Python数据分析入门：在Mac上下载及安装Python环境
嗯，从今天开始要记录我从文科小白步入数据分析师的一步步，当然不是自学，第一步买课，等有自学能力开始再找能否自学的出路，经过对 DC 学院，Udacity、courses 等课程的框架、基础要求、老师，价格、平台服务等，最后选了 DC 学院： https://class.pkbigdata.com/#/classDetail/classIntroduce/1?slxydc=13sjfxsrm 目前学起来都还还是很流畅，课程废话没有，全程干货，而且 push 了很多资料，不过转化成自己的才是最好的，我把 mac 上安装 Python 及安装环境的全流程记录如下，每节课都讲的很详细，内容很丰富，我只码了冰山一角，可能比较粗暴，有需要的小伙伴可以参考（发现我发不了格式，暴风哭泣）
python 下载及安装 Mac 版
下载： 点击链接 https://www.continuum.io/downloads#macos 选 442M 的进入下载页面：Anaconda
下载之后安装就可以了（可以全部选默认设置）。
环境配置：打开你的 Mac-Launchpad-其他-终端 Last login: Fri Jun 9 10:17:14 on ttys000 tangningdeMacBook:~ tangning$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ tangningdeMacBook:~ tangning$ conda config --set show_channel_urls yes tangningdeMacBook:~ tangning$ conda create -n course_py35 python=3.5 Fetching package metadata ........... Solving package specifications: .
Package plan for installation in environment /Applications/Utilities/anaconda/envs/course_py35:
The following NEW packages will be INSTALLED:
openssl: 1.0.2l-0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
pip: 9.0.1-py35_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
python: 3.5.3-1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
readline: 6.2-2 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
setuptools: 27.2.0-py35_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
sqlite: 3.13.0-0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
tk: 8.5.18-0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
wheel: 0.29.0-py35_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
xz: 5.2.2-1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
zlib: 1.2.8-3 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
Proceed ([y]/n)? y
openssl-1.0.2l 100% |################################| Time: 0:00:03 1.03 MB/s readline-6.2-2 100% |################################| Time: 0:00:00 1.34 MB/s sqlite-3.13.0- 100% |################################| Time: 0:00:01 1.22 MB/s tk-8.5.18-0.ta 100% |################################| Time: 0:00:01 1.62 MB/s xz-5.2.2-1.tar 100% |################################| Time: 0:00:00 2.17 MB/s zlib-1.2.8-3.t 100% |################################| Time: 0:00:00 6.63 MB/s python-3.5.3-1 100% |################################| Time: 0:00:05 2.03 MB/s setuptools-27. 100% |################################| Time: 0:00:00 3.40 MB/s wheel-0.29.0-p 100% |################################| Time: 0:00:00 4.33 MB/s pip-9.0.1-py35 100% |################################| Time: 0:00:00 3.65 MB/s
To activate this environment, use:
> source activate course_py35
To deactivate this environment, use:
> source deactivate course_py35
tangningdeMacBook:~ tangning$ source activate course_py35
(course_py35) tangningdeMacBook:~ tangning$ python
Python 3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Mar 6 2017, 12:15:08)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
quit() (course_py35) tangningdeMacBook:~ tangning$ conda install scipy Fetching package metadata ........... Solving package specifications: .
Package plan for installation in environment /Applications/Utilities/anaconda/envs/course_py35:
The following NEW packages will be INSTALLED:
mkl: 2017.0.1-0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
numpy: 1.12.1-py35_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
scipy: 0.19.0-np112py35_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
Proceed ([y]/n)? y
mkl-2017.0.1-0 100% |########################################| Time: 0:02:24 804.80 kB/s
numpy-1.12.1-p 100% |########################################| Time: 0:00:02 1.55 MB/s
scipy-0.19.0-n 100% |########################################| Time: 0:00:08 1.97 MB/s
(course_py35) tangningdeMacBook:~ tangning$ python
Python 3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Mar 6 2017, 12:15:08)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
import numpy quit() (course_py35) tangningdeMacBook:~ tangning$ conda install pandas Fetching package metadata ........... Solving package specifications: .
Package plan for installation in environment /Applications/Utilities/anaconda/envs/course_py35:
The following NEW packages will be INSTALLED:
pandas: 0.20.1-np112py35_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
python-dateutil: 2.6.0-py35_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
pytz: 2017.2-py35_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
six: 1.10.0-py35_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
Proceed ([y]/n)? y
pytz-2017.2-py 100% |########################################| Time: 0:00:00 884.66 kB/s
six-1.10.0-py3 100% |########################################| Time: 0:00:00 8.72 MB/s
python-dateuti 100% |########################################| Time: 0:00:00 1.59 MB/s
pandas-0.20.1- 100% |########################################| Time: 0:00:03 2.73 MB/s
(course_py35) tangningdeMacBook:~ tangning$ pip install scikit-learn
Collecting scikit-learn
Downloading scikit_learn-0.18.1-cp35-cp35m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (7.2MB)
100% |████████████████████████████████| 7.2MB 17kB/s
Installing collected packages: scikit-learn
Successfully installed scikit-learn-0.18.1
Python数据分析入门：在Mac上下载及安装Python环境
在Mac上搭建Python数据分析环境，推荐使用Anaconda，它集成了Python、Jupyter Notebook以及pandas、numpy等数据分析必备库，能让你免去繁琐的依赖包安装和版本管理。
最直接的方法是访问Anaconda官网下载macOS图形安装包，双击安装即可。不过，作为程序员，我更习惯用命令行，更高效可控。打开你的终端（Terminal），执行以下命令：
# 1. 下载Anaconda安装脚本（这里以Python 3.9版本为例，可去官网查看最新链接）
curl -O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-MacOSX-x86_64.sh
# 2. 运行安装脚本
bash Anaconda3-2024.02-1-MacOSX-x86_64.sh
# 按照提示操作，主要是按回车看许可协议，输入yes同意，然后回车确认安装路径。
# 3. 安装完成后，关闭并重新打开终端，或运行以下命令使conda命令生效
source ~/.zshrc # 如果你用的是zsh（macOS Catalina及之后版本的默认shell）
# 或者 source ~/.bash_profile # 如果你用的是bash
# 4. 验证安装
conda --version
python --version
安装成功后，就可以创建一个专门用于数据分析的独立环境了，避免包版本冲突：
# 创建一个名为‘data_analysis’的环境，并安装Python 3.9
conda create -n data_analysis python=3.9
# 激活这个环境
conda activate data_analysis
# 在这个环境中安装核心数据分析库
conda install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn jupyter
环境激活后，输入 jupyter notebook 就能在浏览器里启动Jupyter，开始你的数据分析之旅了。
一句话总结：用Anaconda的conda工具创建独立环境来管理你的数据分析项目。
