python和ipython关系

① python版本为2.7，安装哪个ipython

最近在学习python源码，感觉python的IDLE使用起来不是太方便，所以选择交互性良好的ipython来进行学习。

但是系统自带的python没有源码，所以要修改python源码是不可能的，所以得自己去官网下载并安装相应的python版本。

为了使得在学习python源码过程更方便，我们可以配置自己安装的python版本使用相应版本的ipython。

1. 首先得正确安装ipython，命令为pip install ipython

2. 安装自己的python版本，我是安装在/home/foo/python/python2.7.6下

3. 查看已经ipython的安装路径，使用which ipython命令查看

4. 编辑/usr/local/bin/ipython，将#!行更改为你自己安装的python的路径

② Python 最重要的库都有哪些

第一、NumPy

NumPy是Numerical
Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：

①快速、高效的多维数组对象ndarray

②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数

③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具

④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成

除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。

第二、pandas

pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。

pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。

第四、IPython

IPython项目开始于2001年，由Fernando
Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。

尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器

②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解

③scipy.optimize函数优化器和求根算法

④scipy.signal信号处理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器

SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。

第六、scikit-learn

scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：

①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等

②回归：Lasso、岭回归等

③聚类：K-means、谱聚类等

④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等

⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵

⑥预处理：特征提取、正态化

scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。

③ ipython和pycharm有什么区别

ipython和pycharm的区别：pycharm是一种python IDE，包含使用python语言开发时提高其效率的工具；ipython是一个python的交互式shell，内置了很多有用的功能和函数。

PyCharm是一种PythonIDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。

（推荐教程：Python入门教程）

IPython 是一个 python 的交互式 shell，比默认的python shell 好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多很有用的功能和函数。

IPython 为交互式计算提供了一个丰富的架构，包含：

• 强大的交互式 shell

• Jupyter 内核

• 交互式的数据可视化工具

• 灵活、可嵌入的解释器

• 易于使用，高性能的并行计算工具

④ IPython于python的区别

IPython与标准Python的最大区别在于：
ipython是一种工具，会对命令提示符的每一行进行编号。
python是语言，ipython也是基于python开发的。

⑤ ipython好还是python好

IPython 是一个 python 的交互式 shell，比默认的python shell 好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell命令，内置了许多很有用的功能和函数。

IPython 是基于BSD 开源的。

IPython 为交互式计算提供了一个丰富的架构，包含：

·强大的交互式 shell

·Jupyter 内核

·交互式的数据可视化工具

·灵活、可嵌入的解释器

·易于使用，高性能的并行计算工具

相关推荐：《Python基础教程》

IPython的开发者吸收了标准解释器的基本概念，在此基础上进行了大量的改进，创造出一个令人惊奇的工具。在它的主页上是这么说的：“这是一个增强的交互式Pythonshell。”具有tab补全，对象自省，强大的历史机制，内嵌的源代码编辑，集成Python调试器，%run机制，宏，创建多个环境以及调用系统shell的能力。

IPython与标准Python的最大区别在于，Ipython会对命令提示符的每一行进行编号。

python shell与ipython的区别：

（1）python shell不能在退出保存历史；

ipython历史记录自动保存：

保存在history.sqlite文件下：

可用“_”、“__”、“___”调用最近三次记录；

（2）python shell不支持tab自动补全；

ipython支持tab补全；

（3）python shell不能快速获取类、函数信息；

ipython通过“？”显示对象签名、文档字符串、代码位置，通过“？？”显示源代码；

（4）python shell不能直接执行shell命令，需要借助sys；

ipython通过“！”调用系统命令，如“！uptime”；

（5）其他

ipython有很多magic函数，可通过使用%lsmagic枚举；

%run：运行python文件

%edit：使用编辑器打开当前函数编辑

%save：把某些历史记录保存到文件

%debug：激活debug程序

%timeit：获得程序执行时间

%paste：获取剪切板文件并执行，最好用%cpaste，可通过Ctrl+C中断

⑥ 同一个汉字在python shell和ipython下编码为什么不同

stdin 和out指的是你控制台的输入输出时候的编码
python在运行的时候内部存储的编码和这两个没关系，从你的环境上看，2.7系列默认是系统编码，ipython默认是utf-8。我猜测这个应该可以根据文件的头部编码指定更改。
编码问题在python3.3全部是utf-8了，而且对字符串、汉字都做了优化处理，个人觉得比较方便。

⑦ ipython notebook 和Python有什么区别

ipython是一个 python 的交互式 shell，比默认的python shell 好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多很有用的功能和函数。
IPython Notebook是web based IPython封装，但是可以展现富文本，使得整个工作可以以笔记的形式展现、存储，对于交互编程、学习非常方便。