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IDE（Integrated Development Environment）是提供程序开发环境的专业应用程序，一般包括代码编辑器、编译器、调试器和图形用户界面（GUI）等工具。诸如Visual Studio（VS）、PyCharm、Xcode、Spyder和Jupyter Notebook都是业界常用的IDE。
本期推文基于Jupyter Notebook以及Spyder，介绍数据分析中相关性运算的Python实现。
首先，单击电脑左下角开始图标，搜索Anaconda3（64-bit）文件夹，在其下拉菜单中单击Jupyter Notebook（anaconda3），待弹出一个黑框后按Enter键从而打开Jupyter Notebook工作界面，参见图1。
图1 搜索Jupyter Notebook
单击Jupyter Notebook工作界面右上角New按钮，在下拉列表中选择Python3（ipykernel）选项以新建一个Python文件，参见图2。
图2 Jupyter Notebook启动工作界面
在弹出的代码框中输入第一段代码from string import ascii_letters，按Ctrl+Enter快捷组合键或单击按钮运行上述代码，通过单击左上角的“+”按钮可以新增代码框，直至完成相关性运算整个程序文件的编写，参见图3。
图3 创建Python文件
单击File项下的Download as选项将上述Jupyter Notebook另存为describe.py程序文件，其中的相关系数与热力图分别参见图4与图5。
图4 运用Python函数corr()计算的Pearson相关系数
图5 热力图：基于Python随机函数生成的表格型数据
单击电脑开始界面的Spyder（anaconda3），打开Spyder集成开发环境；按Ctrl+O快捷组合键打开我们新建的describe.py文件；顺次按Run current cell等工具按钮执行相应的命令行，计算Pearson相关系数，绘制热力效果图（参见图6和图7），以体验Spyder相较于Jupyter Notebook的另类“风味”！
图6 Spyder：基于describe.py文件
图7 Spyder风格的热力效果图
鉴于相关系数和热力图为常见数据分析方法，这里未予介绍；关于Python程序文件各行命令的注释，也请读者诸君自行百度研习。
编辑：Sunny
审核：杨露
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