在数据科学领域，Python因其强大的库支持和灵活性而成为首选编程语言。然而，对于初学者来说，安装Python和相关工具可能会遇到一些挑战。本文将为提供在Linux、macOS和Windows系统上安装Python的详细步骤，并介绍一些数据科学中不可或缺的工具。
数据科学家的工具箱中包含了多种工具，但有些工具因其广泛的应用而显得尤为重要。以下是每位数据科学家，无论是新手还是老手，都需要掌握的一些必备工具：
Python：Python是数据科学中最广泛使用的编程语言。几乎所有的机器学习新发展都是首先在Python中实现的。Python之所以得到广泛采用，部分原因是它拥有一些非常有用的库。
Pandas：在数据操作和分析方面，Pandas是无与伦比的。Pandas是一个Python库，在进行任何分析或构建机器学习模型之前，它对于数据操作非常有帮助。
NumPy：NumPy和Pandas一样，是一个非常流行的Python库。NumPy引入了支持大型多维数组和矩阵的函数。它还带来了与这些数组和矩阵一起工作的高级数学函数。
Matplotlib：Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库。它允许生成和构建各种类型的图表。
Scikit-Learn：就像Pandas用于数据操作，matplotlib用于可视化一样，scikit-learn是构建模型的Python领导者。
Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一个非常有用的IDE，用于执行数据科学实验。它甚至可以让记录方法，并从代码实验中创建演示文稿和幻灯片。可以在这里了解更多信息。
最好的部分是，所有这些工具都默认包含在Miniconda/Anaconda中！
Anaconda是学习数据科学时非常重要的软件。它允许安装几乎所有在Python数据科学之旅中需要的库/工具。它有一个非常简单的界面，让可以用几行代码完成大部分数据科学任务。
Miniconda是Anaconda的缩小版。它是一个轻量级版本，如果计算机上没有足够的磁盘空间，那么它是一个很好的选择。
让看看如何在自己的机器上设置Anaconda和Miniconda！
Linux是数据科学社区中广受欢迎的平台。它在执行数据科学任务方面提供了极大的灵活性。但这里有一个轻微的警告——在Linux上安装软件可能相当棘手！特别是如果是Linux初学者。
# 第1步：获取Miniconda
# 可以从这个链接下载Miniconda：
# https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
# 可以选择Linux版本的安装程序，建议的Python版本应该是任何大于Python 3.5的版本。
# 第2步：安装Miniconda
# 现在已经下载了Miniconda文件，下一步是将其安装到系统中。为此，首先转到文件下载的目录：
cd directory_name
# 然后，为了启动安装脚本，使用bash命令和Miniconda文件名：
bash miniconda_file_name
# 如果被要求确认，只需按Enter继续。
# 一旦看到许可条款，一直按Enter直到它要求接受条款。然后输入“yes”接受条款。然后它会要求选择安装位置：
# 可以提供一个单独的位置，或者只需按Enter选择默认位置。通常选择默认选项，除非主驱动器上空间不足，然后会给出备用安装位置。
# 在此之后，过程相当直接，只需要对所有内容说“yes”并按Enter。请注意，安装可能需要一些时间，所以请随意去喝杯咖啡，而机器努力安装一切！
# 第3步：创建一个新环境
# 环境基本上是“工作区”。可以按照想要的方式设置它。这很酷，不是吗？
# 可以选择环境中的哪个版本的哪个Python库应该在环境里，这将基本上帮助更好地控制数据科学工作流程。
# Miniconda中环境的好处是它
# 允许创建多个这样的环境。
# 可以管理多个独立的环境，每个环境用于不同的任务！
# 让用一个例子来解释这一点。假设正在使用一个最先进的框架（比如用于自然语言处理的PyTorch-Transformers），需要所有最新版本的依赖库。这就是环境派上用场的地方。
# 可以拥有那个新设置
# 与一个更简单的设置共存
# 其中有一个旧的遗留项目，被迫使用某些版本的库，这些库是项目所需的。
# 可以使用以下命令创建一个环境：
conda create -n av python=3 anaconda
# ‘av’是环境的名称（可以给它任何名称）。而python=3是想要使用的Python版本。
# 要检查环境是否已成功创建，请输入以下命令：
conda env list
# 这将给一个列表，列出系统中当前安装的环境。
# 第4步：激活新环境
# 现在，要开始使用创建的新环境，请输入以下命令：
source activate av
# 为确保在激活的环境中一切正常，可以使用以下命令查看此环境中安装的库列表：
conda list
# 上述命令应该给一个这样的输出：
# 第5步：启动Jupyter Notebook
# 启动Jupyter笔记本的时间：
jupyter notebook
# 这将在浏览器中启动Jupyter Notebook：
# 接下来，只需点击“New”并选择“Python 3”即可开始使用Python 3笔记本进行工作：
- 使用Python的《数据科学入门》
- 《应用机器学习》