在安装Python之前，我们首先需要确定使用哪个版本的Python。目前，Python有两个主要的版本，即Python 2和Python 3。由于Python 2已于2020年停止维护，我们强烈推荐选择Python 3作为开发环境。Python 3相对于Python 2来说拥有更多的新特性和改进，而且也更加与时俱进。

在弹出的“添加解释器”对话框中，选择已经安装的Python解释器路径，然后点击“确定”按钮。

在“Python解释器”页面中，选择所需的Python解释器，并将其设为默认解释器。

一、配置开发环境

我所学python数据分析环境有：（IDLE环境、 PyCharm环境、 Anaconda环境、Jupyter

Notebook环境、Spyder环境）。

1.IDLE环境的配置

1.1 下载官网

下载 IntelliJ IDEA

1.2 安装IDLE

勾选使用管理员权限安装、将Python添加到环境变量，然后选择自定义安装。

全部勾选，下一步：

可以自定义安装路径，然后开始安装：

安装成功：

2.PyCharm环境的配置

PyCharm是由JetBrains公司开发的Python集成开发环境，它具有智能代码编辑器，功能非常全面，包括代码编辑、调试、测试和版本控制等。

1.2 pycharm的下载官网

PyCharm - Download

2.2 安装PyCharm

新建项目：

PyCharm关联Python解释器：

2.3 配置Python环境

依次点击【File】→【Settings】→【Project】→【Project Interpreter】，这样我们就进入了配置Python环境的界面；

点击小齿轮，在弹出的选项中点击【Show All】，然后在弹出的窗口中点击【+】号，进入配置页面；

接着我们可以选择【New Environment】或【Existing Environment】，建议选择【Existing Environment】，然后根据自己安装Python的路径，找到Python.exe，然后勾选【make avaliable to all projects】，将该Python环境应用到所有的项目，点击OK；

完成上述步骤后，我们就进入了如下页面，这里是我们当前配置的Python环境中包含的库信息，点击【OK】，即可完成我们的Python环境配置。

3.Anaconda环境的配置

Anaconda是流行的Python科学计算平台，具有强大的数据处理和分析功能，它是一个开源的python发行版本，其中包括了Conda（包管理和环境管理）、python等180个科学包及其依赖项。建议安装Anaconda时，选择支持python 3 最新版的版本。

3.1 打开anaconda prompt

初始界面：

3.2 创建自己的虚拟环境

可以看到初始界面的环境为base。但不建议直接在base环境配置，最好创建一个新的虚拟环境去放置所需要的库。

运行下指令：

conda create --name env_name python=3.7

如：

myenv：虚拟环境的名字
python=3.7 ：默认安装3.7版本的python

等待弹出待安装的库后，输入"y"，后回车。

即创建成功！

3.3 激活环境

运行：

activate myenv

发现base位置已经变成了激活的环境名字，就表示成功了

3.4 添加镜像源

（添加镜像源可以方便某些库的安装）
运行指令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes

添加后，可使用下指令进行查看：

 conda config --show-sources

也可使用指令删除源：


conda config --remove channels xxx/xx/   # 删除单个源
 
conda config --remove-key channels    # 删除所有源

3.5 安装所需库

pip安装：

pip install pkg-name

conda安装：

conda install pkg-name

3.6 查看已安装库

pip list      or      conda list

3.7 卸载已安装库

pip uninstall pkg-name      or       conda uninstall pkg-name

4.Jupyter Notebook环境的配置

Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式计算环境，支持多种编程语言，是一个在线编辑器、web应用程序，被誉为“文学式开发工具”。这个是我比较常用的，接下来我来教你们如何配置该环境：

4.1 安装 Python

从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。

4.2 安装 Jupyter Notebook

使用 pip 命令来安装 Jupyter Notebook。在命令提示符或终端窗口中输入以下命令：

pip --version

4.3 安装 Jupyter Notebook

使用 pip 命令来安装 Jupyter Notebook。在命令提示符或终端窗口中输入以下命令：

pip install jupyter

4.4 启动 Jupyter Notebook

安装完成后，在命令提示符或终端窗口中输入以下命令来启动 Jupyter Notebook ：

jupyter notebook

5.Spyder环境

Spyder是一款基于Python的科学计算集成开发环境（IDE），它提供了丰富的功能和工具，支持Python编程的各个方面，包括代码编辑、运行、调试、数据可视化等。而为了更好地利用Spyder，我们可能需要更改它的环境，以便适应我们的需求。

5.1 Spyder官网

https://www.datacolor.com/spyder/zh-hans/welcome-to-spyderx/?pk_campaign=goto.datacolor.com&pk_kwd=/getspyderx

5.2 重新安装Spyder

在Anaconda 中已经安装的tensorflow环境中重新安装Spyder。

5.3 激活TensorFlow 环境

双击“Anaconda Prompt”，在Anaconda Prompt中输入：” activate tensorflow” 激活TensorFlow环境

5.4 打开Spyder

输入“Spyder”就打开了Spyder，在 IPython Consloe中执行如下命令：

5.5 更改Python版本

打开Spyder，在菜单栏中选择“工具”->“首选项”->“Python解释器”。

在“Python解释器”页面中，点击“添加”按钮。

打开Spyder，在菜单栏中选择“工具”->“首选项”->“外观”。

5.6 更改主题和字体

在“外观”页面中，我们可以选择不同的主题和字体，也可以自定义设置。

选择所需的主题和字体，然后点击“确定”按钮保存更改。

5.7 更改代码风格

打开Spyder，在菜单栏中选择“工具”->“首选项”->“编辑器”。

在“编辑器”页面中，找到“代码风格”选项。

在“代码风格”选项中，选择所需的代码风格，然后点击“确定”按钮。

5.8 更改插件和扩展

打开Spyder，在菜单栏中选择“工具”->“插件管理器”。

在“插件管理器”页面中，我们可以查看已安装的插件和扩展，也可以搜索和安装新的插件和扩展。

选择所需的插件和扩展，并进行安装或卸载操作。

6 .科学计算工具IPython

IPython是公认的现代科学计算中最重要的Python工具之一，它是一个加强版的Python交互式命令行工具，与系统自带的Python交互环境相比，IPython具有以下特点：

与Shell紧密关联，可以在IPython开发环境下直接执行Shell指令。
是可以直接进行绘图操作的Web GUI环境，在机器学习领域、探索数据模式、可视化数据、绘制学习曲线时，非常强大。
更强大的交互功能，包括内省、Tab键自动完成、魔术命令等。

6.1 安装IPython

安装ipython很简单，直接使用pip命令即可，命令如下：

pip install ipython

在计算机搜索框中输入cmd，打开“命令提示符”窗口，在此输入pip install ipython，按<Enter>键开始安装IPython

6.2 运行IPython

运行IPython非常简单，直接用键盘组合键<win + R>，win是键盘上的如图2.65所示，打开“运行”窗口，在此输入ipython，如图2.66所示，单击“确定”按钮打开IPython

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二、Python环境安装配置心得

Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发等领域。为了能够顺利地进行Python编程，我们需要正确地安装和配置Python环境。本文将介绍如何安装和配置Python环境，并提供一些常见问题的解决方法。

注：以上资料大部分都是我从网上收集来的，目的也是想让同学们能更好的了解到python数据分析环境的搭建，如有侵权，请私信我！！！

以下链接都是我找到的搭建环境的教程，大家可以去看看

CSDN

python环境搭建(Python环境搭建步骤) - Python基础教程 (python51.com)

Python环境搭建教程详解-CSDN博客

分步讲解如何搭建Python环境！ - 知乎 (zhihu.com)

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