我现在是一名硕士生在读，python小白一个，因为近期有分析数据的需求，所以就找了一本python数据分析的书来啃，在这里分享记录自己的学习历程，不是完全的照本宣科，仅仅记录自己认为常用的实用的部分章节，以此监督，以此共同进步，每天进步一点点。

第一章 准备工作

本书主要内容

本书讲的是利用python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时它也是利用python进行科学计算的实用指南（专门针对数据密集型应用）本书重点介绍了专门用于高效解决各种数据分析问题的python语言和库。本书没有阐述如何利用python实现具体的分析方法。

重要的python库

1.numpy

2.pandas

3.matplotlib

4.Ipython

5.scipy

这些库的具体使用方法会在接下来的学习中依次介绍

安装和设置

请小伙伴们到python官网上（https://www.python.org）下载对应的版本，并安装，安装可以参照自强学堂中python教程部分（https://code.ziqiangxuetang.com）

接下来我们一起在python的海洋里遨游吧（争取早日上岸）

第三章 Ipython--一种交互式计算和开发环境

一、Ipython基础

Windows 电脑进入命令行工具（快捷键win+R）/ Linux 进入终端直接输入ipython，即可进入ipython环境

二、Tab键自动完成

从表面看，IPython就像是一个化了淡妆的交互式python解释器。Tab键自动完成功能是对标准python shell的主要改进之一，大部分交互式数据分析环境都有这个功能。在shell中输入表达式时，只要按下tab，当前命名空间中任何与已输入的字符串相匹配的变量（对象，函数等）就会被找出来：

从这个例子也可以看出，ipython将我定义的变量都显示出来了，此外还显示了python关键字and和any

此外，还可以在任何对象后面输入一个句点以便自动完成方法和属性的输入：

还可以应用在模块上：

三、内省：在变量的前面或者后面加上一个问号（？）就可以将有关该对象的一些通用信息显示出来

注：记录日志  LogStart '+ 日志保存路径'  ；LogStop

四、键盘快捷键

摘自书中表格

五、使用命令历史

Ipython维护着一个位于硬盘上的小型数据库，其中含有你执行过的每条命令的文本。这样做有几个目的：

（1）只需很少的按键次数即可搜索、自动完成并执行之前已经执行过的命令

（2）在会话间持久化命令历史

（3）将输入/输出历史记录到日志文件

六、搜索并重用命令历史

（1）上下箭头

（2）ctrl-P,ctrl-N（跟上下箭头实现的功能一样）

（3）ctrl-R实现部分增量搜索

好啦，关于Ipython就介绍到这里，以上的一些代码和功能一定要动手尝试，我日常学习中用到的关于ipython的功能就是以上这些，想要更多了解相关知识的小伙伴一定要自行去学习哦

接下来我们将继续学习《利用python进行数据分析》第四章---Numpy基础：数组和矢量计算