《利用Python进行数据分析》（原书第2版）
《利用Python进行数据分析》（原书第2版）
《利用Python进行数据分析》（原书第2版）
社区和会议
除了网络搜索，科学、数据相关的Python邮件列表对于解决问题也非常有帮助。可以看看下列邮件列表：
- pydata：与数据分析和pandas相关的谷歌群组列表
- pystatsmodels：与statsmodels和pandas相关的问题
- scikit-learn邮件列表（scikit-learn@python.org）以及Python机器学习相关内容
- numpy-discussion: NumPy相关问题
- scipy-user：与SciPy或科学相关的Python问题
不给出上述邮件列表的具体URL，以免以后发生变更，这些URL很容通过互联网搜索找到。
每年全世界都会举办很多Python编程者会议。如果你想联系其他和你有共同爱好的Python编程人士，建议你在可能的情况下尝试参加一个会议。很多会议会为没有能力负担入场费或旅行费的人士提供经济支持。以下会议可供考虑：
- PyCon和EuroPython：北美和欧洲的两大主要Python会议
- SciPy和EuroSciPy：北美和欧洲面向科学计算的会议
- PyData：全世界范围内一系列区域性的会议，主题为数据科学和数据分析用例
- 国际和地区性的PyCon会议（参见https://pycon.org/上的完整列表）
为了加深Python知识，建议通过Python官方教程或者一本优秀的通用Python编程书籍来补充完善学习的Python的内容。推荐的入门书籍包括：
- 《Python Cookbook》（第3版），作者为David Beazley和Brian K. Jones（O'Reilly）
- 《Fluent Python》，作者为Luciano Ramalho（O'Reilly）
- 《Effective Python》[插图]，作者为Brett Slatkin（Pearson）
第2章 Python语言基础、IPython及Jupyter notebook
2.1Python解释器
Python：一种解释型语言。Python解释器通过一次执行一条语句来运行程序。标准的交互式Python解释器可以通过在命令行输入python命令来启动：
$python
Python 3.8.7rc1 (tags/v3.8.7rc1:e320109, Dec 7 2020, 16:42:32) [MSC v.1927 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> a = 5
>>> print(a)
5在命令行中看到的>>>提示符是键入代码的地方。要退出Python解释器回到命令行提示符，可以输入exit()或者按下Ctrl+D。
通过Python命令，再把．py文件作为第一个参数就可以非常方便地运行Python程序。假设我们已经写好了一个叫作hello_world.py的文件：
print('Hello world')可以执行以下命令去运行程序（hello_world.py必须在命令行的当前路径下）：
$ python hello_world.py
Hello world做数据分析或科学计算则建议使用IPython和Jupyter notebook。IPython是一个加强版的Python解释器，Juypyter notebook是一种基于Web的代码笔记本，最初也是源于IPython项目。
通过在Anaconda的终端输入$ipython来启动IPython：
$ipython
Python 3.11.4 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Jul 5 2023, 13:38:37) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 8.12.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.In [1]:在IPython中使用%run命令，会在同一个进程内执行指定文件中的代码，确保在执行完成是可以立即探索结果。
$ ipython
Python 3.6.0 | packaged by conda-forge | (default, Jan 132017, 23:17:12)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 5.1.0-- An enhanced Interactive Python.
? -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -&g
