Anaconda介绍、安装及使用教程.doc

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Anaconda简介安装及使用

什么是conda
conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。 packages 管理：可以使用 conda 来安装、更新、卸载工具包。在安装 anaconda 时就预
先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。conda 并不仅仅管理Python的工具包，它也能安装非python的包。
虚拟环境管理：在conda中可以建立多个 Python环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不同版本的 Python 代码。
Conda和Pip的区别Z ZZFra bibliotekZ Z
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02 Anaconda安装
Anaconda安装-1
进入网址anaconda官网下载即可
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Anaconda安装-2
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Anaconda安装-3
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Anaconda安装4
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03
Anaconda Navigtor和jupyter notebook 入门
Anaconda Navigtor 用于管理工具包和环境的图形用户界面
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Anaconda Navigtor-2
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conda常用命令
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jupyter notebook 基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。 jupyter notebook --notebook-dir=D:\Doc\12.Python\01.jupyter

Windows下Anaconda的安装和简单使用

Windows下Anaconda的安装和简单使用Anaconda is a completely free Python distribution (including for commercial use and redistribution). It includes over 195 of the most popular Python packagesfor science, math, engineering, data analysis.1、安装anaconda之前什么都不需要安装，直接在官网下载anaconda，我下载的是Python2.7，32位的。

下载后的文件是：直接双击安装，可以自己选定安装位置（这个你自己决定）。

安装完成后，我们可以看到：安装完anaconda，就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。

2、Python（shell）这个和我们直接安装Python得到的Python shell用法一样。

当然由于安装了anaconda，所以在这里好多包我们都可以使用了。

3、IPython3.1 IPython(shell)我们可以直接点击打开，也可以像下面这样在命令提示符中输入ipython这个和我们pip install ipython安装的ipython用法一样。

3.2 Ipython QTConsole直接点击打开，3.3 IPython Notebook我们直接点击打开，或者在命令提示符中输入ipython.exe notebook。

4、Spyder（IDE）4.1 SpyderSpyder的最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。

直接点击打开：5、安装包其实安装完anaconda后，基本上就把我们常用的部分包安装好了，但是毕竟只是安装了一小部分（我们可以去官网查看安装了哪些包），还有一部分需要我们自己来安装。

查看已经安装的包我们可以在cmd命令提示符中输入pip list或者用anaconda自带的包管理器conda（conda list）。

Anaconda详细安装步骤图文教程

Anaconda详细安装步骤图⽂教程Anaconda（）就是可以便捷获取包且对包能够进⾏管理，同时对环境可以统⼀管理的发⾏版本。

Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。

事实上Anaconda 和 Jupyter notebook已成为数据分析的标准环境。

⼀、什么是Anaconda?Anaconda在英⽂中是“蟒蛇”，⿇辣鸡（Nicki Minaj妮琪·⽶娜）有⾸歌就叫《Anaconda》，表⽰像蟒蛇⼀样性感妖娆的⾝体。

所以Anaconda的图标就像⼀个收尾互相咬住的“蟒蛇”。

简单来说，Anaconda是包管理器和环境管理器，Jupyter notebook 可以将数据分析的代码、图像和⽂档全部组合到⼀个web⽂档中。

接下来我详细介绍下Anaconda及其安装过程，并在最后给出Jupyter notebook：⼆、为什么安装Anaconda1）Anaconda 附带了⼀⼤批常⽤数据科学包，它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。

因此你可以⽴即开始处理数据。

2）管理包Anaconda 是在 conda（⼀个包管理器和环境管理器）上发展出来的。

在数据分析中，你会⽤到很多第三⽅的包，⽽conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。

3）管理环境为什么需要管理环境呢？⽐如你在A项⽬中⽤了 Python 2，⽽新的项⽬B⽼⼤要求使⽤Python 3，⽽同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。

这时候 conda就可以帮助你为不同的项⽬建⽴不同的运⾏环境。

还有很多项⽬使⽤的包版本不同，⽐如不同的pandas版本，不可能同时安装两个 Numpy 版本，你要做的应该是，为每个 Numpy 版本创建⼀个环境，然后项⽬的对应环境中⼯作。

这时候conda就可以帮你做到，⽽且conda不会影响系统⾃带的python。

教程Anaconda在Windows上安装及使用

教程Anaconda在Windows上安装及使⽤Anaconda是⼀个python环境管理软件。

可以建⽴环境，并向环境装安装⾃⼰需要的包。

其优势是可以不⽤⾃⼰⼀个⼀个安装包，极⼤地减少了因为配置环境⽽产⽣的时间成本；同时多个环境相互独⽴，为不同项⽬提供了互不冲突的运⾏环境。

本⽂介绍了Windows系统安装anaconda以及使⽤anaconda配置环境的流程。

step1anaconda官⽹需要FQ。

国内⽤户可以使⽤清华开源镜像站下载：选择windows版本安装即可step2安装完成后会有⼀个anaconda prompt的可执⾏程序，运⾏进⼊⼀个类似控制台的界⾯。

conda create -n env_name python=XX（python版本，如2.7、3.6等）该指令可以创建⼀个新的python环境，env_name为环境的名称，可在Anaconda安装⽬录envs下找到对应⽂件夹。

输⼊指令activate env_name激活对应的环境。

安装成功激活环境后使⽤python --version查看python版本是否⽆误。

step3conda常⽤指令：conda list查看当前环境所安装的包conda install package=XX向当前环境安装包（package为包名，XX为版本，不建议省略版本，因为anaconda似乎只能更新包的版本，⽽不能退回⽼版本，⽽新版本可能根本不⽀持你想要安装的其他包）conda update package更新对应包conda remove package卸载对应包conda env list查看所有已创建的环境deactivate退出当前环境（会退回默认环境base）conda remove -n env_name --all卸载对应环境（⼀般运⾏安装卸载更新等指令时，都会显⽰⼀个proceed，询问是否继续）使⽤上述指令即可安装任何⾃⼰想要添加的包。

新版anaconda用法

新版anaconda用法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Anaconda是一个开源的Python发行版，广泛用于数据分析、科学计算和机器学习等领域。

最近发布了新版Anaconda，在使用上有了很多改进和新特性。

本文将介绍新版Anaconda的用法，帮助用户更加高效地进行数据分析和科学计算。

一、安装Anaconda我们需要下载最新版的Anaconda，并安装到我们的电脑上。

可以在Anaconda官网上找到最新版本的安装包，根据自己电脑的操作系统选择对应的安装包进行下载。

安装Anaconda的过程比较简单，只需要按照安装向导一步一步操作即可完成。

安装完成后，我们可以在命令行中输入“conda --version”命令来验证Anaconda是否安装成功。

如果成功安装，命令行会显示Anaconda的版本号。

二、创建和管理环境Anaconda提供了一个非常方便的功能，就是可以创建和管理不同的环境。

在数据分析和科学计算的过程中，我们可能需要不同版本的Python或不同的库，使用环境可以帮助我们更好地管理这些依赖关系。

创建一个新的环境非常简单，只需要在命令行中输入“conda create --name myenv”命令即可创建一个名为“myenv”的环境。

我们可以通过“conda activate myenv”命令激活这个环境，在这个环境中安装和管理需要的库和软件包。

三、安装软件包在新版Anaconda中，安装软件包更加方便快捷。

我们可以使用“conda install”命令来安装我们需要的库和软件包。

我们可以通过“conda install numpy”命令安装numpy库。

Anaconda还集成了一个名为“Anaconda Navigator”的图形化界面工具，可以让我们更加方便地管理库和软件包。

在Anaconda Navigator中，我们可以通过简单的点击来安装、更新和删除库和软件包。

为了保持Anaconda的最新版本，我们需要定期更新Anaconda。

anaconda的用法

anaconda的用法什么是Anaconda？Anaconda是一个开源的Python语言的发行版本，它包含了用于科学计算和数据分析的各种工具和库。

Anaconda的目标是帮助开发人员和数据科学家更方便地进行Python编程，特别是在大规模数据处理和复杂的分析任务上。

Anaconda原本是一个基于NumPy的发行版，但如今它已经发展成为一个兼具友好的用户界面、包管理系统和环境管理工具的综合平台。

一、安装Anaconda首先，你需要从Anaconda官方网站（二、使用Anaconda安装完成后，我们可以开始使用Anaconda进行科学计算和数据分析。

Anaconda 提供了一个名为Anaconda Navigator的用户界面，可以通过鼠标点击方式来管理和使用各种工具和库。

1. 启动Anaconda Navigator启动Anaconda Navigator非常简单，只需在应用程序列表中找到Anaconda Navigator图标，双击打开即可。

启动后，你将看到一个直观的界面，上面有各种工具和库的图标。

2. 创建和管理虚拟环境Anaconda允许你创建和管理多个独立的Python虚拟环境，以便在不同的项目中使用不同的工具和库版本。

在Anaconda Navigator的界面中，你可以轻松地创建新的虚拟环境，并为每个环境选择需要的工具和库。

3. 包管理器Anaconda提供了自己的包管理器，名为conda。

conda可以帮助你下载、安装、更新和删除各种工具和库。

你可以使用命令行界面或Anaconda Navigator中的包管理器来管理你的包。

例如，你可以通过conda install命令来安装指定的工具或库，或者使用conda update命令来更新已安装的包。

4. Jupyter NotebookJupyter Notebook是Anaconda中的一个重要组件，它是一个基于Web的交互式笔记本，支持实时代码、数据可视化和文档编写。

Anaconda安装步骤及常见问题

• 原因：环境变量中Windowsapps（应用商店）的路径在anaconda的路径的前面，导致anaconda路径下的python未被识别
• 解决方法：将安装anaconda添加的环境变量上移，确定
安装常见问题
• 问题3：在cmd中输入：python --version回车后无显示，输入where python回车，显示两个python.exe的路径
• 原因：安装过多次anaconda，上一次安装卸载不完全 • 解决方法：anaconda正确卸载方法：找到anaconda安装目录下的uninstall-
anaconda.exe文件，双击即可卸载anaconda程序，卸载完成后再重新安装
• 问题4：安装选择路径时跳出错误提示，显示路径中含有非ASCII字符，请重新选择路径
Teachin计g a算na机lysi基s
础——软件和程序0设1 计
教学分析
Everybody in this country
should leAarnnahcoowndtoa介pro绍gr、am安a装及常见问题
computer, because it teaches you how to think.
• 问题：安装路径中有中文字符 • 解决方法：修改路径，选择不含有中文字符和空格的路径作为安装路径
Steve Jobs
anaconda—简单介绍
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本（安装了Anaconda无需再单独装Python），其包含 Python、 180 多个科学包及其依赖项、一个包管理器conda。 anaconda 里面集成了很多关于 python 科学计算的第三方库，比常规 python安装要容易。如果不使用anaconda，那么安装起来会比较痛苦，各个库之间的依赖性就很难连接的很好。

anaconda用法

anaconda用法Anaconda是广泛应用于数据科学和机器学习的一个Python发行版，它包含了许多常见的Python库和工具，如NumPy、Pandas和TensorFlow等。

下面将通过具体的步骤，介绍Anaconda的使用方法。

第一步：安装Anaconda在官网下载对应的Anaconda安装包，进行安装。

如果是Windows 用户，可以通过双击安装程序文件并按照提示进行安装，如果是Linux 用户，则可以通过在命令行输入相应的命令来进行安装。

第二步：创建和激活环境Anaconda提供了一个方便的环境管理功能，可用于创建不同的Python环境。

创建一个新的环境可以帮助我们轻松地管理不同的Python库和版本。

我们可以使用以下命令创建一个新的Python环境：conda create --name myenv其中，“myenv”是环境名称，你也可以自己定义。

在创建完环境后，我们需要在命令行中激活该环境，在Windows中运行：activate myenv在Linux或MacOS中运行：source activate myenv这样，我们就可以进入到这个环境中。

第三步：安装Python库Anaconda已经内置了许多常见的Python库，但是如果我们需要使用其他Python库，则可以通过conda命令安装。

例如，我们想安装Scikit-learn库，在激活环境后，可以运行：conda install scikit-learn安装完成后，我们就可以在Python代码中使用这个库了。

第四步：使用Jupyter NotebookJupyter Notebook是一个非常强大的Python交互式编程环境，可以帮助我们更好地理解和掌握代码。

在Anaconda中，已经默认集成了Jupyter Notebook，我们可以通过以下命令启动：jupyter notebook在浏览器中打开127.0.0.1:8888即可开始使用Jupyter Notebook。

Anaconda安装教程(详细版)

Anaconda安装教程(详细版)Anaconda简介Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。

因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和Python）。

win系统安装anaconda安装前准备安装包的获取Anaconda的安装包获取可以直接从官网下载,但是因为服务器架设在国外,所以下载速度就特别慢,人在国外和翻墙选手除外!安装流程1.首先打开咱们准备好的anaconda的安装包，安装包在上面的链接中请自行下载2.打开后点击next3.第三步，选择为自己安装4.选择软件安装位置，建议默认安装5.在接下来的界面中勾选这两个选项（Add Anaconda to my PATH envitonment variable和Register Anaconda as my default python 3.7）第一个选项是把anaconda添加到环境变量中，第二个选项是安装最新的Python3.7的版本6.等待进度条的完成，该过程会比较慢，请耐心等待7.进度条完成后，点击next8.去掉默认的两个选项，点击finsh完成安装验证安装是否成功1.点击电脑屏幕左下角的windows图标或者点击键盘上的windows按键，在出来的弹窗最下方输入cmd打开dos2.在打开的dos中输入conda命令，出现如下图提示就代表我们已经安装完成了3.在dos中输入 jupyter notebook打开咱们后期课程中常用的编辑器，该命令启动时不要关闭dos窗口，想要关闭jupyter notebook时，在dos窗口按ctrl+c 可以结束jupyter的运行Mac安装anaconda教程安装流程打开装备好的安装包,Mac系统的选择.pkg结尾的,win系统选择.exe结尾的点击打开后的界面如下,并且开始点击继续接下来就是各种继续当然,还会少不了同意他们的霸王条款不建议修改默认安装位置,如果要修改请记住你选择的安装位置在哪里最后耐心等待安装进度条结束进度条结束后,还是点击继续,然后就安装完成了安装结束后我们可以在程序中看到这样的一个图标我们可以点击这个图标进行启动我们需要的jupyter notebook 也可以通过终端命令行来启动我们先来检测是否安装成功,打开一个新的终端输入 conda如果出现(base)和后面的提示就是安装成功了,如果出现conda: command not found 请查看一下终端上面显示的是bash 还是zsh , 如果是zsh需要切换为bash 在终端中输入chsh -s /bin/bash回车然后输入开机密码.然后重启终端即可接下来就是启动我们的jupyter notebook 在终端中输入jupyter notebook会出现下面的提示,并且弹出一个浏览器的窗口,如下图此时就进入了jupyter notebook中,当我们需要关闭的时候,在终端界面下按control + c 会出现关闭服务 (y/[n])输入y就可以关闭了。

Anaconda介绍、安装及使用教程

Anaconda介绍、安装及使用教程开源安装过程简单高性能使用Python和R语言免费的社区支持其特点的实现主要基于Anaconda拥有的：conda包环境管理器1,000+开源库如果日常工作或学习并不必要使用1,000多个库，那么可以考虑安装Miniconda（图形界面下载及命令行安装请戳3. Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别① AnacondaAnaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。

其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。

② condaconda是包及其依赖项和环境的管理工具。

适用语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

适用平台：Windows, macOS, Linux快速安装、运行和升级包及其依赖项。

在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。

如果你需要的包要求不同版本的Python，你无需切换到不同的环境，因为conda同样是一个环境管理器。

仅需要几条命令，你可以创建一个完全独立的环境来运行不同的Python版本，同时继续在你常规的环境中使用你常用的Python版本。

——conda官方网站conda为Python项目而创造，但可适用于上述的多种语言。

conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中。

③ pippip是用于安装和管理软件包的包管理器。

pip编写语言：Python。

Python中默认安装的版本：Python 2.7.9及后续版本：默认安装，命令为pipPython 3.4及后续版本：默认安装，命令为pip3“Pip installs Python”（“pip安装Python”）④ virtualenvvirtualenv：用于创建一个独立的Python环境的工具。

anaconda 使用方法

Anaconda 使用方法Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，它包含了众多常用的科学计算包，如NumPy、SciPy、Pandas等。

Anaconda的安装和使用非常简单，本文将详细介绍Anaconda的安装方法、环境管理、包管理以及虚拟环境的创建和使用方法。

安装Anaconda首先，你需要从Anaconda官网（）上下载适合你操作系统的Anaconda安装包。

Anaconda支持Windows、macOS和Linux等多个操作系统。

下载完成后，双击安装包进行安装。

安装过程中，你可以选择安装位置、添加到系统环境变量等选项。

建议将Anaconda安装在默认位置，并勾选添加到系统环境变量，以便在命令行中直接使用Anaconda。

安装完成后，打开命令行工具（Windows下为“Anaconda Prompt”，macOS和Linux下为终端），输入以下命令验证Anaconda是否安装成功：conda --version如果成功显示Anaconda的版本号，则表示安装成功。

环境管理Anaconda提供了强大的环境管理功能，可以创建和管理多个独立的Python环境。

每个环境可以拥有不同的Python版本和安装的包，互不干扰。

创建环境要创建一个新的环境，可以使用conda create命令。

例如，创建一个名为myenv的环境，Python版本为3.7：conda create --name myenv python=3.7创建环境时，可以指定Python的版本号，也可以不指定，默认使用最新的Python版本。

创建完成后，可以使用以下命令激活环境：conda activate myenv切换环境要切换到已存在的环境，可以使用conda activate命令。

例如，切换到名为myenv的环境：conda activate myenv切换环境后，使用的Python版本和安装的包都会切换到对应环境中。

Anaconda介绍、安装及使用教程.doc

Anaconda介绍、安装及使用教程〇、序Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux 、macOS以及Windows 系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。

此外，Python 的强大之处在于它的应用领域范围之广，遍及人工智能、科学计算、Web开发、系统运维、大数据及云计算、金融、游戏开发等。

实现其强大功能的前提，就是Python 具有数量庞大且功能相对完善的标准库和第三方库。

通过对库的引用，能够实现对不同领域业务的开发。

然而，正是由于库的数量庞大，对于管理这些库以及对库作及时的维护成为既重要但复杂度又高的事情。

一、什么是Anaconda？1. 简介Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。

Anaconda 包含了conda、Python 在内的超过180 个科学包及其依赖项。

2. 特点Anaconda具有如下特点：开源安装过程简单高性能使用Python 和R 语言免费的社区支持其特点的实现主要基于Anaconda 拥有的：conda包环境管理器1,000+开源库如果日常工作或学习并不必要使用1,000 多个库，那么可以考虑安装Miniconda（图形界面下载及命令行安装请戳），这里不过多介绍Miniconda 的安装及使用。

3. Anaconda、conda、pip、virtualenv 的区别① AnacondaAnaconda 是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。

其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。

② conda conda 是包及其依赖项和环境的管理工具。

适用语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

Anaconda的安装、环境变量配置及使用

Anaconda的安装、环境变量配置及使⽤Anaconda 介绍Anaconda指的是⼀个开源的Python发⾏版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。

因为包含了⼤量的科学包，Anaconda 的下载⽂件⽐较⼤（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使⽤Miniconda这个较⼩的发⾏版（仅包含conda和 Python）。

Conda是⼀个开源的包、环境管理器，可以⽤于在同⼀个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。

Anaconda包括Conda、Python以及⼀⼤堆安装好的⼯具包，⽐如：numpy、pandas等。

Miniconda包括Conda、Python。

下载因为在官⽅⽹站下载可能速度很慢，所以我直接推荐的清华⼤学镜像Python3.6的对应的是 Anaconda 5.2，5.3以后的都是python 3.7的了，安装时要注意版本对应问题，操作系统、以及32bit与64bit的选择。

在这⾥还是要推荐下我⾃⼰建的Python开发学习群:1156465813，群⾥都是学Python开发的，如果你正在学习Python ，欢迎你加⼊，⼤家都是软件开发党，不定期分享⼲货（只有Python软件开发相关的），包括我⾃⼰整理的⼀份2020最新的Python进阶资料和⾼级开发教程，欢迎进阶中和进想深⼊Python的⼩伙伴！安装随着python的发展越来越好，⽤python的伙伴也越来越多。

本⼈刚开始接触python的时候⽤的第⼀个集成环境就是Anaconda，因为⾃带很多包，安装⼜⽐较⽅便，所以还是⽐较⽅便了。

现在来说下它的具体安装步骤（其他版本与此版本安装⽅式类似）：①下载完成后，按照此步骤，点击安装。

②点完弹到下⼀个页⾯，接着点：选择安装的⽤户（⼀台电脑上有多个⽤户时）：只为当前⽤户安装；为所有⽤户安装。

③这个步骤选择安装地址的，建议单独新建⼀个⽂件夹来存放跟anaconda相关数据：④这个步骤是⼀些安装选项，第⼀个是否添加系统环境变量，官⽅建议⾃⼰⼿动添加。

anaconda的简单使用教程（虚拟环境安装）

anaconda的简单使⽤教程（虚拟环境安装）anaconda3 window系统版下载：Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64 .exe ⽀持python3.7百度⽹盘下载地址https:///s/1EU8mLfu8EaRKkEf7_oS5TQ提取码： swdpanaconda3 Linux版下载：Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh链接：https:///s/1aQMWtscM52eeSWwTfckwcA提取码：6bn9在安装好anaconda后，使⽤anacondaconda list 当前环境下，显⽰安装的python的包C:\Users\Chen xin>conda list# packages in environment at D:\Program Files\Anaconda3:## Name Version Build Channel_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py36he6757f0_0alabaster 0.7.10 py36hcd07829_0altgraph 0.16.1 <pip>略显⽰当前有多少个anaconda虚拟环境，没有create 其它的时候，window 下显⽰只有⼀个 base ，linux 只显⽰⼀个rootC:\Users\Chen xin>conda env list# conda environments:#base * D:\Program Files\Anaconda3创建anaconda 虚拟环境：conda create -n xxx python =3.6 # 创建⼀个python 版本为3.6 的anaconda环境，xxx为虚拟环境的命名Proceed ([y]/n)? y # 选择是否安装这些组件，选择yes安装完成后显⽰，如果要使⽤这个环境的话，⽤activate xxx （激活），deactivate xxx（停⽤），。

anaconda 用法

anaconda 用法Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的Python发行版，包含了许多常用的数据科学工具和库。

以下是Anaconda的常见用法：1. 安装Anaconda：从Anaconda官方网站下载适合您操作系统的版本，并按照安装向导进行安装。

2. 创建和管理环境：使用conda命令可以创建和管理虚拟环境。

例如，使用以下命令创建一个名为"myenv"的环境：conda create --name myenv3. 激活和退出环境：使用以下命令激活和退出虚拟环境（Windows和Linux命令略有不同）：conda activate myenv # 激活环境conda deactivate # 退出环境4. 安装和管理软件包：使用conda命令可以安装和管理Python软件包。

例如，使用以下命令安装numpy软件包：conda install numpy5. 更新软件包：使用conda命令可以更新已安装的软件包。

例如，使用以下命令更新所有软件包：conda update --all6. 查找可用软件包：使用conda命令可以查找可用的软件包。

例如，使用以下命令查找与关键字"scikit-learn"相关的软件包：conda search scikit-learn7. 管理虚拟环境中的软件包：在激活的虚拟环境中，可以使用pip命令安装和管理软件包。

例如，使用以下命令在当前环境中安装pandas软件包：pip install pandas8. 查看已安装的软件包列表：使用以下命令查看已安装的软件包列表：conda list这些只是Anaconda的一些常见用法，更多功能和命令可以参考Anaconda的官方文档。

anaconda环境用法

anaconda环境用法Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的Python发行版本，旨在为用户提供一个开箱即用的环境，包含了许多常用的数据科学包和工具。

本文将详细介绍Anaconda环境的安装、管理和使用。

第一部分：安装Anaconda安装程序将引导您完成Anaconda的安装过程。

在安装过程中，您可以选择将Anaconda添加到系统路径中。

这将使您能够在终端或命令提示符下直接运行Anaconda命令。

安装完成后，您可以通过在命令行中输入"conda"命令来检查Anaconda是否成功安装。

如果成功安装，您将看到一个关于conda的帮助文档。

第二部分：创建和管理环境Anaconda环境允许我们在同一台计算机上同时管理多个独立的Python环境。

这是非常有用的，因为不同的项目可能需要不同版本的Python和依赖包。

要创建一个新环境，可以运行以下命令：conda create --name myenv python=x.x其中，"myenv"是环境的名称，"python=x.x"表示要使用的Python版本。

例如，要创建一个名为"myenv"的环境，并使用Python 3.7，可以运行以下命令：conda create --name myenv python=3.7创建环境后，可以使用以下命令激活环境：conda activate myenv在激活环境后，您将看到环境名称出现在终端的开头，表示您已经成功激活了该环境。

要退出环境，可以使用以下命令：conda deactivate此外，您可以使用以下命令列出所有已创建的环境：conda env list要删除环境，可以运行以下命令：conda env remove --name myenv第三部分：安装和管理包Anaconda提供了一个名为"conda"的命令行工具，它使我们可以方便地安装和管理各种Python包。

Anaconda科学计算平台使用指南

Anaconda科学计算平台使用指南第一章：介绍Anaconda是一个开源的Python和R编程语言的发行版，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域。

它提供了一个方便的环境，使得安装和管理各种数据科学相关的包和工具变得非常简单。

本文将介绍Anaconda的安装、包管理、环境管理和常用工具等方面的内容，帮助读者快速上手使用Anaconda。

第二章：安装Anaconda在开始使用Anaconda之前，首先需要安装它。

Anaconda的官方网站提供了适用于Windows、macOS和Linux等多个操作系统的安装包。

根据自己的操作系统选择对应的安装包，并按照官方指引完成安装过程。

安装完成后，可以在命令行窗口输入"conda"命令来验证安装是否成功。

第三章：包管理Anaconda附带了一个名为conda的包管理工具，可以用它来安装、更新和删除各种Python和R包。

通过conda，用户可以轻松地获取数千个常用的数据科学包。

使用"conda install"命令可以安装指定的包，例如"conda install numpy"可以安装NumPy包。

如果要卸载某个包，可以使用"conda remove"命令，例如"conda removenumpy"可以卸载NumPy包。

使用"conda update"命令可以更新已安装的包。

第四章：环境管理Anaconda允许用户创建和管理多个独立的环境，每个环境可以有自己独立的包集合。

这在开发项目和测试不同的工具和库时非常有用。

使用"conda create"命令可以创建一个新的环境，例如"conda create -n myenv"可以创建一个名为myenv的环境。

激活环境可以使用"conda activate"命令，例如"conda activate myenv"可以激活名为myenv的环境。

anaconda3 用法

anaconda3 用法Anaconda3 是一个流行的Python 数据科学平台，提供了一整套用于数据分析和机器学习的工具和库。

本文将逐步介绍Anaconda3 的用法，包括安装、环境管理、包管理等方面。

第一步：安装Anaconda3要使用Anaconda3，首先需要从官方网站（Anaconda3 的完整版本，包括Python 解释器和众多常用的数据科学工具和库。

运行安装程序后，按照向导逐步进行安装。

可以选择自定义安装路径，或者使用默认路径。

安装完成后，可以在开始菜单中找到Anaconda3 文件夹，里面包含了Anaconda Navigator、Anaconda Prompt 和其他一些工具。

第二步：了解Anaconda NavigatorAnaconda Navigator 是一个可视化界面，可以帮助您管理和控制Anaconda3 环境。

在启动Anaconda Navigator 之后，您将看到一个界面，其中列出了可用的环境和工具。

在Anaconda Navigator 中，可以创建和管理虚拟环境、安装和更新库、编辑环境变量等。

此外，还可以在Navigator 中运行Jupyter Notebook、JupyterLab 和其他一些常用的数据科学工具。

第三步：创建和管理虚拟环境虚拟环境可以帮助您将不同的Python 项目隔离开来。

使用Anaconda Navigator 或者命令行工具，可以轻松地创建和管理虚拟环境。

在Anaconda Navigator 中，选择「环境」标签，然后点击「创建」按钮。

输入环境的名称，选择所需的Python 版本，然后点击「创建」。

使用命令行工具，可以通过以下命令创建虚拟环境：conda create name myenv激活虚拟环境的命令是：conda activate myenv在虚拟环境中安装和管理库与在全局环境中类似，可以使用conda 或pip 命令进行操作。

【原创】算法基础之Anaconda（1）简介、安装、使用

【原创】算法基础之Anaconda（1）简介、安装、使⽤Anaconda 2⼀简介The Most Popular Python Data Science PlatformAnaconda® is a package manager, an environment manager, a Python/R data science distribution, and a collection of over 1,500+ open source packages. Anaconda is free and easy to install, and it offers free community support.anaconda是⼀个package管理器，⼀个环境管理器，⼀个python/r语⾔的数据科学发布包，包含1500+开源包；anaconda是免费的并且很容易安装，提供免费社区⽀持；Packages available in AnacondaOver 200 packages are automatically installed with Anaconda.Over 2000 additional open source packages (including R) can be individually installed from the Anaconda repository with the conda install command.Thousands of other packages are available from Anaconda Cloud.You can download other packages using the pip install command that is installed with Anaconda. Pip packages provide many of the features of conda packages and in some cases they can work together. However, the preference should be to install the conda package if it is available.You can also make your own custom packages using the conda build command, and you can share them with others by uploading them to Anaconda Cloud, PyPi or other repositories.⼆安装三使⽤常⽤的numpy、pandas、scikit-learn、scipy、matlotlib等包都已安装好，另外还可以下载tensorflow等，$ python# scipyimport scipyprint('scipy: %s' % scipy.__version__)# numpyimport numpyprint('numpy: %s' % numpy.__version__)# matplotlibimport matplotlibprint('matplotlib: %s' % matplotlib.__version__)# pandasimport pandasprint('pandas: %s' % pandas.__version__)# statsmodelsimport statsmodelsprint('statsmodels: %s' % statsmodels.__version__)# scikit-learnimport sklearnprint('sklearn: %s' % sklearn.__version__)单独测试⼀下numpy# pythonPython 2.7.5 (default, Oct 30 2018, 23:45:53)[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-36)] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> from numpy import *>>> a = arange(15).reshape(3, 5)>>> a.shape(3, 5)>>> a.ndim2>>> 'int64'>>> a.itemsize8>>> a.size15>>> type(a)<type 'numpy.ndarray'>>>>。

Anaconda详细安装使用教程

• 从清华镜像下载：Tsinghua Open Source Mirror(推荐)
https:///anaconda/ archive/ • Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe （64位） • Anaconda3-5.3.1-Windows-x86.exe （32位）
总结：Anaconda解决了官方Python的两大痛点：
（1）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。
（2）提供环境管理功能，解决了多版本 Python并存、切换的问题。
2.如何安装？
• 从官网下载：Download Anaconda Now!不过官网速度比较慢，不太推荐。
安装
• 前面的一直点Next就好，
• 第一个勾是是否把Anaconda加入环境变量，这涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令，推荐打勾。
• 第二个勾的意思是否把Anaconda自带的Python3.6设置成系统默认的Python。
• 安装完成之后会有一个Anaconda Prompt，类似于windows的终端操作，可以输入命令行啦！
Anaconda详细安装使用教程
目录
1. Anaconda是什么？ 2. 如何安装？ 3. 如何管理包？ 4. 如何管理环境
1.Anaconda是Байду номын сангаас么？
简单来说，Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。先来解决一个初学者都会问的问题：我已经安装了Python，那么为什么还需要Anaconda呢？原因有以下几点：（1）Anaconda附带了一大批常用数据科学包，它附带了 conda、Python和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据。（2）管理包。Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。（3）管理环境。conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到。