linux：pip install -u pip
windows:python -m pip install -u pip
anaconda安裝：
建立和啟動：
conda -create –name py27 python=2.7
activate py27
列出安裝：
conda list
安裝package：conda install numpy
安裝分析庫：pip/conda
pip/conda install numpy /scipy/pandas/matplotlib
numpy作用和有點：
提供常用的數值陣列，矩陣等函式；
是基於向量的運算；比list效率高；
np.arange(10),生成乙個list
xrange，呼叫迭代時才會產生，幫助我們節約空間；
並且可以對裡面的資料進行操作，a=np.arange（10） a**2
scipy：
是一種使用numpy來做高等數學，訊號處理，優化，統計的擴充套件包；
from scipy import linalg
a = =np.array([[1,2],[3,4]])
linalg.det(a) 做矩陣的行列式算
pandas:
也是基於numpy；高階資料結構和精巧的工具（csv格式）
支援自動或者明確的資料對齊的帶有標籤軸的資料結構；
整合的時間序列功能；
以相同的資料結構來處理時間序列和非時間序列；
支援傳遞元資料的算術運算和縮減；
靈活的處理丟失資料；
在常用的基於資料的資料庫中的合併和其他的關係操作；
matplotlib：繪圖工具
seaborn： 繪圖工具
igraph:社交網路分析
安裝：pip install -u python-igraph
conda install -c marufr python-igraph=0.7.1.post6
圖計算和社交網路分析；
scikit-learn:機器學習模型等等
安裝：pip install -u scikit-learn
conda install scikit-learn
python2和python3的區別：
print（）函式
整除3/2=1.5 （3）3/2=1（2）
3支援unicode
xrange被集中在range函式中
取消了next（）
通過input（）解析使用者輸入：把使用者的輸入儲存為str物件
返回可迭代物件，而不是列表
使用_ future _ 模組
python實現快速資料統計
首先，先來看一看老闆發的這個excel資料。可以發現它的表頭具有6個標籤。老闆要求這個最終統計結果需要將得到對應實驗室的同名裝置的台數，並且它們應該被購置時間與單價所區分，並且裝置編號需要具有範圍。下面是經過程式處理後得到的結果。這個資料在未處理前是1208行，處理後為225行。1.讀取csv檔案。...
資料統計頁面
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tensorflow資料統計
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