在Jupyter notebook和spyder上用python做数据挖掘，安装使用简介和常见错误

这里借知乎用户的几句对Jupyter notebook评价：

我很喜欢Jupyter,使用的过程就好比拿纸和笔,还有计算器做数学演算. 而且可以把草稿轻松擦掉。比如,要写个小Paper,完全可以用Jupyter来做,代码和论述完美的结合了,而且直接还能跑起来。弄完之后,把乱糟糟的Cell直接卡嚓掉,然后to pdf,就是一篇paper了。

Jupyter原名Python notebook，是一个在浏览器上编辑的Python开发环境，用他来做数据挖据将会给你带来全新的开发体验。

Jupyter支持cell运行，markdown,letex，还可以很方便的分享给别人。

Spyder 也是很优秀的python开发编译环境，也支持cell内运行，虽说没有notebook美观，没有发布分享功能，但整体界面简洁，功能全，也非常适合python开发。特别的，支持debug调试和ipython交互式界面。

一、安装环境

安装工具介绍：

用python做数据挖掘一般需要用到如下几个基础工具包:

numpy 数组 ，使用较为简单，可以做任何数组或矩阵操作，因为numpy基于C语言，所以运行速度比pandas快不止一点点

pandas （重点） Series和DataFrame使用率极高，period和timeStamp在处理时间序列问题也常用

sklearn （重点） 内置了机器学习用到的大部分算法，还有预处理、特征工程、测试非常多有用的函数，难点是现在还没有中文说明文档参考学习

scipy 包含各种数学计算公式

statsmodel 统计学分析，包含时间序列如arima

前三个包都可以通过先安装python在通过 pip install ** 安装，然而scipy这个包依赖太多安装容易出错，所以推荐使用Anaconda集成工具安装，里面包含了python，ipython,和scipy，pandas,numpy等常见的包，以及我要重点介绍的Jupyter notebook和spyder两个编译环境

Anaconda官网地址,下载对应版本的，然后一直下一步就OK了，是不是非常简单。（建议卸载python安装2.7版本，anaconda也选择2.7版本）



安装完成后，我们所要用的基础包都装好了，需要安装其他包的，可以使用在cmd下conda install安装（conda是anaconda安装好后可以使用）。

需要注意pip和conda安装的包是在两个路径下面，他们都是独立的框架体系，所以Windows用户出现一个问题就是多个版本的python会报错问题。

解决方法：
第一个方法：把原先安装的python卸载或者用python版本管理器管理

第二个方法，如果这个包在anaconda库中没有，先用pip安装该包，再加入两行代码：

import sys
sys.path.append('需要导入的包路径')

查看’需要导入包的路径‘可以在ipython中输入print sys.path，写完这两行代码，再print sys.path就可以看到anaconda的路径下多了你导入包的路径了。

二、jupyter notebook使用

安装完anaconda也就可以使用jupyter，在cmd下输入jupyter notebook就可以启动了


jupyter用网页浏览器打开，打开后显示的是你的根目录下文件，点击进入你想要创建python的文件夹下，然后点击右上角new，点击python 2就可以创建.ipynb结尾的notebook文件



你可以创建多个notebook文件，要查看文件运行状态，点击上面Runing可以查看，要关闭notebook，注意必须先在Runing下点击shutdown，再关闭cmd后台窗口



notebook使用快捷键介绍可以在help中keyboard shortcuts中查看

主要有两种模式，command和edit 模式，我常用的快捷键已经标出，其他快捷键如ctrl+D,Tab键不一一列举。

三、spyder使用

在cmd下输入spyder就可以启动了



spyder主要包含代码区，控制台，ipython等，功能强大



支持cell模型，加上一行 ‘#%%’ ,下面的代码就是一个cell区域，和notebook 一样的快捷键ctrl+enter，就可以只运行当前cell区域内代码，变量会被保存在内存中

持续更新中……