DAY03 环境建构(Anaconda + Jupyter Notebook)及套件工具安装

所谓"工欲善其事，必先利其器"，我们需要一个强大的工具来辅助我们进行资料分析，今天就带大家来安装Anaconda及Jupyter Notebook。

一、Anaconda 介绍

Anaconda是一套免费开源的平台，支援Python及R语言，被广大使用者用於资料分析、机器学习、深度学习等应用，且适用於Windows、Linux和MacOS，是目前最受大家欢迎的虚拟环境管理工具。详细介绍可至官网查看：
Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform

二、Jupyter Notebook 介绍

Jupyter Notebook是Anaconda所支援的其中一个套件，它是为进行程序编译而开发的应用环境，使用Python来撰写，会建议初学者使用Jupyter Notebook的好处是，它可以逐行编译逐行输出，进行Debug时相对方便，而且很容易呈现资料视觉化，执行起来非常简单容易上手。

三、套件工具介绍

在介绍套件(Package)前，先来介绍一下模组(module)，在进行程序工作时，有时候我们会重复用到好几次相同的功能，例如：计算一份资料的平均值，我们可能要执行以下程序。

x=[10,20,30,45,67,88,99,123] #假设有一份资料x
sum=0 
for i in x:                  #计算样本数
    sum=sum+i                #计算总和
print("平均值为",:sum/i)     #输出结果

然而我们每次要计算平均值都必须这样打一次实在是太麻烦了，这时我们就可以创立一个计算平均值的模组，只要每次我们每次需要使用时，就可以用呼叫的方式来使用，方便许多。

#建立模组
def mean(x):
		sum=0
    for i in x:
		    sum=sum+i 
		return sum/i     #返还结果
#实际使用时
x=[10,20,30,45,67,88,99,123] #建立资料後
mean=mean(x)         #呼叫模组
print("平均值为",mean)#得到结果

很多个同性质不同功能的模组和在一起，就是套件啦~在做资料分析时，我们常常需要需要用import的方式来载入这些前人所提供的套件，省下我们从头撰写程序的时间，下面就来看看有哪些常用的套件吧。

1. Pandas

Pandas是一个强大、灵活的资料分析工具，能将资料以DataFrame的表格形式呈现及处理，非常适合用於初期的资料探索、整理等。

2.Numpy

Numpy主要提供一些阵列的运算支援以及高效率的处理模组，也是Python资料分析的基础工具，Numpy对於阵列的运算提供了相当多的支援，使用者常常可以以简短的程序取代冗长的回圈计算。

3. Matplolib

Matplotlib主要功能为资料视觉化，提供使用者绘制各种不同的图形，方便我们做视觉化分析。使用者也可以依照个人喜好调整图形的各种参数，画出独一无二的图形。

4. Keras

Keras是一个用Python编写的高级神经网路API，提供了大量深度学习的模组，使用者可以透过它开发深度学习的模型进行训练、预测以及使用一些最佳化工具等等。

四、Anaconda 安装

首先至官网下载Anaconda Individual Edition

点开网址後会看到以下画面

将画面拉至最下方，并根据自己的电脑配备选择对应的版本

下载完毕後打开档案，即可开始安装罗~

这边的安装其实非常简单，几乎是可以一键按到底的那种

这边假如没有多个使用者的问题，选上面的选项即可

选择安装路径

这样就开始安装啦

安装完毕，最後面的是一些说明，如果不想阅读，取消勾选即可

五、Jupyter Notebook安装

由於新版的Anaconda在安装时就会预设连同Jupyter Notebook一起安装了，因此我们就不用麻烦的在装一次，那我们就试试看我们的Jupyter Notebook是否运作正常吧。

开启Anaconda

在开始栏位可以找到它

打开Jupyter Notebook，看到以下画面代表你成功啦

接着打开右上角New-Python3就可以开始撰写程序了

不免俗的我们也来Print一下Hello World(按Shift+Enter即可执行程序)

六、安装套件

回到Anaconda，打开Enviornments-base-Open Teriminal进入纯文字介面

在这里，我们可以安装一些Anaconda支援的套件工具，用法如下

conda install pandas #後面接想安装的套件名称

安装了Pandas跟Numpy，我们回到Jupyter Notebook测试一下

导入套件的方法为import...或是 from... import ...

没有出错代表成功啦，也可以将套件进行缩写方便呼叫

import pandas as pd
import numpy as np

七、结论

安装环境及套件大概到这边告一段落啦，其他的就让大家自行摸索，毕竟"读万卷书不如行万里路"嘛！今天只介绍了几个基本套件，其他的会等到後面用到时在一起介绍，那就明天见罗~