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源 / SegmentFault /作者「张京」
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Jupyter
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首先，第一神器是Jupyter。如果你是第一次使用，可能搞不清楚它的开发者做这么个鬼东西出来干什么，说它是博客系统也不像，说它是web服务器也不像，但它就是有用。
& r2 ^7 R$ r# g4 K& ~& [ 因为我们传统的web开发首先想的就是面向公众，你做一个服务器就是要服务成千上万浏览器的。
) r- o) D- V* I2 A; O, x5 c 当然Jupyter也可以服务众多浏览器，但它更多的还是方便研究人员，对研究人员来说简直是太方便了，你把代码像写文章一样直接写在输入框里，然后在本页面直接就看到了这个代码的结果，随时修改，随时展现，文码混排，是Markdown的一个增强版，毕竟Markdown还只能显示文字，最多再加上一些图片，而Jupyter是可以直接运行Python代码的。
( F) v7 R: i! e 当然，也有些人试图在Jupyter里运行PHP或Java代码，但显然成不了气候。因为Python这个语言天生就是脚本语言，可能将来唯一有希望往里移植的就是Javascript，这货也是一个脚本语言。脚本语言的好处就是不用编译，一行一个结果。
# B4 N$ q6 \$ C6 n2 n 纵观计算机语言发展历史，就是一个从繁到简的过程，C语言需要编译+链接才能运行，Java只要javac一下，把编译和链接合二为一，PHP更简单，直接运行就行了，连编译都省了。
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但是还不够直接，因为还要编写一个.php文件存盘，然后才能运行，到了Python以及其它脚本语言这里，可以直接在壳里运行，但最大的问题是运行可以运行，无法保存，要保存就又要跟传统方式一样，找个编辑器来，或者vi，存成文件以后才可以运行。
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Jupyter最大的优点就是：它本身还是一个外壳环境，可以运行脚本，但同时也帮你自动把这些脚本代码保存了下来，不但保存脚本代码，并且你插在脚本代码当中的所有注释不是普通注释，而是各种格式化的Markdown都一并帮你保存下来，并且可以随时修改。
# D7 b$ V$ L& N# N! e8 A3 t0 r 所以它兼具了脚本外壳和文件管理系统的优点，从此你开发Python代码再也不用先在IDE里写好代码，然后再到终端里去运行，而直接在一个web页面上就全部搞定了。
& b4 L3 i, @% S# I5 K% D/ D( \. e Java有这样的工具吗？PHP有这样的工具吗？没有，所以我们必须选择Python。
4 b" n) B# b6 @ Pandas
, V! v8 K( n" e: j5 a9 ? 第二神器是Pandas。如果我让你读取一个csv文件，然后求每一列数据的平均值，最大值，最小值，方差，用Java或PHP怎么做？
' m7 [! H/ B& @4 B* h 你首先要fopen一个文件，然后一行一行读进来，再给它整个数据结构，然后弄个循环计算，最后你可能还要fclose这个文件。
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总之代码一坨，麻烦死。而Python语言因为有Pandas这个神器，一行代码搞定：
df = pd.read_csv( a.csv )
& F# U/ m- l- X; e1 O2 @ 行了，从此以后，df就是这个DataFrame，它本身就是一个强大的数据结构，也可以把它理解成mysql数据库中的一张表吧，各种增删改查，求总和，求平均都是一行代码的事情。
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所以有这样强大的库，研究人员有什么理由选择Java？
6 H& s( l& I1 n& z1 N: ~5 g scikit-learn
" Q9 k' t3 e+ v+ T$ t( L3 { 第三神器scikit-learn，一般缩写为sclearn，各种机器学习算法，基本上只要你能想得到的，线性回归，逻辑回归，SVM，随机森林，最近邻居等等等等，各种算法全部在这里面（
http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html）。
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简而言之，只有你想不到，没有它做不到。
% j- B5 P- ?$ E5 Y4 X( m 所以这就是为什么玩机器学习必选Python的原因，你给我找一个Java或者PHP有这样多种算法的库来？
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matplotlib
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第四神器是matplotlib。如果我让你根据上面csv文件里的信息，画一个图，用Java该怎么做？
9 C2 Z$ k- G2 m2 N 你当然会去找第三方插件库，然后又是一通折腾，终于把图做出来，然后编译，然后运行。
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如果我要改配色呢？如果我要求画地图呢？如果要画热力图呢？那个麻烦就不是一星半点，而对于matplotlib来说，简直就是小菜一碟。
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简单的直方图就不说了，下面重点介绍如何用matplotlib配合Basemap画一个中国地图。
& a5 n) E6 c' J5 b 安装Basemap
9 p5 l! A! n2 Y7 k 先安装相应的组件。我假定你已经都安装好了Python以及Jupyter等等。如果没有安装的话，就去尝试一下brew install python3和brew install jupyter吧，网上有很多教程。
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然后你需要用pip3 install很多我们下面可能需要用到的库。但是因为我们要用一个叫做Basemap的库，而这个库没有办法用简单的pip3 install安装，所以稍多两个步骤：
brew install geos
( m2 _; W6 b* u: a pip3 install https://github.com/matplotlib/basemap/archive/v1.1.0.tar.gz
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开始画图
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启动Jupyter之后，我们还是本着从最简单的代码开始。先画一个世界地图：
import matplotlib.pyplot as plt
& {( W9 ?, u( ~# |
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
! a7 q* {8 N* k7 g! |& D0 R0 } plt.figure(figsize=(16,8))
, D1 W1 D) i: ]& R! a0 ^6 H4 c# x
m = Basemap()
6 M) \/ S9 W' @- J: q$ _0 x% b
m.drawcoastlines()
; J1 ]. Z h, [. } I$ m plt.show()
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前面两行引入相应的库，真正的代码就4行，够简单吧。第1行甚至可以不写，它定义了图的大小。第2行我们创建一个地图，第3行把海岸线画上，第4行显示这个地图，就是这样：
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6 U1 ^# [$ n5 a7 f: z4 P 你用Java的4行代码画一个地图出来？
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然后我们开始画上国家，又是1行代码：
m.drawcountries(linewidth=1.5)
- V% I3 j# u4 h1 m4 ]
就变成了这样：
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用Java可能吗？用PHP可能吗？
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如果我们想显示中国地图，只需要在创建Basemap时指定一下经纬度就行了：
m = Basemap(llcrnrlon=73, llcrnrlat=18, urcrnrlon=135, urcrnrlat=53)
/ V9 ^2 h& ]. z2 F 然后就得到了中国地图：
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看上去有点变形，这是因为我们没有添加任何投影的原因，Basemap提供24种不同的投影方式，你可以自己一个个试一下，比较常用的是兰勃特投影，我们添加一下：
m = Basemap(llcrnrlon=77, llcrnrlat=14, urcrnrlon=140, urcrnrlat=51, projection= lcc , lat_1=33, lat_2=45, lon_0=100)
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这次终于看上去比较正常了：
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我们想加上省的边界怎么办呢？Basemap缺省的包里没有中国的省区，只有美国的州，毕竟是美国人做的嘛。
1 J: x% v2 l/ Y$ W, X 不过好在世界很大，有专门的国际组织干这事，在这里(
https://gadm.org/download_country_v3.html)你可以下载全世界任何一个国家的行政区划Shape文件，然后我们给它加上：
1 P6 K3 l# N1 i3 N+ H( f
m.readshapefile( CHN_adm_shp/CHN_adm1 , states , drawbounds=True)
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然后就得到了下图：
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再往后，你还可以往图上改颜色啦，写数字啦，这些就留待你研究吧。总之，我想说的是，用Python画地图真的超容易。
& H( o @. Y; i. F8 D- [ 最后再为Java和PHP美言几句：大家分工不同，Java和PHP虽然做这样的数字研究不是很方便，但还是非常适合web开发的，而Python在这方面并不适合。
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所以通常的做法是：首先用Python验证算法，经过一系列复杂的计算，把算法确定下来之后，当要应用到web上的时候，再用Java或者PHP把最终形成的结论重写一遍，这样就能充分利用各种语言的优势。
5 ^+ x0 i& Y; x4 ?' J$ a 补充：
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basemap这个第三方库可能不太好安装，Windows下可以在
https://sourceforge.net/projects/matplotlib/files/matplotlib-toolkits/basemap-1.0.7/ 下载EXE文件安装。
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