python安装ntlk，Python安装指明了操作系统类型及版本

anaconda怎样建project

1、方法/步骤 下载安装Anaconda，建议安装32位版本。进入环境管理界面，启动的时候可能会比较慢。

2、首先在pycharm中，单击“File”，然后选择“Settings”，然后单击；然后选择“Project Interpreter”，在后面的框里面应该选择你的anaconda中python.exe的位置；最后点击“ok”即可。

3、接下来均是以命令行模式进行介绍，Windows用户请打开“Anaconda Prompt”； macOS和Linux用户请打开“Terminal”(“终端”)进行操作。 创建新环境 conda create --name 注意： 即创建的环境名。

4、准备：Pycharm 、Anaconda3（或者Anaconda2）分别安装俩款软件，Pycharm需激活，激活方法自行百度。

5、Anaconda启动成功后，默认的环境为base环境，对于初学者来说不太好理解。base环境就好像我们操作系统的C盘的“桌面”一样，中文件不能都放在桌面上，要在除C盘以外的分驱上建立文件夹来管理计算机中的文件。

6、选择文件存储路劲，点击创建即可。在界面中选择：File-Default settings-Default project-project interpreter，如图中所示 接着点击 project interpreter 的右边的小齿轮，选择 add local ，选择anaconda文件路径下的python.exe。

盘点Python常用的模块和包

第scikit-learn scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。

Scikit-Learn Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。

Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作，那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。

数据挖掘什么软件简单?

1、大数据挖掘通常用的软件有：RapidMiner功能强大，它除了提供优秀的数据挖掘功能，还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。R，R-programming的简称，统称R。

2、R-Programming、RapidMiner、WEKA、KNIME可以用于数据挖掘 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。

3、SAS软件。这款软件用于银行金融和医学统计较多，主要用于更专业的数据分析挖掘工作。R语言。这款软件是综合性较强的一类数据分析工具，集统计分析，数据挖掘，数据可视化为一体，十分全面。

4、国内比较好的数据挖掘工具有很多，比如思迈特软件Smartbi。思迈特软件Smartbi是中国自助型BI领导者，它简单易用，人人可用。可以解放IT部门，让业务人员自主、灵活、多样的可视化分析，无需任何技术，数秒实现数据可视化。

5、Rapid MinerRapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。

零基础学Python需要从哪里开始?

掌握Python的条件、循环和相关的执行语句 任何知识它的基础知识都是有些枯燥的，现在我们就可以动手来做一些逻辑层面的东西了。

零基础的初学者，建议选择培训班进行系统化学习，才能更快上手。

首先看《Python编程：从入门到实战》这本书。

入门是从Basic语言开始的，大概熟悉程序的基础语法与逻辑后，进阶C语言。现代很多语言都是从C语言发展而来的，所以可以以C语言做跳板进阶其他面向对象的高级语言。

学习编程需要具备一定的数学思维和逻辑思维能力，建议从以下几个方面入手： 学习基本的编程概念和语法：可以通过在线教程、视频教程、书籍等方式学习Python编程的基本语法、变量、数据类型、流程控制、函数、面向对象编程等概念。

对于python零基础作为初学者，要掌握以下基础知识就算入门了。编程环境的安装与使用。比如Python的学习一般推荐软件自带的IDLE，简单好用。掌握输入、输入语句的使用。

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