，使用户更专注于使用程序解决问题。JupyterNotebook也是在Anaconda中已经预装好的软件，安装Anaconda之后，JupyterNotebook环境自动安装好了。Anaconda简介

子任务1JupyterNotebook和

数据分析相关的Python库的安装在线资源：/detail/236294720在【资料】-【项目一】中可以找到Anaconda的下载资源从课程在线资源下载Anaconda

子任务1JupyterNotebook和

数据分析相关的Python库的安装可以从官方网站下载Anaconda对应版本：/download也可以从清华大学开源软件镜像站下载自己需要的

版本：/help/anaconda/不同版本的Anaconda可能安装界面稍有不同，下面以Anaconda35.3.1为例进行演示。Anaconda官方下载地址

子任务1JupyterNotebook和

数据分析相关的Python库的安装双击打开下载好的程序，显示如下界面，单击Next按钮进入下一步：Anaconda安装

子任务1JupyterNotebook和

数据分析相关的Python库的安装出现如下界面，单击IAgree按钮同意进行安装：Anaconda安装

子任务1JupyterNotebook和

数据分析相关的Python库的安装此时会要求选择使用的用户类型，读者可选择所有用户（AllUsers），然后单击Next按钮进入下一步，如下所示：Anaconda安装

子任务1JupyterNotebook和

数据分析相关的Python库的安装选择安装路径，建议安装到非系统盘，并安装到磁盘的根目录下，比如D:\Anaconda3，然后点击Next按钮进入下一步，如下所示：Anaconda安装

子任务1JupyterNotebook和

数据分析相关的Python库的安装在如下界面中，勾选所有选项，单击Install按钮进行安装即可。注意：第一个复选框选项是把Anaconda加入环境变量，勾选第二个复选框可以关联一些编辑器。Anaconda安装

子任务1JupyterNotebook和

数据分析相关的Python库的安装等待安装，安装完成后，出现第二个界面，单击Next，如下图所示：Anaconda安装

子任务1JupyterNotebook和

数据分析相关的Python库的安装出现如下界面，选择Skip：Anaconda安装

子任务1JupyterNotebook和

数据分析相关的Python库的安装出现如下界面后，把两个复选框的对号去掉，最后选择Finish，完成安装：Anaconda安装JupyterNotebook在Anaconda中已经进行了预装，安装Anaconda之后就可以直接使用JupyterNotebook环境在浏览器中编写Python程序，该环境由多个代码窗口组成，每个窗口中的内容能够保持独立运行，这样便于对数据处理的中间过程进行可视化展示，逻辑清晰，具有较强的互动性。JupyterNotebook启动

子任务2JupyterNotebook启动与诊断1、完成JupyterNotebook的启动2、JupyterNotebook启动故障诊断Anaconda安装和JupyterNotebook的使用

子任务2JupyterNotebook启动与诊断

目录任务一JupyterNotebook的安装与运行任务二JupyterNotebook编程与诊断本任务需掌握JupyterNotebook的功能键、查看不同库的版本号，以及对运行代码出现故障的检测方法。任务介绍任务二JupyterNotebook编程与诊断NumPy：主要进行数组操作，它是一个底层的库。其数组运算速度快，能为其他科学计算相关库提供数据存储、计算等服务。Pandas库：能够处理常见的Excel、CSV、SQL等的表格数据，可以实现单个表拆分和多个表合并的操作；能够对处理后的数据进行可视化展示；其读取之后的数据采用Numpy库中ndarray数组进行存储和运算。Matplotlib库：该库主要功能是绘制图像，用于可视化的展示，其可以处理的数据包括Python中列表、Numpy中数组、Pandas中的Series以及JSON等数据结构。数据分析中常用的Python库简介任务二JupyterNotebook编程与诊断1按钮：增加代码窗口2按钮：剪切代码3、4按钮：分别为向上和向下移动代码窗口5按钮：运行指定窗口中的代码6按钮：暂停代码执行7按钮：刷新当前窗口JupyterNotebook中常用的功能键任务二JupyterNotebook编程与诊断importpandasaspdprint(pd.__version__)查看pandas库是否安装成功，及其对应的版本号任务二JupyterNotebook编程与诊断1、查看常用库的版本号2、JupyterNotebook运行过程中故障检测JupyterNotebook编程与诊断任务二JupyterNotebook编程与诊断

总结通过对本项目的学习，能够让学生：知道JupyterNotebook的作用和特点；