Anaconda使用指南
Anaconda使用指南? ? Anaconda介绍什么是 AnacondaAnaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。作为好奇宝宝的你是不是发现了一个新名词 conda,那么你一定会问 conda 又是什么呢? ? 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 ,并且它更关注于数据科学相关的工具包。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。另外值得一提的是,conda 并不仅仅管理Python的工具包,它也能安装非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。 虚拟环境管理: 在conda中可以建立多个虚拟环境,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。对纠结于 Python 版本的同学们,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。 知道 是什么(what) 的同时,我们也需要问一问 为什么(why)。那么,为什么要选择用Anaconda呢? ? ?Anaconda 的优点Anaconda的优点总结起来就八个字:省时省心、分析利器。
省时省心: Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本,大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
分析利器: 在 Anaconda 官网中是这么宣传自己的:适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包,在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析,甚至可以用在大数据和人工智能领域。
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
1000+开源库
? 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。 ? ? Anaconda使用指南??Anaconda安装1. 适用平台 Anaconda可以在以下系统平台中安装和使用: Windows macOS Linux(x86 / Power8) 2. 安装条件 系统要求:32位或64位系统均可 下载文件大小:约500MB 所需空间大小:3GB空间大小(Miniconda仅需400MB空间即可) ? ? windows系统安装Anaconda? 1.下载Anaconda:官方下载页面 两个版本可供选择:Python 3.6 和 Python 2.7,选择版之后根据自己操作系统的情况点击“64-Bit Graphical Installer”或“32-Bit Graphical Installer”进行下载。 ? 2.后面傻瓜式安装 注意:
目标路径中不能含有空格,同时不能是“unicode”编码。
除非被要求以管理员权限安装,否则不要以管理员身份安装。
·在“Advanced Installation Options”中不要勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable.”(“添加Anaconda至我的环境变量。”)。因为如果勾选,则将会影响其他程序的使用。如果使用Anaconda,则通过打开Anaconda Navigator或者在开始菜单中的“Anaconda Prompt”(类似macOS中·的“终端”)中进行使用。 ? ·除非你打算使用多个版本的Anaconda或者多个版本的Python,否则便勾选“Register Anaconda as my default Python 3.6”。然后点击“Install”开始安装。 ? ? ? ? ? ? ?管理conda下面命令适用于windows用户 ? ?查看conda版本 congda --version ? 更新conda conda update conda ?conda update --all,对所有工具包进行升级,经常用在安装完成后,以避免可能发送的错误。 ? 查看conda帮助信息 conda --help
或
conda -h
? ? ? 管理环境创建新环境 conda create --name ? 创建指定版本的环境 conda create --name python2 python=2.7 ? 即创建一个名为“python2”的环境,环境中安装版本为2.7的python。 ? 创建指定版本与指定包环境 conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas 即创建一个名为“python3”的环境,环境中安装版本为3.5的python,同时也安装了numpy和pandas。 注意: --name同样可以替换为-n。 默认情况下,新创建的环境将会被保存在/Users//anaconda3/env目录下,其中,为当前用户的用户名。 如果创建环境后安装Python时没有指定Python的版本,那么将会安装与Anaconda版本相同的Python版本,即如果安装Anaconda第2版,则会自动安装Python 2.x;如果安装Anaconda第3版,则会自动安装Python 3.x。 ? 切换环境 activate 当成功切换环境之后,在该行行首将以“(env_name)”或“[env_name]”开头。其中,“env_name”为切换到的环境名。如:在macOS系统中执行source active python2,即切换至名为“python2”的环境,则行首将会以(python2)开头。 ? 退出环境 deactivate 当执行退出当前环境,回到root环境命令后,原本行首以“(env_name)”或“[env_name]”开头的字符将不再显示。 ? 显示已创建的环境 conda info --envs 或 conda info -e 或 conda envlist 结果中星号“*”所在行即为当前所在环境。macOS系统中默认创建的环境名为“base”。 ? 复制环境 conda create --name--clone 注意:即为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。如:conda create --name py2 --clone python2,即为克隆名为“python2”的环境,克隆后的新环境名为“py2”。此时,环境中将同时存在“python2”和“py2”环境,且两个环境的配置相同。 ? 删除环境 conda remove --name--all ? ? ?管理包? ?查找可供安装的包版本 ① 精确查找 ? ?获取当前环境中已经安装的包信息 conda list 执行上述命令后将在终端显示当前环境已安装包的包名及其版本号。
? 安装包安装一个 package conda install package_name ? 安装多个 package conda install numpy scipy pandas ? 指定安装版本 conda install numpy=1.10 ? 删除一个 package conda remove package_name ? 升级 package 版本 conda update package_name ? 查看可供安装的包版本 ? 精确查找 conda search --full-name python conda search --full-name python即查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装。 ? 模糊查询
conda search py
conda search py即查找含有“py”字段的包,有哪些版本可供安装。 ? 卸载指定环境的包 conda remove --name python2 pandas 即卸载名为“python2”中的pandas包。 ? 卸载当前环境中的包 conda remove pandas 即在当前环境中卸载pandas包。 ? 更新所有包conda update --all
或
conda upgrade --all
? 更新指定包 conda update pandas numpy metaplotilb 即更新pandas、numpy、matplotlib包。 ? ? 参考:http://python.jobbole.com/87522/ 参考:https://www.jianshu.com/p/40e2f4f59102 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |
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