在之前的文章中已經介紹過Python3環境的搭建，如果你學習Python是做科學計算，那麼你會有更好的開發環境的選擇，那就是Anaconda，本篇中將向你介紹環境的安裝，以及一個快速開發Python代碼的利器Jupyter Notebook的安裝。
Anaconda簡介
Anaconda是一個基於Python的數據處理和科學計算平臺集成環境，它內置了許多非常有用的第三方庫，裝上Anaconda，就相當於把Python和一些如Numpy、Pandas、Scrip、Matplotlib等常用的庫自動安裝好了，如果你已經安裝了Python，也建議安裝Anaconda，這樣也是完全可以的，因爲默認Python還是選取的 Anaconda 附帶的 Python，並不會影響原來已安裝的Python。
安裝與運行
國外的下載速度很慢，這裏明哥推薦一個國內的下載點：
選擇下面這個版本下載：
MAC可以選擇：Anaconda3-5.3.0-MacOSX-x86_64.pkg
Windows可以選擇：Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe
當然如果這二個版本你都喜歡，可以選其它的版本來進行安裝
下載之後可以直接雙擊運行進行安裝，一路下一步到完成爲止。成功安裝完成後，打開命令行工具，執行：
conda -V conda 4.8.2
備：因爲明哥環境安裝得比較早，所以conda的版本是4.8，大家可以安裝最近的版本進行使用
返回結果是conda的版本號。這樣其實就已經安裝完成，conda的用法和pip3類似，你可以使用conda命令進行三方模塊的安裝。如果你在安裝Anaconda之前已經安裝過Python3，那你在Pycharm中需要進行一個配置的修改
conda命令簡介：可自行運行conda -h 進行查看
clean Remove unused packages and caches. config Modify configuration values in .condarc. This is modeled after the git config command. Writes to the user .condarc file (/Users/tongming/.condarc) by default. create Create a new conda environment from a list of specified packages. help Displays a list of available conda commands and their help strings. info Display information about current conda install. init Initialize conda for shell interaction. [Experimental] install Installs a list of packages into a specified conda environment. list List linked packages in a conda environment package Low-level conda package utility. (EXPERIMENTAL） remove Remove a list of packages from a specified conda environment. uninstall Alias for conda remove. run Run an executable in a conda environment. [Experimental] search Search for packages and display associated information. The input is a MatchSpec, a query language for conda packages.See examples below. update Updates conda packages to the latest compatible version. upgrade Alias for conda update.
簡介
Jupyter Notebook是一個交互式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。它本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown 文件的編寫。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等
1.使用Anaconda安裝
對於小白，強烈建議使用Anaconda發行版安裝Python和Jupyter，其中包括Python、Jupyter Notebook和其他常用的科學計算和數據科學軟件包。
2.使用pip命令安裝
對於有經驗的Python用戶，可以使用Python的包管理器pip而不是Anaconda 來安裝Jupyter 。
如果已經安裝了Python 3：
python3 -m pip install --upgrade pip pi3 install jupyter
如果已經安裝了Python 2：
python2 -m pip install --upgrade pip pip2 install jupyter
但推薦使用Anaconda，自帶了Numpy、Scipy、Matplotlib等多種python開發包和Jupyter Notebook！
3.運行Jupyter Notebook
成功安裝Jupyter Notebook後，在Terminal (Mac / Linux)或Command Prompt(Windows)中運行以下命令就可打開Jupyter Notebook
輸入 ：jupyter notebook
執行上面命令之後， Jupyter Notebook 將在你的默認瀏覽器中打開，網址爲：http://localhost:8888/tree
快捷鍵
一旦進入命令模式（即沒有活動單元格），就可以嘗試以下快捷鍵：
A 鍵將在選中單元格上方插入新單元格，B 鍵將在選中單元格下方插入一個單元格
要刪除單元格，請連續按兩次 D 鍵
要撤消已刪除的單元格，請按 Z 鍵
Y 鍵將當前的選中單元格變成代碼單元格
按住 Shift + 向上或向下箭頭鍵可以選擇多個單元格。在多選模式下，按 Shift + M 會合並選中的單元格
F 鍵會彈出 “查找和替換” 菜單
處於編輯模式時（在命令模式下按 Enter 鍵進入編輯模式），你會發現以下快捷鍵非常好用：
Ctrl + Home 轉到單元格的開頭
Ctrl + S 會保存你的工作
和上面提過的一樣，Ctrl + Enter 將運行你的整個單元格
Alt + Enter 不僅會運行你的單元格，它還會在下方添加一個新的單元格
Ctrl + Shift + F 打開命令選項板
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最後：如果你正在學習Python的路上，或者準備打算學習Python、明哥會陪着你陪你一起共同進步！
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