通常程序员们会选择 Ubuntu 这类 linux 环境开发深度学习算法，但在 Windows 做类似的工作有时也会带来很多方便。本文梳理一下在 Windows 部署深度学习开发环境的一般步骤，供大家参考。

一、检查GPU显卡

1、查看显卡规格

在Windows下，可以通过以下几种方法查看GPU规格：

1. 使用Windows设置：

• 打开「设置」，可以通过快捷键Windows + I实现。
• 依次点击「系统」-「屏幕」-「高级显示器设置」。
• 在「显示器 1」旁边，可以看到显卡的名称。

2. 使用任务管理器：

• 右键单击屏幕底部的任务栏，选择“任务管理器”，或使用Ctrl+Shift+Esc快捷键打开。
• 选择窗口顶部的「性能」选项卡。
• 在侧边栏中选择「GPU 0」或相应的GPU编号。
• GPU的制造商、型号名称以及专用内存量等规格信息会显示在窗口的右上角。

3. 使用设备管理器：

• 打开「设备管理器」，在其中可以查看各种硬件设备的信息，包括GPU。
• 在「显示适配器」部分，可以看到GPU的型号，并且可以进一步查看其属性以获取更多详细信息。

4. 使用命令行工具：

• 如果你的计算机上安装了NVIDIA显卡，可以通过命令行工具nvidia-smi来查看GPU驱动版本和其他相关信息。
• 点开任务栏中的“搜索”，输入“cmd”，打开命令窗口。
• 在命令窗口中输入nvidia-smi命令，即可查看GPU的相关信息。

以上就是在Windows下查看GPU规格的几种常见方法，你可以根据自己的需求和习惯选择合适的方式进行查看。

2. 查看 GPU 驱动程序

比如，你的机器上安装了 RTX3060，要查看Windows是否安装了RTX 3060驱动程序，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开设备管理器：

   • 使用快捷键Win + X，并选择“设备管理器”。
   • 或者在开始菜单中搜索并打开“设备管理器”。
   • 还可以使用快捷键Win + R，输入“devmgmt.msc”，然后按Enter键打开设备管理器。

2. 查找显示适配器：

   • 在设备管理器窗口中，找到并点击展开“显示适配器”选项。

3. 查看显卡驱动信息：

   • 在“显示适配器”下方，你会看到已安装的显卡驱动信息。找到与RTX 3060相关的条目。
   • 双击展开显卡驱动后，你可以查看其详细信息，包括驱动程序提供商、驱动程序版本号等。

如果在“显示适配器”下看到了RTX 3060及其相关的驱动程序信息，那么你的Windows系统就已经安装了RTX 3060的驱动程序。

请注意，如果你最近升级了显卡或更改了硬件配置，可能需要重新启动计算机才能使新的驱动程序生效。同时，确保你安装的驱动程序是从NVIDIA官方网站下载的，以确保其兼容性和稳定性。

如果“显示适配器”下没有RTX 3060的条目，或者显示的是其他型号的显卡，那么可能是驱动程序没有正确安装，或者你的计算机没有识别到RTX 3060显卡。在这种情况下，你需要检查显卡是否正确安装在计算机上，或者尝试重新安装显卡驱动程序。

二、安装 CUDA Toolkit

安装RTX 3060的驱动程序是开始使用显卡进行深度学习工作的第一步，但仅仅安装驱动程序并不足以直接开始深度学习。你还需要确保你的系统满足深度学习的其他要求，并安装必要的软件和框架。

以下是一些你需要考虑和完成的步骤：

1. 检查系统要求：

   • 确保你的Windows系统支持CUDA（Compute Unified Device Architecture），这是NVIDIA显卡用于通用计算的并行计算平台和API模型。
   • 确保你的RTX 3060显卡有足够的显存来支持你的深度学习模型。

2. 安装CUDA Toolkit：

   • NVIDIA CUDA Toolkit包含了开发CUDA程序所需的库、工具和文档。你需要从NVIDIA官方网站下载并安装与你的显卡和操作系统兼容的CUDA Toolkit版本。

3. 安装cuDNN：

   • cuDNN是NVIDIA开发的针对深度神经网络的GPU加速库。它是CUDA的深度学习扩展，能提供更高效的深度神经网络前向和后向传播函数。

4. 安装深度学习框架：

   • 选择一个深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并根据框架的文档安装对应的GPU版本。这些框架通常支持CUDA和cuDNN，从而可以利用NVIDIA显卡进行加速。

5. 配置环境变量：

   • 根据你的深度学习框架和CUDA Toolkit的安装路径，配置相应的环境变量，以确保框架能够正确地找到和使用CUDA和cuDNN库。

6. 验证安装：

   • 编写一个简单的深度学习模型或运行框架提供的示例代码，以验证你的GPU是否正确安装并可以正常工作。

请注意，深度学习通常需要大量的计算资源和显存，因此确保你的RTX 3060显卡有足够的性能来处理你的任务。同时，不同的深度学习框架和项目可能需要不同版本的CUDA和cuDNN，因此务必仔细阅读并遵循框架和库的官方安装指南。

完成上述步骤后，你就可以开始探索深度学习了。记得保持对最新技术和工具的关注，以便在需要时更新和优化你的深度学习环境。

1 、CUDA

要检查Windows是否安装了CUDA，你可以按照以下步骤进行：

1. 通过NVIDIA显卡驱动程序检查：

   • 打开Windows的“控制面板”，然后选择“程序”或“程序和功能”。
   • 在这里，找到NVIDIA显卡驱动程序并检查其版本。如果CUDA被安装，通常可以在驱动程序的版本号中找到相应的标识。

2. 使用命令提示符检查：

   • 按下Win键 + R键，打开“运行”对话框，输入“cmd”并按下回车键，打开命令提示符窗口。
   • 在命令提示符窗口中，输入“nvcc -V”并按下回车键。如果你的电脑安装了CUDA，它将显示CUDA的版本信息。

3. 查看系统信息：

   • 如果你已经安装了NVIDIA控制面板，你可以通过开始菜单进入NVIDIA控制面板。
   • 在NVIDIA控制面板中，找到“帮助”或“系统信息”选项，然后查看组件部分，特别是与“cuda”相关的参数。这将显示你的显卡所支持的CUDA版本。

4. 使用nvidia-smi命令：

   • 打开命令提示符窗口，并输入“nvidia-smi”。这个命令将显示关于你的NVIDIA显卡的详细信息，包括驱动版本和CUDA版本（如果已安装）。
   • 如果提示“nvidia-smi显示不是内部或外部指令”，可以先输入“cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI”再使用“nvidia-smi”命令。

通过上述方法，你应该能够确认Windows是否安装了CUDA以及安装的版本。如果CUDA未安装或版本不匹配，你可能需要从NVIDIA官方网站下载并安装适合你显卡和操作系统的CUDA版本。

2、nvcc

nvcc是一种编译器驱动程序，主要用于简化C++或PTX代码的编译过程。它提供简单且熟悉的命令行选项，并通过调用实现不同编译阶段的工具集合来执行编译任务。nvcc的主要工作流程包括将设备代码与主机代码分离，然后将设备代码编译成汇编形式（PTX代码）或二进制形式（cubin对象），并通过CUDA运行时函数的调用来替换。

nvcc的命令行参数非常丰富，可以用来指定各种编译选项。例如，-arch arch_value用于指定目标GPU架构；-g用于生成调试信息，方便进行程序的调试；-I include_dir用于添加头文件搜索路径；-L lib_dir用于添加库文件搜索路径；-l lib_name用于链接静态库；-c表示只编译不链接，生成目标文件；-ptx用于生成PTX代码；而-cubin则用于生成二进制代码。

此外，nvcc在CUDA编程中扮演着重要角色。CUDA编程模型由C++语言的最小扩展集和运行时库组成，而包含这些扩展的任何源文件都必须使用nvcc进行编译。这使得熟悉C++编程语言的用户能够轻松地编写供设备执行的程序。

总的来说，nvcc是一个功能强大的编译器工具，对于进行CUDA编程和使用NVIDIA GPU进行高性能计算的开发者来说，它是不可或缺的。

3、 nvidia-smi

nvidia-smi（NVIDIA System Management Interface）是一个命令行实用程序，主要用于监控和管理NVIDIA GPU（图形处理器）的状态和性能。它为用户提供了一种简单而强大的方式来获取有关GPU的实时信息，进而用于诊断、优化和管理GPU资源。

在大多数情况下，nvidia-smi是与NVIDIA GPU驱动程序一起安装的。当安装NVIDIA GPU驱动程序时，nvidia-smi工具通常会自动包含在驱动程序软件包中，并在安装过程中将其放置在适当的位置。

通过nvidia-smi，用户可以查看每个GPU的编号、型号、驱动版本、总内存、已用内存、GPU利用率、温度、功率使用情况等关键信息。这些信息对于确定哪个进程可能占用了太多资源或者优化GPU资源使用尤为有用。例如，用户可以使用nvidia-smi来监控GPU的利用率、温度以及内存使用情况，以确保一切正常并最大化资源的使用。

此外，nvidia-smi还提供了其他多种功能。例如，它可以列出所有可用的NVIDIA设备，查看系统拓扑，以及动态地观察GPU的状态。用户还可以使用nvidia-smi来查看当前的GPU时钟速度、默认时钟速度和最大可能的时钟速度，以及显示每个GPU的可用时钟速度列表。

此外，nvidia-smi还可以用于启用和禁用GPU配置选项，如ECC内存功能。这对于需要高级GPU功能配置的用户来说是非常有用的。

总的来说，nvidia-smi是一个非常有用的工具，尤其是对于需要密切监视和管理其GPU资源的用户，如机器学习研究员、数据分析师、高性能计算用户等。通过nvidia-smi，用户可以更好地了解GPU的工作状态，优化资源使用，从而确保系统的稳定性和高效性。

4、 CUDA Toolkit

检查CUDA Toolkit是否已安装，可以按照以下步骤进行：

1. 在终端或命令提示符中输入命令：

   • 打开终端（Linux或macOS）或命令提示符（Windows）。
   • 输入nvcc -V命令。如果CUDA Toolkit已经安装，则会显示其版本号。

2. 对于Linux系统：

   • 可以通过dpkg -l | grep nvidia-cuda-toolkit命令来查看CUDA Toolkit的安装情况。如果已经安装，则会显示安装的版本号。

3. 对于Windows系统：

   • 在“控制面板”中查看已安装的程序列表，找到CUDA Toolkit并查看其版本号。

4. 检查GPU驱动程序：

   • CUDA需要与适当的GPU驱动程序配合使用。确保已经安装了最新的NVIDIA GPU驱动程序。可以使用NVIDIA系统管理工具（例如NVIDIA Control Panel）来确认GPU驱动程序是否已正确安装。

请注意，如果上述步骤中未能找到CUDA Toolkit的相关信息，那么很可能CUDA Toolkit尚未安装。在这种情况下，你可能需要前往NVIDIA官方网站下载并安装适合你的系统和GPU的CUDA Toolkit版本。安装过程中请按照官方指南进行操作，以确保安装正确无误。

安装完成后，你可以通过运行示例代码来验证CUDA Toolkit是否安装成功。示例代码通常存储在CUDA安装目录的示例文件夹中。你可以切换到示例代码目录，然后按照相应的文档来编译和运行示例代码。如果代码能够成功编译并运行，那么可以确认CUDA Toolkit已经安装并可以正常工作。

三、安装部署深度学习开发环境

下面以 Pytorch 为例说明如何安装部署深度学习开发环境。

1、在Windows下安装PyTorch

在Windows下安装PyTorch，可以按照以下步骤进行：

首先，需要安装Anaconda，它是一个优秀的Python环境和包管理软件，使用软件包管理系统Conda进行管理，非常适合用于管理PyTorch所需要的环境和包。安装完成后，在Anaconda Prompt中创建一个新的Python环境，并激活该环境。

接下来，需要确保已经安装了CUDA Toolkit和cuDNN。这两个库是PyTorch使用GPU进行深度学习计算所必需的。可以从NVIDIA的官方网站下载并安装它们。

然后，进入PyTorch的官方网站，查看安装命令。根据自己的需求（例如是否使用GPU、Python的版本等）选择合适的安装命令。在Anaconda Prompt中，使用Conda或者pip来安装PyTorch。

最后，安装完成后，可以通过运行一段简单的PyTorch代码来测试安装是否成功。例如，可以创建一个简单的张量（Tensor）并进行一些基本的操作。

请注意，安装PyTorch时需要注意CUDA的版本、Python的版本以及操作系统的兼容性。如果版本不匹配，可能会导致安装失败或者无法正常运行。此外，安装过程中如果遇到任何问题，可以查阅PyTorch的官方文档或者在相关的社区和论坛中寻求帮助。

以上就是在Windows下安装PyTorch的基本步骤。具体的安装过程可能会因为不同的系统和环境而有所差异，因此在实际操作中需要根据具体情况进行调整。

2、安装Anaconda

安装Anaconda的步骤如下：

1. 打开浏览器，输入“Anaconda”或者访问“https://www.anaconda.com/”进入Anaconda官网。在官网首页，可以看到默认的Anaconda版本是针对Windows的，直接点击“Download”即可下载。
2. 下载完成后，找到下载的Anaconda安装包，双击运行它。注意，安装包的文件名可能类似于“Anaconda3-xxxx.xx-Windows-x86_64.exe”，其中“xxxx.xx”是版本号，具体会根据你下载的版本有所不同。
3. 在安装过程中，点击“Next”进行下一步。
4. 接下来，会看到一个许可协议页面，点击“I Agree”表示你同意该协议。
5. 在接下来的页面，会看到“Just Me”和“All Users”两个选项。“Just Me”是只供当前用户使用，“All Users”是供使用这台电脑的所有用户使用。这是权限问题，无论选择哪个，对安装空间影响不大。一般来说，如果电脑只有你一个人使用，可以选择“Just Me”。如果电脑有多个用户，建议选择“All User”。选择后，点击“Next”进入下一步。
6. 然后，需要设置Anaconda的安装路径。路径名称最好为全英文，文件夹需要为空。不建议将Anaconda安装在C盘，因为Anaconda软件占用内存比较大。设置完成后，点击“Next”。
7. 接下来，点击“Install”开始安装。如果不选择其他选项，就需要手动将Anaconda添加到PATH环境变量中。
8. 安装完成后，点击“Next”和“Finish”完成安装过程。

安装完成后，还需要配置环境变量。在Windows系统中，可以通过“系统属性”->“高级”->“环境变量”来设置。在“系统变量”中找到“Path”，并进行编辑，添加Anaconda的安装路径。具体路径可能类似于“C:\Anaconda3”、“C:\Anaconda3\Scripts”和“C:\Anaconda3\Library\bin”。

完成以上步骤后，Anaconda就已经成功安装并配置好了。你可以通过在命令行中输入“conda --version”来检查是否安装成功。如果返回了版本号，那就说明安装成功了。然后你就可以开始使用Anaconda来管理你的Python环境和包，包括安装PyTorch等深度学习框架了。

3、Anaconda 简介

Anaconda是一个开源的Python发行版本，它包含了Python和众多常用的科学计算类的库，如pandas、numpy、matplotlib等，以及一个强大的包管理器conda。这些库使得数据分析、可视化和处理变得更为方便。此外，Anaconda还集成了机器学习库，如Scikit-learn，适用于机器学习和深度学习等广泛的使用场景。

Anaconda的特点之一是它包含了Conda，一个强大的包管理和环境管理工具。用户能够利用conda轻松创建、导出、安装和更新环境，避免环境混乱的问题。同时，conda还可以管理不同版本的Python以及Python包，将它们隔离开来以避免相互影响。

安装Anaconda时，用户可以根据自己的操作系统（Windows、Mac OS X、Linux）和位数（32位或64位）选择合适的版本进行下载。安装过程相对简单，只需双击下载好的文件并按照提示进行安装即可。安装完成后，用户还需要配置环境变量，以便在命令行中直接使用conda命令。

总的来说，Anaconda是一个集成了Python、常用科学计算库和包管理工具的发行版本，它为用户提供了一个便捷、高效的工作环境，使得数据科学、机器学习和深度学习等领域的工作变得更加容易。

4、Anaconda的主要命令

Anaconda的主要命令主要围绕环境管理和包管理展开。以下是一些常用的Anaconda命令：

环境管理命令：

1. 创建虚拟环境：

   • conda create -n ENV-NAME python=**：其中ENV-NAME是虚拟环境的名字，**指定python版本。例如，conda create -n myenv python==3.9.0将创建一个名为myenv的虚拟环境，并安装Python 3.9.0版本。
   • conda create --name env_name：创建一个名为env_name的虚拟环境。
   • conda create --name env_name python=3.6：创建一个指定Python版本的虚拟环境。
   • conda create --name env_name python=3.6 pandas numpy scipy：创建一个包含特定Python版本和某些包的虚拟环境。

2. 激活虚拟环境：

   • conda activate ENV-NAME：激活名为ENV-NAME的虚拟环境。
   • activate env_name：激活名为env_name的虚拟环境。

3. 退出当前环境：

   • conda deactivate：退出当前激活的虚拟环境。

4. 复制虚拟环境：

   • conda create --name new_env_name --clone old_env_name：复制一个名为old_env_name的虚拟环境，并命名为new_env_name。

包管理命令：

1. 在当前环境中安装包：

   • conda install <package_name>：在当前激活的虚拟环境中安装指定的包。
   • pip install <package_name>：同样可以在当前环境中使用pip命令安装包。

2. 在当前环境中安装依赖文件：

   • conda install --file requirements.txt：根据requirements.txt文件中的依赖列表在当前环境中安装包。

3. 获取已安装的包：

   • conda list：列出当前环境中已安装的包。

4. 卸载包：

   • conda remove <package_name>：在当前环境中卸载指定的包。

此外，还有一些其他常用命令，如：

• conda info --envs：显示已创建的所有虚拟环境。
• sourceactivate <env_name>：在某些操作系统上用于切换环境。

这些命令为Anaconda用户提供了强大的环境管理和包管理功能，使得用户可以轻松创建、激活、退出和复制虚拟环境，以及安装、卸载和查看已安装的包。

5、安装PyTorch

在Anaconda中安装PyTorch的步骤如下：

1. 首先，确保已经成功安装了Anaconda并创建了一个合适的虚拟环境。你可以使用conda create -n myenv python=3.x命令创建一个新的虚拟环境，其中myenv是环境的名称，3.x是你想要安装的Python版本。
2. 激活你创建的虚拟环境。在Windows上，使用conda activate myenv命令；在Mac或Linux上，使用source activate myenv命令。
3. 打开PyTorch官网（https://pytorch.org/），选择适合你的操作系统和CUDA版本的安装命令。请注意，如果你的电脑有NVIDIA的GPU并且安装了CUDA，那么选择支持CUDA的版本可以加速PyTorch的计算。
4. 将从PyTorch官网复制的安装命令粘贴到你的命令行中，并按回车执行。这将使用conda或pip来安装PyTorch及其依赖项。
5. 安装完成后，你可以通过运行一段简单的PyTorch代码来测试安装是否成功。例如，你可以尝试导入PyTorch库并创建一个张量。

需要注意的是，PyTorch的安装可能会受到你的操作系统、Python版本、CUDA版本等多种因素的影响。因此，在安装过程中如果遇到问题，建议查阅PyTorch的官方文档或寻求社区的帮助。

此外，由于PyTorch和Anaconda都在不断更新，具体的安装步骤和命令可能会有所变化。因此，在进行安装时，最好参考最新的官方文档或教程。

6、Python的IDE（集成开发环境）

Python的IDE（集成开发环境）有很多选择，这些IDE提供了代码编辑、调试、自动化构建等功能，可以极大地提高Python开发者的效率。以下是一些常见的Python IDE及其安装方法：

1. PyCharm：PyCharm是JetBrains公司开发的一款Python IDE，它提供了智能代码补全、代码质量分析、调试和测试等功能。PyCharm的安装比较简单，只需从官网下载对应版本的安装包，然后按照安装向导进行安装即可。
2. Visual Studio Code：Visual Studio Code（简称VS Code）是一款轻量级的但功能强大的代码编辑器，支持Python开发。VS Code本身并不包含Python解释器，但可以通过安装Python扩展来支持Python开发。VS Code的安装也非常简单，可以从其官网下载并安装。
3. Spyder：Spyder是一款基于Python的科学计算IDE，它集成了NumPy、SciPy和Matplotlib等库，非常适合数据分析和科学计算。Spyder的安装可以通过Anaconda进行，因为Anaconda发行版中包含了Spyder。
4. Sublime Text：Sublime Text是一个高度可定制的文本编辑器，也支持Python开发。虽然它本身不是专门的IDE，但可以通过安装插件来增强Python开发的功能。Sublime Text的安装可以从其官网下载并安装。

安装这些IDE时，需要注意以下几点：

• 确保你的操作系统满足IDE的安装要求。
• 在安装过程中，可能需要选择是否包含某些组件或插件，根据你的需求进行选择。
• 安装完成后，可能需要进行一些配置，例如设置Python解释器的路径、配置代码风格等。

此外，如果你使用的是Anaconda，那么它自带的Spyder IDE就已经是一个很好的Python开发环境了。你可以在Anaconda Navigator中启动Spyder，开始你的Python编程之旅。

总的来说，选择哪个IDE取决于你的个人喜好和需求。不同的IDE有不同的特点和优势，你可以尝试使用几个，然后选择最适合你的那个。

7、安装 Jupyter Notebook

我觉得 Jupyter Notebook 是一个很好用的工具，用它开发 Python 算法非常方便，建议安装。

Jupyter Notebook是一个可以在Windows下安装的Python软件。它是一个开源的Web应用程序，允许你创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。它非常适合数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等。

要在Windows下安装Jupyter Notebook，你需要先安装Python和pip（Python的包管理器）。然后，你可以通过pip在命令行中安装Jupyter Notebook。以下是基本的安装步骤：

1. 访问Python官网（https://www.python.org/）下载并安装适合你操作系统的Python版本。在安装过程中，确保勾选“Add Python to PATH”选项，以便在命令行中直接使用Python和pip。
2. 打开命令行工具（如CMD或PowerShell），输入以下命令来安装Jupyter Notebook：

pip install jupyter

3. 安装完成后，你可以通过输入以下命令来启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

这将在你的默认浏览器中打开一个新的Jupyter Notebook界面。

请注意，如果你使用的是Anaconda发行版，Jupyter Notebook已经预装在其中。你可以直接在Anaconda Navigator中启动它，或者通过Anaconda Prompt使用jupyter notebook命令来启动。

此外，安装过程中可能会遇到一些问题，比如权限问题、依赖问题等。如果遇到这些问题，你可以尝试以管理员身份运行命令行工具，或者查看相关的错误提示和解决方案。同时，确保你的Python和pip都是最新版本，以获得最佳的兼容性和功能。

8、Jupyter Notebook 的进一步介绍

Jupyter Notebook是一个交互式的笔记本式编程环境，它支持四十余种编程语言，包括在数据科学领域非常流行的Python、R、Julia、Scala等。这款开源的Web应用可以在Web浏览器中运行，用户可以在其中编写代码、公式、解释性文本、绘图、运行代码，并查看代码输出结果。更为强大的是，用户还可以将代码、文本、图像、音频、视频等内容整合到一起，形成一个交互式的笔记本，并通过GitHub、E-mail等方式进行分享。

Jupyter Notebook的主要特点体现在以下几个方面：

1. 交互性强：用户可以实时编写、运行代码，并立即查看代码输出结果，这使得代码调试和交互式数据分析变得极为快速和方便。
2. 可共享性：用户无需担心其他人是否有正确的软件配置或环境，就可以将其笔记本文档与其他人共享。笔记本文档可以通过多种方式共享，例如通过GitHub、Dropbox或Jupyter Notebook网站。此外，用户还可以将笔记本文档导出为多种格式，如HTML、PDF或LaTeX，以便与其他人共享。
3. 可重复性：这意味着用户可以在不同的计算机或操作系统上重复自己的工作，而无需担心软件配置或环境的不兼容性。

在Windows下安装Jupyter Notebook需要先安装Python和pip。安装完成后，通过pip命令即可轻松安装Jupyter Notebook。安装完毕后，在命令行中输入jupyter notebook命令即可启动Jupyter Notebook服务，随后在浏览器中会显示Jupyter Notebook的界面。

然而，在使用Jupyter Notebook的过程中，有时可能会遇到版本不兼容的问题。例如，在某些情况下，安装的Python版本过高，导致与Jupyter Notebook或其他相关库不兼容。解决这类问题通常需要重装合适版本的Python或相关库。

总的来说，Jupyter Notebook为数据科学家、数据分析师、机器学习工程师等提供了一个强大且灵活的工具，帮助他们更有效地进行代码开发、数据分析和可视化工作。