• Anaconda入门安装教程


    Anaconda 是什么?

    Anaconda 是一个可用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux、Mac、Windows系统,内置了常用的科学计算包。它解决了官方 Python 的两大痛点。

    • 第一:提供了包管理功能,Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决,

    • 第二:提供环境管理的功能,功能类似 Virtualenv,解决了多版本Python并存、切换的问题。

    下载 Anaconda

    直接在官网下载安装包, 选择 Python3.6 的安装包进行下载,下载完成后直接安装,安装过程选择默认配置即可,大约需要1.8G的磁盘空间。

    conda 工具介绍

    conda 是 Anaconda 下用于包管理和环境管理的工具,功能上类似 pip 和 vitualenv 的组合。安装成功后 conda 会默认加入到环境变量中,因此可直接在命令行窗口运行命令 conda

    conda 的环境管理与 virtualenv 是基本上是类似的操作。

    # 查看帮助
    conda -h 
    # 基于python3.6版本创建一个名字为python36的环境
    conda create --name python36 python=3.6 
    # 激活此环境
    activate python36  
    source activate python36 # linux/mac
    # 再来检查python版本,显示是 3.6
    python -V  
    # 退出当前环境
    deactivate python36 
    # 删除该环境
    conda remove -n python36 --all
    # 或者 
    conda env remove  -n python36
    ​
    # 查看所以安装的环境
    conda info -e
    python36              *  D:ProgramsAnaconda3envspython36
    root                     D:ProgramsAnaconda3
    

      

     

    conda 的包管理功能可 pip 是一样的,当然你选择 pip 来安装包也是没问题的。

    # 安装 matplotlib 
    conda install matplotlib
    # 查看已安装的包
    conda list 
    # 包更新
    conda update matplotlib
    # 删除包
    conda remove matplotlib
    

      

     

    在 conda 中 anything is a package。conda 本身可以看作是一个包,python 环境可以看作是一个包,anaconda 也可以看作是一个包,因此除了普通的第三方包支持更新之外,这3个包也支持。比如:

    # 更新conda本身
    conda update conda
    # 更新anaconda 应用
    conda update anaconda
    # 更新python,假设当前python环境是3.6.1,而最新版本是3.6.2,那么就会升级到3.6.2
    conda update python
    

      

    修改镜像地址

    Anaconda 的镜像地址默认在国外,用 conda 安装包的时候会很慢,目前可用的国内镜像源地址有清华大学的。修改 ~/.condarc (Linux/Mac) 或 C:Users当前用户名.condarc (Windows) 配置:

    channels:
     - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
     - defaults
    show_channel_urls: true
    

      

    如果使用conda安装包的时候还是很慢,那么可以考虑使用pip来安装,同样把 pip 的镜像源地址也改成国内的,豆瓣源速度比较快。修改 ~/.pip/pip.conf (Linux/Mac) 或 C:Users当前用户名pippip.ini (Windows) 配置:

    [global]
    trusted-host =  pypi.douban.com
    index-url = http://pypi.douban.com/simple
    

      

     

    环境搭建好之后就可以开始愉快地玩数据分析了。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/QYGQH/p/8585342.html
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