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主要更新如下,(文/开源中国)    
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PyCharm 2019.2 Beta2 版本发布了,主要更新如下:

1、安装Anaconda

Anaconda是基于Python的科学计算和数据分析的集成环境包,我们安装的是Anaconda 3.6的64位版本,集成了Python 3.6以及在科学计算和数据分析中常用的Python模块,包括numpy、scipy、matplotlib、pandas等。同时提供IPython、Spyder、Jupyter Notebook等流行的开发工具。我们课程主要采用Jupyter Notebook和Pycharm作为开发环境。

PyCharm 2019.2.2 正式发布了,此版本解决了回归问题并改善了 Jupyter Notebook 的配置体验。

在 Datalore 分享 Jupyter Notebooks

JetBrains Datalore,一个用于数据分析的智能 Web 应用程序。可以直接在其中执行数据分析,享受智能代码编辑器、用户控制的代码执行和实时协作功能。或者,可以在 PyCharm 中使用 Jupyter notebooks,并通过捆绑的 Datalore 插件让团队成员实时访问你的 notebooks。

图片 1

可以在 PyCharm 文档中了解更多。

有关此版本中的新功能的更多详细信息,请参阅发行说明。

(文/开源中国)    

2、配置Anaconda

主要配置Anaconda的缺省目录等

主要更新内容如下:

为anaconda的jupyter notebook设置初始化目录

在使用jupyter进行编程时,初始化目录可能不是自己想要的目录,那么下面讲解修改成自己想要的目录。

1) 在命令行中输入:

jupyter notebook --generate-config

会产生一个配置文件
我的会显示:

Writing default config to: C:Usersjplee.jupyterjupyter_notebook_config.py

2) 找到对应的文件,搜索c.NotebookApp.notebook_dir,将前面的#注释去掉,在后面填上自己想要设置的初始化目录。比如我设置成:

c.NotebookApp.notebook_dir = u'D:Python'

以后就会将'D:Python'这个目录成为初始化的目录。

3)找到Jupyter Notebook的快捷方式,右键打开属性,将“目标”最后的“User Profile”去掉,将“起始位置”修改为初始化目录。

  • 为 Python 3.8 实现了一些代码洞察修复:
    • 现在允许使用 “continue” 和 “finally” 条款
    • 添加了对 re 模块中的 unicode 字符的支持
  • 已修复 Python 控制台上未显示功能文档的错误
  • IPython 上的问题已得到解决,这些问题导致调试器无法正常工作
  • 已修复调试器中出现的一些回归问题,这些问题导致断点被忽略和/或抛出异常,数据查看器无法显示正确信息
  • 修复了当 Docker 服务器配置为远程 python 解释器时,导致 PyCharm 停止的问题
  • 修复了导致一台远程解释器不能用于两台不同的机器的问题
  • For Jupyter Notebook:
    • 内核规范选择现在基于创建新 notebook 的模块的 Python 版本,如果元数据中缺少内核规范,将提示错误
    • 当重新打开 Notebook 文件后,用户选择的内核被错误地重置,这一问题已得到解决
    • 导致 PyCharm 在从不可用的 Jupyter 服务器切换到另一个服务器时停止的问题已修复
  • 以及更多修复,查看发行说明以获取详情

设置Anaconda的镜像网站

如果需要安装很多packages,你会发现conda下载的速度经常很慢,因为Anaconda.org的服务器在国外。所幸的是,清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像,我们将其加入conda的配置即可,在命令行中运行以下命令:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

发布公告:

3、安装PyCharm

PyCharm是目前最流行的用于Python开发的IDE,课程中主要用来开发稍大的程序。提供智能提示、调试、即时语法纠错等功能。
官网下载其最新版本即可。安装完成后,需简单配置其Python解释器、字体等。

(文/开源中国)    

4、简单实例

本文在Jupyter Notebook中完成,体现数据分析中“文学编程”的理念。下面的例子代码、结果和文本很好地结合在一起。

# 定义两个列表变量
x = range(20)
y = [i ** 2 + i * 2 - 3 for i in x]
# 引入matplotlib模块绘图
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x,y)
plt.show()

图片 2

output_5_0.png

再来一个三维绘图的实例,当然事先需要安装mpl_toolkits模块:
pip install mpl_toolkits

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)

# 具体函数方法可用 help(function) 查看,如:help(ax.plot_surface)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')

plt.show()

图片 3

output_7_0.png

我们可以在这里写下对数据和图形的分析,最终形成完整的分析报告。

5、文学编程

  • 为了能与同行们有效沟通,你需要重现整个分析过程,并将说明文字、代码、图表、公式、结论都整合在一个文档中。显然传统的文本编辑工具并不能满足这一需求,所以这儿隆重推荐数据分析神器 Jupyter Notebook,不仅能在文档中执行代码,还能以网页形式分享。
  • 文学编程 ( Literate programming ),这是由 Donald Knuth 提出的编程方法。传统的结构化编程,人们需要按计算机的逻辑顺序来编写代码;与此相反,文学编程则可以让人们按照自己的思维逻辑来开发程序。
  • 简单来说,文学编程的读者不是机器,而是人。 我们从写出让机器读懂的代码,过渡到向人们解说如何让机器实现我们的想法,其中除了代码,更多的是叙述性的文字、图表等内容。这么一看,这不正是数据分析人员所需要的编码风格么?不仅要当好一个程序员,还得当好一个作家。那么 Jupyter Notebook 就是不可或缺的一款集编程和写作于一体的效率工具。

7、安装Chrome浏览器

安装Chrome浏览器,并将其设为默认浏览器。Jupyter Notebook在IE内核的浏览器中运行体验不是很好,经过试验,Chrome浏览器是最佳选择。

8、安装Jupyter Notebook扩展

以管理员方式打开命令行,执行两条命令:

pip install jupyter_contrib_nbextensions  
jupyter contrib nbextension install --user  

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