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1、Python 环境布置Python 虽然是一门优秀的程序语言，但其拥有精彩的数据处理力量，尤其是在数据量巨大的时候，因而也吸引了不少数据分析人员的关注和使用。Python 的数据处理力量主要依靠于NumPy,SciPy,Matplotlib,Pandas 这 4 个库，其中NumPy 供给了矩阵运算的功能，SciPy 那么在 NumPy 的根底上添加了很多科学计算的函数库，而这两个库就使Python 具有和 Matlab 一样的数据处理力量了。Matplotlib 库供给了绘 图，可以实现数据的可视化，pandas 是基于NumPy 的一种工具，该库供给了高效地操作大型数据集所需的工具。而这四
2、个库都需要我们进展单独安 装，Python 自身并不具备这些库。一般的Python 数据分析教程并不直接在Python shell 中运行代码，而是选择了IPython，IPython 是一个 python 的交互式 shell，比传统的 Python shell 好用得多，支持变量自动补全，自动缩进， 支持 bash shell 命令，内置了很多很有用的功能和函数。总而言之， IPython 就是各种便利，各种好用！让你自从用了IPython 就会嫌弃用Python，就像用了 RStudio 就不再想用R GUI。而IPyhon 的安装较为麻烦和简单，一般人很难安装成功，幸好有大神将科学计算 所需要的模块以及IPython 打包供用户使用， Anaconda 就是其中较好的一个。简言之，安装了Anaconda，你就安装了 Python+NumPy+SciPy+Matplotlib+IPython+IPython Notebook。所以，我们仅仅安装Anaconda 就可以了！Anaconda 官网安装教程如下: s:/docs.continuum.io/anaconda/install安装好后，可以在cmd 中执行conda list 命令查看有哪些库：安装本次课程用到的igraph 库，命令： pip install igraph 具体如图：
