簡介：人工智慧的很多方關於資料的操作，機器學習，深度學習，大資料，資料分析等，或多或少都會用到numpy這一python工具庫。從搭建環境開始，從anaconda，jupyter notebook，再到課程重點numpy工具庫的使用。
簡單來說，Anaconda是包管理器和環境管理器，Anaconda 解決了官方 Python 的兩大痛點。 第一：提供了包管理功能，Windows 平臺安裝第三方包經常失敗的場景得以解決， 第二：提供環境管理的功能，功能類似 Virtualenv，解決了多版本Python並存、切換的問題。
conda 是 Anaconda 下用於包管理和環境管理的工具，功能上類似 pip 和 vitualenv 的組合。安裝成功後 conda 會預設加入到環境變數中，因此可直接在命令列視窗執行命令 conda  conda 的環境管理與 virtualenv 是基本上是類似的操作。

NumPy的詳細教程（類似MATLAB的東西，操作矩陣）

np.sum(a,axis=0)  列陣列元素求和
np.mean(a,axis=1)  行均值
np.random.uniform(3,4)  隨機數
np.tile(a,(2,1))    以a為元素，構成（2,1）矩陣
a.argsort()           排序
a.T                 矩陣轉置   或者np.transpose(a)

Jupyter notebook（http://jupyter.org/） 是一種 Web 應用，能讓使用者將說明文字、數學方程、程式碼和視覺化內容全部組合到一個易於共享的文件中。Jupyter這個名字是它要服務的三種語言的縮寫：Julia，PYThon和R，這個名字與“木星（jupiter）”諧音。

1、啟動：進入特定目錄 jupyter notebook （在哪個目錄啟動就是工作目錄）

2、設定密碼：jupyter-notebook password lichun

技巧：頂部的3個選項卡是：Files（檔案）、Running（執行）和 Cluster（叢集）。Clusters一般不會用到。

tab鍵自動補全

當Cell前出現*，表示當前cell程式正在執行，或者它前面的cell正在執行。

下載 如果要在部落格或文件中使用 notebook，我就選擇Markdown格式。

3、建立新的檔案/夾

在右側點選new，選擇python2或者python3，就可以建立一個新的py檔案，點選Text File可以建立普通檔案，點選Folder建立資料夾，點選Terminal啟動控制檯

4、兩種模式與cell操作

command mode和edit mode。在一個cell中按下enter就進入edit mode，按下Esc+m進入command mode。

從一個cell跳轉到下一個cell：在一個cell中按下shift+enter就進入了下一個cell

建立cell：在一個cell中建立下一個cell可以使用shift+enter，另外建立下一個cell可以使用b(在command模式下)，在當前cell之前建立cell使用a(在command模式下)

刪除cell：command模式下，在一個cell中，連續按兩次d

儲存編輯的內容：在command模式下，按s

使用下面的方式可以在code、markdown輸入模式間切換

顯示行數：在command模式下，按；l

跳轉到第一個cell：ctrl+home

跳轉到最後一個cell：ctrl+end

為一行或多行新增/取消註釋：ctrl+/

編譯並執行一個cell中的內容：shift+enter

5、向jupyter notebook中匯入python檔案

(1)若是從本地匯入python檔案，可以直接使用%load xxx.py，執行這個cell的方式也是shift+enter

(2)若是從網路中匯入python程式碼，可以使用%load http://.......

6、jupyter中執行python檔案

直接在cell中輸入：%run xxx.py

在cell中輸入之後，直接使用shift+enter就可以執行cell中的內容，執行結果直接在這個cell的下面顯示

注意：如果在程式中使用了matplotlib繪圖，有時候是不能直接顯示出來的，這時候需要使用加%matplotlib inline

作者：鴻煊        連結：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28766217


其應用於包括：資料整理與轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等。

• 注：直接匯出 PDF 時 Jupyter 可能會忽略一些 Cell，建議先匯出為 HTML，然後使用瀏覽器將其轉為 PDF。

Matplotlib 是 Python 中最常用的視覺化工具之一，可以非常方便地建立許多型別的 2D 圖表和基本的 3D 圖表。

我不知道如何去區分各種各樣的庫 是什麼意思呢？

學習爬蟲會用到requests、BeautifulSoup4、lxml、Scrapy等等，資料分析Numpy、Pandas等，深度學習有TensorFlow、Theano等，開發有Django、Flask等等。