博客
关于我
pandas数据读取与清洗视频01-Anaconda软件安装及Spyder常用设置
阅读量:114 次
发布时间:2019-02-26

本文共 1056 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

2.1 Anaconda 软件安装指南

在选择 Python 开发工具时,Anaconda 是最适合初学者的选择。它不仅包含 Jupyter Notebook 和 Spyder,还自带 300 多种常用工具包,如 Numpy、Pandas、Matplotlib 等,能够满足大多数开发需求。

Anaconda 软件安装步骤

  • 选择镜像源

    可选百度或清华镜像地址:

  • 安装 Anaconda

    在 Advanced Installation Options 中,确保两个选项都勾选。未勾选第一个选项时,需手动设置环境变量,否则 Jupyter Notebook 插件和其他工具包可能安装失败。

  • 安装完成后的图标

    • Anaconda Navigator:用于安装和更新各种工具包。
    • Jupyter Notebook:一款功能强大的 Python 开发工具。
    • Spyder:另一个优质的 Python 开发工具。
  • 查看已安装工具包

    • 查看工具包列表

      打开命令提示符,输入 conda list,可查看已安装的工具包清单。

    • 更新工具包

      输入 conda update --all,可自动更新所有工具包。


    2.2 Spyder 功能介绍

    Spyder 是 Anaconda 的重要组成部分,功能强大且用户友好。以下是 Spyder 的常用操作和设置方法:

  • 安装 Kite 插件

    Spyder 提供代码自动填充功能。运行 Spyder 时,系统会提示下载并安装 Kite 插件。如安装失败,可访问 Kite 官网 进行手动下载安装。

  • 设置界面风格

    • 打开 [Tools] > [Preferences] > [General] > [Advanced settings],在语言选项中选择简体中文。
    • 在 [Appearance] 中选择合适的语法高亮主题,推荐使用 "Scintilla" 或 "Spyder Dark"。
  • 窗格和工具栏设置

    • 打开 [View] > [Panels],推荐勾选 [Editor]、[IPython Console] 和 [Variable Editor]。
    • 调整工具栏布局,确保开发体验更加便捷。
  • 常用快捷键

    • 注释或取消注释:按下 Ctrl + 1
    • 添加注释块:按下 Ctrl + 4
    • 取消注释块:按下 Ctrl + 5
    • 运行代码:按下 F5 或从当前光标行开始执行 F9
  • 转载地址:http://whnk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Python 并发编程
    查看>>
    Python编程入门基础及高级技能、Web开发、数据分析和机器学习与人工智能
    查看>>
    python 序列化操作
    查看>>
    Python 开发者,这 7 个 VS Code 插件极力推荐
    查看>>
    python手把手视频_硬货 | 手把手带你构建视频分类模型(附Python演练))
    查看>>
    python 录音左右声道_Python分离立体声wav压缩文件的左右声道
    查看>>
    Python 循环异或对文件进行加解密
    查看>>
    Python开发环境搭建(附VMware安装包及虚拟机环境)
    查看>>
    python 微信扫码登录_python实现微信第三方网站扫码登录(Django)
    查看>>
    Python 快速下载依赖
    查看>>
    python实现非参数统计的Cochran检验 (附完整源码)
    查看>>
    python 怎么验证是否安装成功 scrapy
    查看>>
    Python 手写数字识别-1
    查看>>
    Python实现接口自动化测试库(JSON与Requests)详解
    查看>>
    Python 手写数字识别-3-sklearn中的几种算法
    查看>>
    python实现SSIM和MSSSIM计算 (附完整源码)
    查看>>
    Python 打开文件注意事项
    查看>>
    python 批量修改文件名_python windows下批量修改文件名
    查看>>
    Python 抓取网页乱码问题 以及EXCEL乱码
    查看>>
    python 抓取网页内容
    查看>>