Python,Jupyter Notebook,IPython快速安装教程

简介: Python,IPython,Jupyter Notebook快速安装教程 下一篇:IPython、Notebook、qtconsole使用教程下一篇Python数据科学安装Numby,pandas,scipy,matpotlib等(IPython安装pandas) 最近深入Python的数据分析方面,为了进一步优化工具决定自己动手安装,可是看到安装

Python,IPython,Jupyter Notebook快速安装教程


下一篇:IPython、Notebook、qtconsole使用教程

下一篇Python数据科学安装Numby,pandas,scipy,matpotlib等(IPython安装pandas)

最近深入Python的数据分析方面,为了进一步优化工具决定自己动手安装,可是看到安装文档基本千篇一律,跟不上版本变更只好看官方文档,选择了快速安装,这也省去了新手不少的时间,从而有更多的时间专注于工具的使用和科学分析。

(2016年7月2日增量更新,引用jupyter notebook的自我介绍。
The Jupyter Notebook is a web application that allows you to create and share documents that contain live code, equations, visualizations and explanatory text. Uses include: data cleaning and transformation, numerical simulation, statistical modeling, machine learning and much more.)


0.安装环境

Windows10,Python3.5.1,IPython,jupyter notebook,and other functionality

官方安装文档Linux版3.x
官方安装文档列表,包含3.x2.x等等

1.下载Python最新版(3.5.1版链接)(根据机器位数下载如64位)

2.安装Python
有几步不是默认的(注意)
2.1 双击安装包,勾选添加到path
这里写图片描述
2.2默认下一步
这里写图片描述
2.3勾选全部用户使用
这里写图片描述
等待安装完成!
2.4检查是否已经安装好pip和setuptool
CMD中输入python -m pip list
这里写图片描述

3.快速安装Jupyter Notebook(更新于2016/7/2)

由于ipython notebook 最新整合为Jupyter notebook,所以把2016/1/5的文章更新一下,好正确安装配置开发环境。

3.1打开CMD
3.2 安装jupyter notebook
输入pip install jupyter notebook
即可安装成功。
3.2 启动notebook
输入 jupyter notebook
这里写图片描述

3.3 操作
会自动打开默认浏览器如图
这里写图片描述

下一篇:IPython、Notebook、qtconsole使用教程

下一篇Python数据科学安装Numby,pandas,scipy,matpotlib等(IPython安装pandas)

目录
相关文章
|
1月前
|
存储 Python
SciPy 教程 之 SciPy 稀疏矩阵 4
SciPy 教程之 SciPy 稀疏矩阵 4:介绍稀疏矩阵的概念、类型及其在科学计算中的应用。SciPy 的 `scipy.sparse` 模块提供了处理稀疏矩阵的工具,重点讲解了 CSC 和 CSR 两种格式,并通过示例演示了如何创建和操作 CSR 矩阵。
44 3
|
20天前
|
BI Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 8
本教程介绍SciPy中显著性检验的应用,包括如何利用scipy.stats模块进行显著性检验,以判断样本与总体假设间的差异是否显著。通过示例代码展示了如何使用describe()函数获取数组的统计描述信息,如观测次数、最小最大值、均值、方差等。
25 1
|
21天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 6
显著性检验是统计学中用于判断样本与总体假设间是否存在显著差异的方法。SciPy的scipy.stats模块提供了执行显著性检验的工具,如T检验,用于比较两组数据的均值是否来自同一分布。通过ttest_ind()函数,可以获取两样本的t统计量和p值,进而判断差异是否显著。示例代码展示了如何使用该函数进行T检验并输出结果。
21 1
|
23天前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 3
本教程介绍Scipy显著性检验,包括其基本概念、原理及应用。显著性检验用于判断样本与总体假设间的差异是否显著,是统计学中的重要工具。Scipy通过`scipy.stats`模块提供了相关功能,支持双边检验等方法。
25 1
|
25天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 插值 2
SciPy插值教程:介绍插值概念及其在数值分析中的应用,特别是在处理数据缺失时的插补和平滑数据集。SciPy的`scipy.interpolate`模块提供了强大的插值功能,如一维插值和样条插值。通过`UnivariateSpline()`函数,可以轻松实现单变量插值,示例代码展示了如何对非线性点进行插值计算。
25 3
|
28天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 4
本教程介绍了SciPy的空间数据处理功能,主要通过scipy.spatial模块实现。内容涵盖空间数据的基本概念、距离矩阵的定义及其在生物信息学中的应用,以及如何计算欧几里得距离。示例代码展示了如何使用SciPy计算两点间的欧几里得距离。
32 5
|
27天前
|
机器学习/深度学习 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 6
本教程介绍了SciPy处理空间数据的方法,包括使用scipy.spatial模块进行点位置判断、最近点计算等内容。还详细讲解了距离矩阵的概念及其应用,如在生物信息学中表示蛋白质结构等。最后,通过实例演示了如何计算两点间的余弦距离。
29 3
|
26天前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 7
本教程介绍了SciPy的空间数据处理功能,涵盖如何使用`scipy.spatial`模块进行点的位置判断、最近点计算等操作。还详细解释了距离矩阵的概念及其在生物信息学中的应用,以及汉明距离的定义和计算方法。示例代码展示了如何计算两个点之间的汉明距离。
30 1
|
1月前
|
Python
SciPy 教程 之 SciPy 图结构 7
《SciPy 教程 之 SciPy 图结构 7》介绍了 SciPy 中处理图结构的方法。图是由节点和边组成的集合,用于表示对象及其之间的关系。scipy.sparse.csgraph 模块提供了多种图处理功能,如 `breadth_first_order()` 方法可按广度优先顺序遍历图。示例代码展示了如何使用该方法从给定的邻接矩阵中获取广度优先遍历的顺序。
28 2
|
1月前
|
算法 Python
SciPy 教程 之 SciPy 图结构 5
SciPy 图结构教程,介绍图的基本概念和SciPy中处理图结构的模块scipy.sparse.csgraph。重点讲解贝尔曼-福特算法,用于求解任意两点间最短路径,支持有向图和负权边。通过示例演示如何使用bellman_ford()方法计算最短路径。
29 3