從事資料科學相關工作的人，免不了在起步時都會思索：「假如時間有限，我應該選擇學習 R 語言或者 Python？」網路上相關的討論串已經太多，既然前提是「時間有限」，那我們更不應該花費時間去閱讀這些討論串，閱讀下來對於程式語言鄙視鏈的收穫可能還比原本的題目來得大。
這系列文章的視角是一個 R 語言使用者去學習 Python 資料科學的應用，希望讓還沒有開始學習的人對這兩個程式語言有一點 prior knowledge，藉由閱讀這系列文章，跟她們都稍微相處一下看看氛圍如何，再決定要選哪一個作為切入資料科學應用的程式語言。
這份學習筆記從一個 R 語言使用者學習 Python 在資料科學的應用，並且相互對照的角度出發，整份學習筆記可以分為五大主題：
R 語言的使用者可以在 CRAN 下載 R，然後再去 RStudio 下載這個好用的 IDE，兩者安裝完畢後就建立好了 R 語言的開發環境。
那麼關於 Python 的開發環境呢？我使用的作業系統是 OS X，系統已經安裝好 Python，只要打開終端機（不曉得怎麼開啟終端機的 Mac 使用者只要按 Command + Space 打開 Spotlight Search，搜尋 Terminal 然後按 Enter）輸入 $ python 就可以開始使用，如果需要編寫 .py 檔再執行的話我也可以使用慣用的 Sublime Text 或者任意的文字編輯器，感覺好像不需要再額外準備什麼東西。但是跟 RStudio 相較之下這樣的開發環境是略顯單薄了些，我覺得最基本起碼要能夠讓撰寫 .py 的編輯區跟命令列並陳，這樣開發起來才會舒服。
為了不要在第一天就歪腰，經過短暫的 google 之後，我打算使用 Jupyter Notebook 來作為我的 Python 開發環境。
Jupyter 官網的安裝建議沒有經驗的 Python 使用者透過 Anaconda 來安裝。Anaconda 是森蚺，南美洲的無毒蛇，跟蟒蛇（Python）都是體型非常巨大的蛇類，私心相當喜歡這個命名。
前往 Anaconda 將 .pkg 檔下載回來進行安裝。
OS X 原本安裝好的 Python 版本是 2.7，Jupyter 官網推薦安裝 Python 3 以上的版本，所以我選擇了 Python 3.5 版本的 Anaconda 4.2.0，安裝。Anaconda 安裝完畢後，在終端機輸入 $ python 確認安裝完成。
Python 3.5.2 |Anaconda 4.2.0 (x86_64)
輸入 Ctrl + D 離開 Python。
安裝 Anaconda 的同時也已經安裝 Jupyter Notebook，接著在終端機輸入以下指令啟動 Jupyter Notebook。
$ jupyter notebook
我們可以清楚得看到 Jupyter Notebook 是在 localhost:8888 上面運行，但是當我想要新增一個 Notebook 的時候，它出現的是 python [conda root] 與 python [default]。
回到終端機按 Ctrl + C 停止 Jupyter Notebook，接著在終端機輸入指令。
$ conda remove _nb_ext_conf
重新啟動 Jupyter Notebook，在終端機輸入指令。
$ jupyter notebook
新增一個 Python 3 Notebook，問題順利排解。
開發環境已經建立妥當了，接著讓我們在上面做最簡單的計算機應用吧！
在剛剛新增的 Python 3 Notebook 的第一個 cell 輸入一些簡單的加減乘除。
print(2 + 3)
print(2 - 3)
print(2 * 3)
print(10 / 2)
print(3 ** 2) # R 語言使用 3 ^ 2
print(10 % 4) # R 語言使用 10 %% 4
輸入完後，選擇這個 cell 並在上方的工具列點選「Cell」後點選「Run Cells」，就會得到答案輸出。
跟 R 語言的運算子略有出入的地方在指數與餘數計算的部分。Python 使用 ** 而非 ^ 來計算指數，使用 % 而非 %% 作餘數的計算。
第一天我們介紹了怎麼在自己的電腦建立 Python 的開發環境，在上面做了簡單的計算機應用。在建立開發環境與計算機應用時也跟 R 語言比較了一下。
同步刊登於 Github：https://github.com/yaojenkuo/learn_python_for_a_r_user
嗨您好，請問“出現的是 python [conda root] 與 python [default]。”和“新增一個 Python 3 Notebook，問題順利排解。”部分，前者和後者的差異是什麼呢？
Hi，
Anaconda 可以支援多個版本的 Python 環境，在原本的問題中它無法辨別我們要使用的 Python 3 環境；如果沒有排解問題，會因沒有設定好對應的環境而導致沒有回應（第三個參考連結就是討論這個問題）。
但是這個問題在新的 Anaconda 4.3.0 使用 Python 3.6 已經被修正，不再需要進行問題排解。
Best,
Tony
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