kshell打开某个文件

我们在开始一个python项目，而不是几行简单的代码时，我们倾向于开始使用第三方的dependencies当项目越来越大时，我们需要考虑如何有效的管理这些第三方库。当安装第三方库时，我们肯定是想安装在虚拟环境中。帮助我们保持我们实际系统环境的干净，避免打乱整个系统python环境。

我们可以使用pip把第三方库安装到python项目中。一个项目中往往要安装多个，鉴于安装的第三方库的各种版本，可能会导致一些兼容和运行的问题。

当我们在python项目中使用pip install ，我们是安装到全局python下的，将会根据现有的python版本安装第三方包。

我们可以通过以下命令来查找python的安装目录：

如果我们使用pip3 install ，将会安装到python3安装目录的单独的目录下。我们可以用以下命令来覆盖pip3这个命令:

但是这仍然解决不了我们在全局python下安装第三方库的问题，将会出现下列的问题：

为了避免以上的问题，python开发者使用虚拟环境。这个虚拟环境把安装的这些第三方库在一个隔离的环境中（目录内）保存。

确保你的系统上已经安装python

然后看一下pip是否也能正常调用

我们需要一个工具来创建python的虚拟环境，venv。它是封装在python33+版本以上的python中的。

如果我们使用python2，我们需要手动安装一个工具。这是为数不多的一个我们需要全局安装的第三方库。

注意：我们将会在文章中讨论很多venv和python3， *** 作系统环境不同，可能会导致某些命令的些许不同，某些工具的工作原理也些许不同。

如果你的系统上没有安装pip:

我们首先要为项目创建一个文件夹，并进入这个文件夹：

然后我们再创建虚拟环境：

这将会创建一个名为virtualenv的目录，这个目录将会包含bin、lib、include文件夹，还有一个环境配置文件。

所有的文件都是为了确保，所有的代码都运行在当前的虚拟环境下。这会帮我们把工作环境和 *** 作系统环境隔离开来，避免我们之前提到的问题。

为了使用这个虚拟环境，我们需要激活它。激活以后，还会更改我们的命令提示符标志。这个标志也是为了表明虚拟环境已经激活，python的代码都是在这个环境下执行。

在虚拟环境下，无法访问使用全局的第三方库，在虚拟环境内安装的库也无法在外部使用。

在虚拟环境中，只有pip和setuptools是默认安装的。

激活虚拟环境后，变量path也会相应地发生改变，以达到虚拟环境的目的。

当我们完成工作，想切换回 *** 作系统的全局环境，我们需要使用deactivate退出虚拟环境。

我们配置了虚拟环境并激活以后，我们不想在分享项目时，连同使用pip install命令安装的第三方库也一起分享。我们想去除我们的虚拟环境文件夹，但仍然可以在其他的电脑或系统上重新运行我们的工作。

为实现这个目的，我们可以在项目根目录下创建一个requirement文件。假设我们在虚拟环境下安装flask，安装完成后我们使用pip freeze命令。它将会列出我们已经安装过的库名和版本号。

我们可以将这个列表写到requirement文件中，上传到git保存，或以任何形式跟他人分享。

这个命令也可以更新这个requirementstxt文件，所以在每次安装一个新的第三方库时，我们都习惯性的运行一下这个命令，来更新我们的安装列表。

然后，如果任何人想在他们的电脑上运行我们的项目，他们只需要做：

所有的一切都如在我们电脑上运行的一样。

安装pipenv

pipenv基本上是pip的一个替代工具。它引入了两个文件，pipfile用来替换requirementstxt，Pipfile lock（which enables deterministic builds，确定第三方库的子依赖库版本的更新的解决方案）

pipenv在机理上是运行pip和virtualenv，但使用一个命令来简化 *** 作。

安装第三方库，如flask,或numpy

也可以从Version Control system比如git来安装第三方库

需要注意上面的-e参数可以使安装editable，目前对于pipenv来说是必须的。

如果你需要使用pytest来测试项目，但在上线后不需要这个库，你可以指定这个库仅仅作用于开发模式 --dev

--dev将会把第三库放到pipfile的一个单独的地方dev-packages。

如果你现在完成了开发，本地运行正常，你想锁定你的开发环境，并转至线上。使用如下命令确保开发环境：

这个代码将会创建或更新你的环境，你无需手动更改编辑。我们也应该一直使用自动生成的文件。

lock以后，在production环境，你需要安装最新的成功的运行环境。

这个命令是告诉pipenv,安装时忽略pipfile，用pipfilelock里的列表。pipenv将会创建一模一样的环境，包括子依赖库。

现在，另一个人想要对代码做些更改，这种情况下，他得到代码，包括pipfile，运行如下命令

这个命令将会安装开发所需的所有的第三方库，包括普通的install以及--dev安装的。

举例，现在你开发用到的一个第三库有了版本升级，因为你不需要一个特定的版本，所以你在install的时候没有指定版本号。当你运行pipenv install时，最新版本的第三方库会安装到你的开发环境内。

然后你对代码做了一些更改，结果如预期一样。然后你再重复上面的步骤lock你的环境。并更新至Production

将会使用默认的editor打开第三方库的代码。

本文所演示的的可视化方法

散点图（Scatterplot)

直方图(Histogram）

小提琴图（Violinplot)

特征两两对比图（Pairplot）

安德鲁斯曲线(Andrewscurves)

核密度图(Kerneldensityestimationplot)

平行坐标图（Parallelcoordinates）

Radviz（力矩图？）

热力图(Heatmap)

气泡图(Bubbleplot)

这里主要使用Python一个流行的作图工具:Seabornlibrary，同时Pandas和bubbly辅助。为什么Seaborn比较好？

因为很多时候数据分析，建模前，都要清洗数据，清洗后数据的结果总要有个格式，我知道的最容易使用，最方便输入模型,最好画图的格式叫做\"TidyData\"(WickhamHTidydata[J]JournalofStatisticalSoftware,2014,59(10):1-23)其实很简单，TidyData格式就是：

每条观察（记录）自己占一行

观察（记录）的每个特征自己占一列

举个例子，我们即将作图的数据集IRIS就是TidyData（IRIS（IRIS数据集）_百度百科）：

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

该数据集包含了5个属性：

SepalLength（花萼长度），单位是cm;

SepalWidth（花萼宽度），单位是cm;

PetalLength（花瓣长度），单位是cm;

PetalWidth（花瓣宽度），单位是cm;

种类：IrisSetosa（山鸢尾）、IrisVersicolour（杂色鸢尾），以及IrisVirginica（维吉尼亚鸢尾）。

IRIS数据

可以看到，每条观察（ID=0,1,2）自己占一行，每个特征(四个部位长/宽度，种类）自己占一列。Seaborn就是为TidyData设计的，所以方便使用。

所以这个数据集有6列，6个特征，很多时候做可视化就是为了更好的了解数据，比如这里就是想看每个种类的花有什么特点，怎么样根据其他特征把花分为三类。我个人的喜好是首先一张图尽量多的包含数据点，展示数据信息，从中发现规律。我们可以利用以下代码完全展示全部维度和数据这里用的bubbly：

三维图，全局观察

Python做出来，其实是一张可以拖动角度，放大缩小的图，拖一拖看各角度视图会发现三类还是分的挺明显的。Github上这个bubbly还是很厉害的，方便。

接下来开始做一些基础的可视化，没有用任何修饰，代码只有最关键的画图部分，可视化作为比赛的一个基础和开端，个人理解做出的图能看就行，美不美无所谓，不美也不扣分。因为

散点图，可以得到相关性等信息，比如基本上SepalLengthCm越大，SepalWidthCm越大

散点图

使用Jointplot,看两个变量的分布，KDE图，同时展示对应的数据点

就像上一篇说的，比赛中的每个环节都至关重要，很有必要看下这些分布直方图，kde图，根据这些来处理异常值等，这里请教，为什么画了直方图还要画KDE？？我理解说的都是差不多的东西。

关于KDE:\"由于核密度估计方法不利用有关数据分布的先验知识，对数据分布不附加任何假定，是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法，因而，在统计学理论和应用领域均受到高度的重视。\"

无论如何，我们先画直方图，再画KDE

直方图KDE图

这里通过KDE可以说，由于Setosa的KDE与其他两种没有交集，直接可以用Petailength线性区分Setosa与其他两个物种。

Pairplot

箱线图，显示一组数据分散情况的统计图。形状如箱子。主要用于反映原始数据分布的特征，关键的5个黑线是最大值、最小值、中位数和两个四分位数。在判断异常值，处理异常值时候有用。

BoxPlot

小提琴图

Violinplot

这个Andrewscurves很有趣，它是把所有特征组合起来，计算个值，展示该值，可以用来确认这三个物种到底好不好区分，维基百科的说法是“Ifthereisstructureinthedata,itmaybevisibleintheAndrews'curvesofthedata”（Andrewsplot-Wikipedia）

Andrews'curvesradviz

Radviz可视化原理是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间的可视化技术，是基于圆形平行坐标系的设计思想而提出的多维可视化方法。圆形的m条半径表示m维空间，使用坐标系中的一点代表多为信息对象，其实现原理参照物理学中物体受力平衡定理。多维空间的点映射到二维可视空间的位置由d簧引力分析模型确定。(Radviz可视化原理-CSDN博客)，能展示一些数据的可区分规律。

数值是皮尔森相关系数，浅颜色表示相关性高，比如PetalLength（花瓣长度）与PetalWidth（花瓣宽度）相关性096，也就是花瓣长的花，花瓣宽度也大，也就是个大花。

不过，现在做可视化基本上不用python了，具体为什么可以去看我的写的文章，我拿python做了爬虫，BI做了可视化，效果和速度都很好。

finereport

可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。

尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是finereport。推荐他是因为有两个高效率的点：①可以完成从数据库取数（有整合数据功能）—设计报表模板—数据展示的过程。②类似excel做报表，一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。

FineBI

简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。

主要优点是可以实现自助式分析，而且学习成本极低，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。在综合性方面，FineBI的表现比较突出，不需要编程而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择；

这些是我见过比较常用的，对数据探索有帮助的可视化方法。

这个非常简单，PyQt就可以轻松实现，一个基于Qt的接口包，可以直接拖拽控件设计UI界面，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用，感兴趣的朋友可以自己尝试一下：

1首先，安装PyQt模块，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallpyqt5”就行，如下，整个模块比较大，下载过程需要等待一会儿，保持联网：

2安装完成后，我们就可以直接打开Qt自带的QtDesigner设计师设计界面了，这里默认会安装到site-packages->PyQt5->Qt->bin目录，打开后的界面如下，可以直接新建对话框等窗口，所有的控件都可以直接拖拽，编辑属性，非常方便：

3这里我简单的设计了一个登录窗口，2个输入框和2个按钮，如下，这里可以直接使用QSS对界面进行美化（设置styleSheet属性即可），类似网页的CSS，如果你有一定的前端基础，那么美化起来会非常容易：

设计完成后，还只是一个ui文件，不是现成的Python代码，还需要借助pyuic5工具（也在bin目录下）才能将ui文件转化为Python代码，切换到ui文件所在目录，输入命令“pyuic5-ologinpyloginui”即可（这里替换成你的ui文件），转化成功后的Python代码如下（部分截图）：

还需要在最下面添加一个main函数，创建上面Ui_Form类对象显示窗口即可，如下：

最后点击运行程序，效果如下，和刚才设计的界面效果一模一样：

至此，我们就完成了利用Python的PyQt模块直接拖拽控件来设计UI界面。总的来说，整个过程非常简单，只要你有一定的Python基础，熟悉一下 *** 作过程，很快就能掌握的，当然，还有许多其他UI开发模块，像tkinter，wxPython，Eric6等，也都非常不错，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

首先，如果没有安装python和PyQt软件的请先直接搜索下载并安装。python是一个开源软件，因此都是可以在网上免费下载的，最新版本即可。下载完成后，我们先打开PyQtdesigner。

2

打开后，首先是一个默认的新建窗口界面，在这里我们就选择默认的窗口即可。

3

现在是一个完全空白的窗口。第一步我们要先把所有的设计元素都拖进这个窗口。我们先拖入一个“Label”，就是一个不可编辑的标签。

随后我们再拖入一个可以编辑的“LineEdit”

最后我们拖入最后一个元素：“PushButton”按钮，也就是平时我们所点的确定。

目前我们已经把所有所需要的元素都拖入了新建的窗口。对于每一个元素，我们都可以双击进行属性值的修改，此时我们仅需要双击改个名字即可

此时我们已经完成了一半，接下来需要对动作信号进行 *** 作。我们需要先切入编辑信号的模式

此时把鼠标移动到任意元素，都会发现其变成红色，代表其被选中。

当我们选中pushbutton后，继续拖动鼠标指向上面的lineedit，会发现由pushbutton出现一个箭头指向了lineedit，代表pushbutton的动作会对lineedit进行 *** 作。

随即会d出一个配置连接窗口。左边的是pushbutton的 *** 作，我们选择clicked()，即点击pushbutton。

右边是对lineedit的 *** 作，我们选择clear()，即清楚lineedit中的内容。

最后我们点击确定。

保存完成后，我们在PyQt中的 *** 作就已经完成了。保存的文件名我们命名为test，PyQt生成的设计文件后缀是ui。

基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(1) python的语法清晰；(2) 易于 *** 作纯文本文件；(3) 使用广泛，存在大量的开发文档。

可执行伪代码

Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码(executable pseudo-code)。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的 *** 作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。

Python语言处理和 *** 作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库，使得从HTML中提取数据变得非常简单直观。

Python比较流行

Python语言使用广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。

在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵 *** 作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外，科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言(C和Fortran)编写，提高了相关应用程序的计算性能。本书将大量使用Python的NumPy。

Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协同工作。Matplotlib可以绘制2D、3D图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形，所以本书也将大量使用Matplotlib。

Python开发环境还提供了交互式shell环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容。

Python开发环境将来还会集成Pylab模块，它将NumPy、SciPy和Matplotlib合并为一个开发环境。在本书写作时，Pylab还没有并入Python环境，但是不远的将来我们肯定可以在Python开发环境找到它。

Python语言的特色

诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵 *** 作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造机器学习应用，而且MATLAB的运算速度也很快。然而MATLAB的不足之处是软件费用太高，单个软件授权就要花费数千美元。虽然也有适合MATLAB的第三方插件，但是没有一个有影响力的大型开源项目。

Java和C等强类型程序设计语言也有矩阵数学库，然而对于这些程序设计语言来说，最大的问题是即使完成简单的 *** 作也要编写大量的代码。程序员首先需要定义变量的类型，对于Java来说，每次封装属性时还需要实现getter和setter方法。另外还要记着实现子类，即使并不想使用子类，也必须实现子类方法。为了完成一个简单的工作，我们必须花费大量时间编写了很多无用冗长的代码。Python语言则与Java和C完全不同，它清晰简练，而且易于理解，即使不是编程人员也能够理解程序的含义，而Java和C对于非编程人员则像天书一样难于理解。

所有人在小学二年级已经学会了写作，然而大多数人必须从事其他更重要的工作。

——鲍比·奈特

也许某一天，我们可以在这句话中将“写作”替代为“编写代码”，虽然有些人对于编写代码很感兴趣，但是对于大多数人来说，编程仅是完成其他任务的工具而已。Python语言是高级编程语言，我们可以花费更多的时间处理数据的内在含义，而无须花费太多精力解决计算机如何得到数据结果。Python语言使得我们很容易表达自己的目的。

Python语言的缺点

Python语言唯一的不足是性能问题。Python程序运行的效率不如Java或者C代码高，但是我们可以使用Python调用C编译的代码。这样，我们就可以同时利用C和Python的优点，逐步地开发机器学习应用程序。我们可以首先使用Python编写实验程序，如果进一步想要在产品中实现机器学习，转换成C代码也不困难。如果程序是按照模块化原则组织的，我们可以先构造可运行的Python程序，然后再逐步使用C代码替换核心代码以改进程序的性能。C++ Boost库就适合完成这个任务，其他类似于Cython和PyPy的工具也可以编写强类型的Python代码，改进一般Python程序的性能。

如果程序的算法或者思想有缺陷，则无论程序的性能如何，都无法得到正确的结果。如果解决问题的思想存在问题，那么单纯通过提高程序的运行效率，扩展用户规模都无法解决这个核心问题。从这个角度来看，Python快速实现系统的优势就更加明显了，我们可以快速地检验算法或者思想是否正确，如果需要，再进一步优化代码。

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