2. 安装Python
安装用于数据科学的Python的最佳方法是使用Anaconda发行版。
Anacoda有你使用Python进行数据科学研究所需的资料，包括将在本文中介绍的许多软件包。
单击Products - > Distribution并向下滚动，可以看到适用于Mac，Windows和Linux的安装程序。即使Mac上已经有Python，也应该考虑安装Anaconda发行版，因为有利于安装其他软件包。
此外，还可以去官方Python网站下载安装程序。
包管理器
包是一段Python代码，而不是语言的一部分，包对于执行某些任务非常有帮助。通过包，我们可以复制并粘贴代码，然后将其放在Python解释器（用于运行代码）可以找到的地方。
但这很麻烦，每次启动新项目或更新包时都必须进行内容的复制和粘贴操作。因此，我们可以使用包管理器。Anaconda发行版中自带包管理器。如果没有，建议安装pip。
无论选择哪一个，都可以在终端（或命令提示符）上使用命令轻松安装和更新软件包。
3. 使用Python进行数据科学研究
Python迎合许多不同开发人员的技术要求（Web开发人员，数据分析师，数据科学家），因此使用该语言具有很多不同的编程方法。
Python是一种解释型语言，不必将代码编译成可执行文件，只需将包含代码的文本文档传递给解释器即可。
快速浏览一下与Python解释器交互的不同方法吧。
在终端
如果打开终端（或命令提示符）并键入单词'Python'，将启动一个shell会话。可以在对话中输入有效的Python命令，以实现相应的程序操作。
这可以是快速调试某些东西的好方法，但即使是一个小项目，在终端中调试也很困难。
使用文本编辑器
