python官方网站提供的安装包中包括哪三个(python官网提供了不同
如何下载并安装python?
1、首先，需要到python的官方网站下载python的安装包。python官网的链接地址：。
2、打开官方网站，光标移到Downloads，选择windows。
3、2018年2月28日，python发布了3.7版本。根据不同的操作系统，选择不同版本的安装包。每一个版本提供了三个下载链接，依次是基于网页的安装程序、可执行的安装程序、程序的压缩文件。通常选择下载可执行的安装程序。32位的操作系统请选择windows x86，64位操作系统请选择windows x86-64。
4、双击打开下载好的安装包。
5、勾选Add Python 3.7 to PATH，然后点击Customize installation(自定义安装)。
6、选项默认即可，点击next(下一步)。
7、选项默认即可，Customize install location(自定义安装路径)，由于默认的安装路径太深，不方便我们找到安装文件，因此我们自己改为较浅且好找的路径：D:PythonPython37，然后点击Install(安装)。
8、安装进行中，大约需要两分钟。
9、安装完成，点击Close(关闭)。
10、打开命令行，输入python 回车，出现python的版本信息并进入编辑页面。输入print("Hello World")，打印Hello World。输入exit() 退出编辑页面。至此，python的安装完成。欢迎进入python的世界。
关于如何下载并安装python，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
python有哪些库
Python中6个最重要的库：
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。
Python官网的几个下载文件的区别？
Download Windows x86-64 web-based installer 这个是基于网络的安装包，安装时需要网络，也就是不能离线安装。在没有网络的情况下，用这个安装包是没办法安装的。
Download Windows x86-64 executable installer 是exe的安装包，也就是我们通常用的，不需要额外的网络支持。
Download Windows x86-64 embeddable zip file 这是压缩文件，所有的文件都已经在压缩包里了，解压就可以了，不需要安装。但可能需要设置一些环境变量之类的。
以上三个，对于初学者应该选择第二个进行安装，网络环境好的可以选择第一个。第三个是需要自行配置的，不建议初学者下载安装。
python官网有几个下载文件，有什么区别？如下
1.Windows x86 MSI Installer (2.7.8)
- ?32位系统安装的python
2.Windows x86 MSI program database (2.7.8)
- 32位python源码的符号库。 如果做纯Python开发，为python的C接口开发准备的。
3.Windows X86-64 MSI Installer (2.7.8)
- ?64位系统安装的python
4.Windows X86-64 MSI program database (2.7.8)
- 64位python源码的符号库。 如果做纯Python开发，为python的C接口开发准备的。
一. 基本概念
Python(英语发音:/?pa?θ?n/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。
二. 优点
Python 是一种不受局限、跨平台的开源编程语言，它功能强大且简单易学。因而得到了广泛应用和支持。
ArcGIS 9.0 社区中引入了 Python。此后，Python 被视为可供地理处理用户选择的脚本语言并得以不断发展。每个版本都进一步增强了 Python 体验，从而为您提供更多的功能以及更丰富、更友好的 Python 体验。
ESRI 已将 Python 完全纳入 ArcGIS 中，并将其视为可满足我们用户社区需求的语言。下面仅介绍 Python 的部分优势：
1.易于学习，非常适合初学者，也特别适合专家使用。
2.可伸缩程度高，适于大型项目或小型的一次性程序(称为脚本)。
3.可移植，跨平台。
4.可嵌入(使 ArcGIS 可脚本化)。
5.稳定成熟。
6.用户社区规模大。
Python 已延伸到 ArcGIS 中，成为了一种用于进行数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化的语言，因而有助于提高工作效率。
