人工智能-机器学习-Python的安装与环境配置

本篇为《数据技术Python基础入门》课程教学课件，主要介绍Python的安装与环境配置方法。Python作为一门通用型的编程语言，可以通过很多方法完成安装，同时，也可根据实际需求搭建不同类型的开发环境。由于本次课程是围绕Python数据技术展开的Python基础内容讲解，而在实际的数据分析、机器学习建模、甚至是算法工程的工作当中，Jupyter开发环境都是最通用的开发环境，同时，由于Jupyter本身也是Notebook形式的编程环境，非常适合初学者上手使用。因此，本次课程将主要采用JupyterNotebook/Jupyter Lab来进行教学，本篇也将详细介绍如何通过通用科学计算平台Anaconda来进行Python和Jupyter的安装。Jupyter是数据技术领域最通用的代码编辑器，其中名称是由Julia、Python和R拼凑而来，代表着Jupyter原生就支持这三门编程语言的代码书写。（不过通过Anaconda安装的Jupyter，初始默认只安装了Python语言核心，无法调用其他编程语言。）