Anaconda v5.1 官方最新版

2022-07-09發(fā)布者:lisi大?。?/span> 下載:0

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軟件介紹

Anaconda是Python的一個開源發(fā)行版本,這個版本包含了conda、Python等190多個科學(xué)包及其依賴項(xiàng)。Anaconda主要優(yōu)點(diǎn)是預(yù)裝了很多第三方庫,而且Anaconda中增加了conda install命令,安裝新package格外方便,還自帶Spyder IDE 和Jupyter Notebook,至于其他優(yōu)點(diǎn)依舊還在摸索中。

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Anaconda優(yōu)點(diǎn):
 Anaconda通過管理工具包、開發(fā)環(huán)境、Python版本,大大簡化了你的工作流程。不僅可以方便地安裝、更新、卸載工具包,而且安裝時(shí)能自動安裝相應(yīng)的依賴包,同時(shí)還能使用不同的虛擬環(huán)境隔離不同要求的項(xiàng)目。
 在 Anaconda 官網(wǎng)中是這么宣傳自己的:適用于企業(yè)級大數(shù)據(jù)分析的Python工具。其包含了720多個數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的開源包,在數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等多方面都有涉及。不僅可以做數(shù)據(jù)分析,甚至可以用在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域。
安裝說明:
無論是 Windows、Linux 還是 MAC 的 OSX 系統(tǒng),都可以找到對應(yīng)的安裝軟件。如果你的電腦是64位則盡量選64位版本。至于 Python 的版本是 2.7 還是 3.x,這里推薦你使用 Python3,因?yàn)?Python2 終將停止維護(hù)??赡苣壳笆忻嫔洗蠖鄶?shù)教程使用的都還是 Python2,這也不用著急,因?yàn)樵?Anaconda 中可以同時(shí)管理兩個 Python 版本的環(huán)境。
根據(jù)提示進(jìn)行安裝,完成后你大概會驚訝地發(fā)現(xiàn)電腦中多了好多應(yīng)用,不用擔(dān)心,我們一項(xiàng)項(xiàng)來看:
 :用于管理工具包和環(huán)境的圖形用戶界面,后續(xù)涉及的眾多管理命令也可以在 Navigator 中手工實(shí)現(xiàn)。
 :基于web的交互式計(jì)算環(huán)境,可以編輯易于人們閱讀的文檔,用于展示數(shù)據(jù)分析的過程。
 :一個可執(zhí)行 IPython 的仿終端圖形界面程序,相比 Python Shell 界面,qtconsole 可以直接顯示代碼生成的圖形,實(shí)現(xiàn)多行代碼輸入執(zhí)行,以及內(nèi)置許多有用的功能和函數(shù)。
 :一個使用Python語言、跨平臺的、科學(xué)運(yùn)算集成開發(fā)環(huán)境。
安裝完成后,我們還需要對所有工具包進(jìn)行升級,以避免可能發(fā)生的錯誤。打開你電腦的終端,在命令行中輸入:
conda upgrade --all
在終端詢問是否安裝如下升級版本時(shí),輸入 y。
有的情況下,你可能會遇到找不到 conda 命令的錯誤提示,這很可能是環(huán)境路徑設(shè)置的問題,需要添加conda環(huán)境變量:export PATH=xxx/anaconda/bin:$PATH, 其中xxx替換成anaconda的安裝路徑。
至此,安裝完成,下面讓我們看一下如何用 Anaconda 管理工具包和環(huán)境。
如何管理Python環(huán)境:
默認(rèn)的環(huán)境是 root,你也可以創(chuàng)建一個新環(huán)境:
conda create -n env_name  list of packages
其中 -n 代表 name,env_name 是需要創(chuàng)建的環(huán)境名稱,list of packages 則是列出在新環(huán)境中需要安裝的工具包。
例如,當(dāng)我安裝了 Python3 版本的 Anaconda 后,默認(rèn)的 root 環(huán)境自然是 Python3,但是我還需要創(chuàng)建一個 Python 2 的環(huán)境來運(yùn)行舊版本的 Python 代碼,最好還安裝了 pandas 包,于是我們運(yùn)行以下命令來創(chuàng)建:
conda create -n py2 python=2.7 pandas
細(xì)心的你一定會發(fā)現(xiàn),py2 環(huán)境中不僅安裝了 pandas,還安裝了 numpy 等一系列 packages,這就是使用 conda 的方便之處,它會自動為你安裝相應(yīng)的依賴包,而不需要你一個個手動安裝。
進(jìn)入名為 env_name 的環(huán)境:
source activate env_name
退出當(dāng)前環(huán)境:
source deactivate
另外注意,在 Windows 系統(tǒng)中,使用 activate env_name 和 deactivate 來進(jìn)入和退出某個環(huán)境。
刪除名為 env_name 的環(huán)境:
conda env remove -n env_name
顯示所有的環(huán)境:
conda env list
當(dāng)分享代碼的時(shí)候,同時(shí)也需要將運(yùn)行環(huán)境分享給大家,執(zhí)行如下命令可以將當(dāng)前環(huán)境下的 package 信息存入名為 environment 的 YAML 文件中。
conda env export > environment.yaml
同樣,當(dāng)執(zhí)行他人的代碼時(shí),也需要配置相應(yīng)的環(huán)境。這時(shí)你可以用對方分享的 YAML 文件來創(chuàng)建一摸一樣的運(yùn)行環(huán)境。
conda env create -f environment.yaml

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