: p+ b9 ]: B, n$ V0 r% D
! |* C2 r! x2 ~9 n' q2 w3 ? 源 / SegmentFault /作者「张京」
6 F: ~7 C" s; Z5 [# {! T% {" h Jupyter
4 k% u8 x* {4 o( i6 n, B% o! k8 d 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。
' I+ U" J* S; M6 J1 ~6 h 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。
! R3 v b$ R2 d+ n
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。
- F2 @4 V! @9 q3 s
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。
3 l a6 ^2 |6 ?9 P" C6 ^% u 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。
3 I i% A K6 z6 p; d
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。
. f: K! J& y+ w9 M+ G 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。
0 i5 P( l; [% e' g4 H* q 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。
6 y1 B" k+ A L2 V2 F
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。
& a. `- S- _/ ?; H" [
Pandas
6 _3 d* |/ O- Q9 ^
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？
- C( x& K ?! U3 B0 C 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。
4 D+ o1 a5 x8 D, p$ q 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 )
6 `! }6 u! K; y/ Z7 { 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。
( q! c) q, a$ D9 Y2 B
所以有这样强大的库，研究人员有什么理由选择Java？
6 T# u R! }8 u scikit-learn
* T* _" ^1 _; a! `' @* h 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）。
4 ~, w& i$ h& |; F2 \
* i) _% A2 n( W" y( Y9 b
简而言之，只有你想不到，没有它做不到。
: Q2 S2 | x3 ?! F$ f
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？
7 w( k9 u5 k {2 ^8 ] matplotlib
8 d3 K6 {+ f3 V3 ?, {+ h 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？
+ Q, |/ w$ x/ _% J
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。
$ t/ `6 Q$ `! C; Z; E8 _# p
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。
+ V3 N/ _) A* _" L 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。
1 L/ e( D! g$ ~4 L
安装Basemap
; e5 J" l$ F* y) t
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。
4 W; U' s* n/ |* { 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
. x7 o. h' l! w' e! R5 f+ x
pip3 install https://github.com/matplotlib/basemap/archive/v1.1.0.tar.gz
/ D. S- L* s; l) } 开始画图
5 w) P8 c" V h1 c 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
. d( I1 ]# L1 L3 _, V2 i/ i8 Y! W3 ? from mpl_toolkits.basemap import Basemap
) x f& `' D2 ]6 C
plt.figure(figsize=(16,8))
/ g% ]3 l) y' E6 O, N L4 U
m = Basemap()
4 P) X9 b: B' |# C. w m.drawcoastlines()
8 C3 G( J6 c: r1 a
plt.show()
& i+ V2 L7 j$ o( y
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：
6 u6 _$ @% o) u, S 1 R1 m$ B# {) _1 k6 J8 q d
你用Java的4行代码画一个地图出来？
1 e/ P$ ?' U; I0 f
然后我们开始画上国家，又是1行代码：
m.drawcountries(linewidth=1.5)
# C5 ~4 A7 [$ E+ T) | 就变成了这样：
7 T; b: X2 D3 D% e: A
2 I) _2 Q6 t2 a+ D3 x& ?* }" r 用Java可能吗？用PHP可能吗？
5 E8 Y6 e6 n3 _, P 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)
5 c5 P( P$ z+ ^0 E/ A 然后就得到了中国地图：
) I" f9 L( s ?4 r
# C: H) F- f; s 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)
; m T( i; b; w: K/ V: L
这次终于看上去比较正常了：
; `3 X9 A% P) ~6 {' @- I) t# g 0 G* Y) `" g4 o8 `& }: ^3 W
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。
6 G/ y- _' E; P& U: f 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：
! R" V9 v% b$ T m.readshapefile( CHN_adm_shp/CHN_adm1 , states , drawbounds=True)
( \8 E; p& Z" e/ F ^
然后就得到了下图：
$ `8 D9 \' f1 u, @" b
5 _: {: H" B; Z8 J: `* V; { 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。
: Y8 D$ L2 K# }9 y0 K
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。
" j) I/ _: W; g% l: j
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。
6 T+ z( W/ s9 n3 o7 y5 i( G; w 补充：
. v, q$ s+ S. W. X# ` C5 j 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。
+ v: s" [2 O, p, g$ U' G! |
/ k8 |8 W! }% k* |) U- t ▲
* t2 w; ^7 q8 G: { END
+ k! e: R" V4 u0 v 关注民工哥技术之路微信公众号，在后台回复关键字：1024 或 2048，可以获取一份最新整理的技术干货。
6 g" |; b) e9 n
# q/ T) J/ B1 A" H 
