看到这个标题，你应该能想到，小明要开始写数据分析的相关内容了。因为都是从头自学，有不到之外还请各位指正。
今天来安利一款 Python数据分析 的神器，想必做为老司机的你，一定不会陌生。它就是 Anaconda。
推荐指数 5颗星：理由如下
1、解决繁琐的环境与包的问题。
在Python中，最常用的包管理工具是 pip，他可以很方便帮我们解决依赖问题。但是，在某些情况下，安装某些包，你使用 pip 你可能永远也安装不上（譬如说 lxml，PIL），这就很尴尬了。Google 搜索了下 安装方法，手动安装当然麻烦呀。
但是使用 Anaconda，这些难以安装的包，都已经集成好了（还内置 conda 包管理工具，类似 pip），你直接用就行了。省事又省心。而且还可以通过可视化的界面进行包的管理。
2、可以方便地配置多个环境
Python 有 2.x 和 3.x 两个大版本。在不同的需求下，有时候你需要在不同的环境中使用Python，如果你不会使用 虚拟拟环境，也不会使用 Pythcarm 的话，那么试一试 Anaconda 吧，它可以很方便地实现环境的隔离和切换。绝对不会让你失望。
3、内置很多数据分析实用工具
Anaconda 号称是适用于企业级大数据分析的Python工具。它包含了720多个数据科学相关的开源包（如Pandas，Scipy等），在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。
4、内置了Jupyter NoteBook工具
有了这个工具，以后你不管是开发，调试，还是记录学习笔记，都可以在上面很完成，这也是本篇的重点。由于Anaconda里的工具太多，一一介绍也不现实，大家有兴趣可以去探索一下。
01
下载安装
到官网下载 Anaconda：
https://www.anaconda.com/download/
我这里选择下载 Py3.6，下载下来是 exe 文件（600多M）。安装即可。
安装完成后，还会提示你是否安装 VS Code，自行选择。不安装直接 Skip 就好。
02
启动程序
点击打开 Anaconda 。会出现这个界面。第一眼，可以看到了很多工具，包含 NoteBook，qtconsole，VS Ccode等。
这里就介绍一下，我最经常使用的 NoteBook 就好了。其他的大家自行尝试。
选择 NoteBook，点击 Launch，会启动浏览器打开一个 web 页面。
点击右上角的new，就可以进入 Python3 的交互界面。
来感受一下，如何使用这个工具。
每一行的命令，都在一个可编辑的输入框。即使你的命令输入有误，你也不用从头写代码，直接编辑后重新执行即可。
还有一点，命令的执行是可间断的，某个命令执行错误，不会导致整个程序中断，这将很方便我们调试代码，只要改完代码，再重新执行该行代码即可，而不用重新执行全部代码。
03
高效快捷键
如果要高效的使用这个工具，你需要掌握一些快捷键。这里小明给你分门别类整理好。你只要多加练习就可以相当熟练。
1、运行代码
2、切换模式
在不同的模式下，你细心点会发现单元格的颜色也是变化的。以下字母，不区分大小写。
3、Markdown下快捷键
4、操作单元格
在 非编辑模式下，NoteBook 可以像 vi 一样使用。意味着大多数 vi 命令在这里也是适用的。
比如选择单个单元格，可以用 j和k。
比如删除单元格，可以用 dd。
其他的，还有一些和我们日常操作很像。
5、编辑模式下快捷键
6、其他快捷键
其实以上快捷键，在非编辑模式下，按 h 就会出现快捷键帮助菜单。
04
导出笔记文件
NoteBook 既然支持 Markdown ，你已经也能想到它可以用来记录学习笔记。
它提供多种常用的文件格式，md，rst，pdf等。如果你希望再次编辑，可以保存为ipynb，这是Jupyter的文件格式，可以再次打开进行编辑。
以前我学习 Pandas 的时候，也曾经使用它做过笔记，输出的是PDF文件，可以按目录导航，相当方便。
