Hello,
这里是行上行下,我是喵君姐姐~
好友七十五曾说过:人生苦短,我用python。
Python完成相同的任务,只需要Java五分之一的代码量。这就足以说明python相比于其他编程语言最大的优势。
没错,python是所有编程语言中最容易理解和上手的语言,可能没有之一。
在人工智能风靡的今天,python以其语法清晰,简洁易读的特点无疑坐稳人工智能编程语言的冠军宝座。
在心理学、神经科学的研究中,Python同样可以用来编写实验程序、完成常用的统计分析及数据结果可视化、以及运用机器学习结合脑电和磁共振成像进行复杂的数据分析。
纵观近几年的神经科学研究,运用复杂灵活的数据分析方法,能够从不同角度揭示实验数据背后的规律,作为证据共同支撑研究结论。
所以学习一门编程语言就十分重要,它可以帮助我们灵活地实现不同的分析方法。
那今天就请七十五详细讲解一下,如何进行python的安装?
以python3.7为例
为了安装和使用python的方便,我们推荐安装一个集成软件--Anaconda。
Anaconda为我们提供了一个全家桶,只需要下载安装Anaconda ,就能够一次性安装python和一堆好用的库。
现在我们开始Anoconda的下载和安装。
首先我们需要在Anoconda的官网下载安装包。直接在百度中搜索anoconda,就可以找到页面,正确的打开方式应该如下图所示。
网址:https://www.anaconda.com/distribution/
页面下方有基于不同系统的Anoconda安装包,并且都包含两个python版本(任选其中一个即可),本次安装以python3.7为例。
由于常用的电脑系统一般是64位的,所以我们选择64-Bit Graphical Installer (614.3 MB)这个版本进行安装。
由于某种奇怪的原因,官网下载的速度慢到让人抓狂。这里我们推荐一个下载网站,打开页面后找到Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe点击就可以进行下载,下载速度非常快。
网站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
下载完成Anoconda之后,就可以双击安装程序进行安装了。
1.一路按照默认设置点完next。
2.单击I agree,进入下一步。
3.这里让我们选择Anoconda对谁可用,两者都可以,不过建议选择Just me。
4.建议在设置安装路径的时候不要设置在c盘,这里我们设置在D盘下新建的anoconda3文件夹。
5.按照默认勾选的 register,点击install即可进行安装。
6.点击install,Anoconda就安装完成了。
实际上,安装完Anoconda后我们就可以进行python编程。
但是为了开发的方便,我们需要搭建一个标准的集成开发环境,让我们的python用起来更加方便高效。
其中一个比较好用的开发环境是pycharm。
我们直接搜索pycharm的官网,进行下载。
网址:http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
这里有两个版本:专业版和社区版。社区版是免费的,并且能够满足我们的绝大部分需求,所以我们下载社区版就可以。
下载完成后双击pycharm安装程序。
安装开始
1.介绍界面,点next继续。
2.设置安装路径,我这里按照安装习惯选择D盘下面新建的pycharm文件夹。
3.安装选项。按照下图进行勾选。
4.点install进行安装。
5.对pycharm进行设置,让界面看起来更舒服美观。这里有两个背景供选择,我比较喜欢白色背景,这里选择light。点next继续。
6.这里直接点start using pycharm。
7.单击右下角的configure--settings,我们来设置一下字体。
8.在最上方的一个搜索栏搜索font,选择console font ,勾选use console.....,字体选择Fira Code,字体大小选择24。点击ok。
9.我们在设置完字体后,新建一个project,我们这里在F盘下面新建一个pycharm文件夹,专门用来存储这些project的代码。
然后点击路径下面的那个横向灰色三角,我们给pycharm设置一个编译器。
10.勾选existing interpreter,单击下方interpreter 末端的三个点。
11.选择左边的Conda Environment,找到Anoconda的安装路径,选择python.exe,勾选make available....,单击ok。
至此,pycharm的安装和设置全部完成,我们可以愉快开始写python代码了。
今天,从Anoconda安装、Pycharm安装两个方面对Python的安装进行了一次梳理。
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