Anaconda詳細(xì)安裝及使用教程（帶圖文）
Anaconda指的是一個(gè)開源的Python發(fā)行版本，其包含了conda霹肝、Python等180多個(gè)科學(xué)包及其依賴項(xiàng)叹话。?因?yàn)榘舜罅康目茖W(xué)包彬犯，Anaconda?的下載文件比較大（約?531 MB）脓魏，如果只需要某些包颤殴，或者需要節(jié)省帶寬或存儲(chǔ)空間溶耘，也可以使用Miniconda這個(gè)較小的發(fā)行版（僅包含conda和?Python）二拐。
Conda是一個(gè)開源的包、環(huán)境管理器汰具，可以用于在同一個(gè)機(jī)器上安裝不同版本的軟件包及其依賴卓鹿，并能夠在不同的環(huán)境之間切換
Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安裝好的工具包留荔，比如：numpy吟孙、pandas等
Miniconda包括Conda澜倦、Python
下載地址：https://www.anaconda.com/download/
Anaconda?是跨平臺(tái)的，有?Windows杰妓、macOS藻治、Linux?版本，我們這里以?Windows?版本為例巷挥，點(diǎn)擊那個(gè)?Windows?圖標(biāo)桩卵。
我這里選擇下載?
Python 2.7 version *--Python 2.7?版?*
64-Bit Graphical Installer (564 MB) --64位圖形安裝程序（564 MB）
當(dāng)然，你也可以根據(jù)自己的實(shí)際情況倍宾，選擇?Python 3.6版的雏节，或者?32-Bit?版本的。
安裝包有?564MB高职，因?yàn)榫W(wǎng)速的關(guān)系钩乍，下載時(shí)間可能會(huì)比較長(zhǎng)，請(qǐng)耐心等待怔锌。我這里下載完成?Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件了寥粹。
雙擊下載好的?Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件，出現(xiàn)如下界面埃元，點(diǎn)擊?Next?即可涝涤。
點(diǎn)擊Next
點(diǎn)擊?I Agree?（我同意），不同意岛杀，當(dāng)然就沒辦法繼續(xù)安裝啦阔拳。
Install for: Just me還是All Users，假如你的電腦有好幾個(gè)?Users?楞件，才需要考慮這個(gè)問題.其實(shí)我們電腦一般就一個(gè)?User衫生，就我們一個(gè)人使用裳瘪，如果你的電腦有多個(gè)用戶土浸，選擇All Users，我這里直接?All User彭羹，繼續(xù)點(diǎn)擊?Next?黄伊。
Destination Folder?是“目標(biāo)文件夾”的意思，可以選擇安裝到什么地方派殷。默認(rèn)是安裝到?C:\ProgramData\Anaconda2文件夾下还最。你也可以選擇?Browse...?，選擇想要安裝的文件夾毡惜。我這里?C?盤空間充裕拓轻，所以我直接就裝到默認(rèn)的地方。
這里提一下经伙，Anaconda?很強(qiáng)大扶叉，占用空間也不小啊，2.6GB，差不多是一部高清電影的體積了枣氧。不過溢十，為了學(xué)習(xí)，這點(diǎn)硬盤空間算什么呢达吞。
繼續(xù)點(diǎn)擊?Next>?张弛。
這里來到?Advanced Options?了，所謂的“高級(jí)選項(xiàng)”酪劫。如果你英文好吞鸭，有一定背景知識(shí)的話，肯定明白這界面上的意思覆糟。兩個(gè)默認(rèn)就好瞒大，第一個(gè)是加入環(huán)境變量，第二個(gè)是默認(rèn)使用?Python 2.7搪桂，點(diǎn)擊“Install”透敌，終于開始安裝額。
安裝時(shí)間根據(jù)你的電腦配置而異踢械，電腦配置高酗电，硬盤是固態(tài)硬盤，速度就更快内列。安裝過程其實(shí)就是把?Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件里壓縮的各種?dll?啊撵术，py?文件啊，全部寫到安裝目標(biāo)文件夾里话瞧。
過程還是很漫長(zhǎng)的嫩与，畢竟?2.6GB?的無數(shù)個(gè)小文件啊，請(qǐng)耐心等待交排。
經(jīng)過漫長(zhǎng)的等待划滋，終于安裝完成?Installation Complete?（安裝完成）了，點(diǎn)擊最后一個(gè)?Next>埃篓。
點(diǎn)擊Install Microsoft VSCode
點(diǎn)擊?Finish处坪，那兩個(gè) √ 可以取消。
如果是windows的話需要去?控制面板\系統(tǒng)和安全\系統(tǒng)\高級(jí)系統(tǒng)設(shè)置\環(huán)境變量\用戶變量\PATH?中添加?anaconda的安裝目錄的Scripts文件夾,?比如我的路徑是C:\ProgramData\Anaconda2\Scripts,?看個(gè)人安裝路徑不同需要自己調(diào)整.
之后就可以打開命令行(最好用管理員模式打開)?輸入?conda --version
如果輸出conda 4.5.4之類的就說明環(huán)境變量設(shè)置成功了.
為了避免可能發(fā)生的錯(cuò)誤,?我們?cè)诿钚休斎隿onda upgrade --all?先把所有工具包進(jìn)行升級(jí)
接下來我們就可以用anaconda來創(chuàng)建我們一個(gè)個(gè)獨(dú)立的python環(huán)境了.接下來的例子都是在命令行操作的,請(qǐng)打開你的命令行吧.
activate?能將我們引入anaconda設(shè)定的虛擬環(huán)境中,?如果你后面什么參數(shù)都不加那么會(huì)進(jìn)入anaconda自帶的base環(huán)境,
你可以輸入python試試,?這樣會(huì)進(jìn)入base環(huán)境的python解釋器,如果你把原來環(huán)境中的python環(huán)境去除掉會(huì)更能體會(huì)到,?這個(gè)時(shí)候在命令行中使用的已經(jīng)不是你原來的python而是base環(huán)境下的python.而命令行前面也會(huì)多一個(gè)(base)?說明當(dāng)前我們處于的是base環(huán)境下架专。
創(chuàng)建自己的虛擬環(huán)境
我們當(dāng)然不滿足一個(gè)base環(huán)境,?我們應(yīng)該為自己的程序安裝單獨(dú)的虛擬環(huán)境.
創(chuàng)建一個(gè)名稱為python34的虛擬環(huán)境并指定python版本為3.4(這里conda會(huì)自動(dòng)找3.4中最新的版本下載)
conda? create -n python34? python=3.4
或者conda? create? --name? python34? ?python=3.4
于是我們就有了一個(gè)learn的虛擬環(huán)境,?接下來我們切換到這個(gè)環(huán)境,?一樣還是用activae命令 后面加上要切換的環(huán)境名稱
activate learn
如果忘記了名稱我們可以先用
conda env list
去查看所有的環(huán)境
現(xiàn)在的learn環(huán)境除了python自帶的一些官方包之外是沒有其他包的,?一個(gè)比較干凈的環(huán)境我們可以試試
先輸入python打開python解釋器然后輸入
>>> import?requests
會(huì)報(bào)錯(cuò)找不到requests包,?很正常.接下來我們就要演示如何去安裝requests包
exit()
退出python解釋器
conda remove --name test --all
# 創(chuàng)建一個(gè)名為python34的環(huán)境同窘，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda會(huì)為我們自動(dòng)尋找3.4.x中的最新版本）
conda?create?--name?python34?python=3.4
# 安裝好后部脚，使用activate激活某個(gè)環(huán)境
activate?python34# for Windows
sourceactivate?python34# for Linux & Mac
# 激活后想邦，會(huì)發(fā)現(xiàn)terminal輸入的地方多了python34的字樣，實(shí)際上委刘，此時(shí)系統(tǒng)做的事情就是把默認(rèn)2.7環(huán)境從PATH中去除丧没，再把3.4對(duì)應(yīng)的命令加入PATH
# 此時(shí)服傍，再次輸入
python?--version
# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系統(tǒng)已經(jīng)切換到了3.4的環(huán)境
# 如果想返回默認(rèn)的python 2.7環(huán)境骂铁，運(yùn)行
deactivate?python34# for Windows
sourcedeactivate?python34# for Linux & Mac
# 刪除一個(gè)已有的環(huán)境
conda?remove?--name?python34?--all
輸入
conda install requests
或者
pip install requests
來安裝requests包.
安裝完成之后我們?cè)佥斎雙ython進(jìn)入解釋器并import requests包,?這次一定就是成功的了.
那么怎么卸載一個(gè)包呢
conda remove requests
或者
pip uninstall requests
就行啦.
要查看當(dāng)前環(huán)境中所有安裝了的包可以用
conda list
如果想要導(dǎo)出當(dāng)前環(huán)境的包信息可以用
conda env export?> environment.yaml
將包信息存入yaml文件中.
當(dāng)需要重新創(chuàng)建一個(gè)相同的虛擬環(huán)境時(shí)可以用
conda env create -f environment.yaml
其實(shí)命令很簡(jiǎn)單對(duì)不對(duì),?我把一些常用的在下面給出來,?相信自己多打兩次就能記住
activate // 切換到base環(huán)境
activate learn // 切換到learn環(huán)境
conda create -n learn python=3 // 創(chuàng)建一個(gè)名為learn的環(huán)境并指定python版本為3(的最新版本)
conda env list // 列出conda管理的所有環(huán)境
conda list // 列出當(dāng)前環(huán)境的所有包
conda install requests 安裝requests包
conda remove requests 卸載requets包
conda remove -n learn --all // 刪除learn環(huán)境及下屬所有包
conda update requests 更新requests包
conda env export > environment.yaml // 導(dǎo)出當(dāng)前環(huán)境的包信息
conda env create -f environment.yaml // 用配置文件創(chuàng)建新的虛擬環(huán)境
或許你會(huì)覺得奇怪為啥anaconda能做這些事,?他的原理到底是什么,?我們來看看anaconda的安裝目錄
這里只截取了一部分,?但是我們和本文章最開頭的python環(huán)境目錄比較一下,?可以發(fā)現(xiàn)其實(shí)十分的相似,?其實(shí)這里就是base環(huán)境.?里面有著一個(gè)基本的python解釋器, lLib里面也有base環(huán)境下的各種包文件.
那我們自己創(chuàng)建的環(huán)境去哪了呢,?我們可以看見一個(gè)envs,?這里就是我們自己創(chuàng)建的各種虛擬環(huán)境的入口,?點(diǎn)進(jìn)去看看
可以發(fā)現(xiàn)我們之前創(chuàng)建的learn目錄就在下面,?再點(diǎn)進(jìn)去
這不就是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的python環(huán)境目錄嗎?
這么一看, anaconda所謂的創(chuàng)建虛擬環(huán)境其實(shí)就是安裝了一個(gè)真實(shí)的python環(huán)境,?只不過我們可以通過activate,conda等命令去隨意的切換我們當(dāng)前的python環(huán)境,?用不同版本的解釋器和不同的包環(huán)境去運(yùn)行python腳本.
在工作環(huán)境中我們會(huì)集成開發(fā)環(huán)境去編碼,?這里推薦JB公司的PyCharm,?而PyCharm也能很方便的和anaconda的虛擬環(huán)境結(jié)合
在Setting => Project => Project Interpreter?里面修改?Project Interpreter ,?點(diǎn)擊齒輪標(biāo)志再點(diǎn)擊Add Local為你某個(gè)環(huán)境的python.exe解釋器就行了
比如你要在learn環(huán)境中編寫程序,?那么就修改為C:\Users\Administrator\AppData\Local\conda\conda\envs\learn,?可以看到這時(shí)候下面的依賴包也變成了learn環(huán)境中的包了.接下來我們就可以在pycharm中愉快的編碼了吹零。
按下?Windows?徽標(biāo)鍵，調(diào)出?Windows?開始菜單拉庵，可以看到 “最近添加”的：Anaconda2(64-bit)
打開Anaconda Prompt灿椅，這個(gè)窗口和doc窗口一樣的，輸入命令就可以控制和配置python钞支，最常用的是conda命令茫蛹，這個(gè)pip的用法一樣，此軟件都集成了烁挟，你可以直接用婴洼，點(diǎn)開的話如下圖。用命令“conda list”查看已安裝的包撼嗓，從這些庫中我們可以發(fā)現(xiàn)NumPy,SciPy,Matplotlib,Pandas柬采，說明已經(jīng)安裝成功了!
還可以使用conda命令進(jìn)行一些包的安裝和更新
conda list：列出所有的已安裝的packages
conda install name：其中name是需要安裝packages的名字，比如且警，我安裝numpy包粉捻，輸入上面的命令就是“conda install numpy”。單詞之間空一格斑芜，然后回車肩刃，輸入y就可以了。
安裝完anaconda杏头，就相當(dāng)于安裝了Python盈包、IPython、集成開發(fā)環(huán)境Spyder醇王、一些包等等呢燥。你可以在Windows下的cmd下查看：
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)厦画。
基于web的交互式計(jì)算環(huán)境疮茄，可以編輯易于人們閱讀的文檔，用于展示數(shù)據(jù)分析的過程根暑。
一個(gè)可執(zhí)行?IPython?的仿終端圖形界面程序，相比?Python Shell?界面徙邻，qtconsole?可以直接顯示代碼生成的圖形排嫌，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)缰犁。
一個(gè)使用Python語言淳地、跨平臺(tái)的怖糊、科學(xué)運(yùn)算集成開發(fā)環(huán)境。
點(diǎn)擊?Anaconda Navigator?颇象，第一次啟用伍伤，會(huì)初始化，耐心等待一段時(shí)間遣钳，加載完成扰魂，界面如圖。
Spyder編輯器蕴茴，我們以后就可以用這款編輯器來編寫代碼劝评，它最大優(yōu)點(diǎn)就是模仿MATLAB的“工作空間”。spyder.exe放在安裝目錄下的Scripts里面倦淀，如我的是C:\ProgramData\Anaconda2\Scripts\spyder.exe,?直接雙擊就能運(yùn)行蒋畜。我們可以右鍵發(fā)送到桌面快捷方式，以后運(yùn)行就比較方便了撞叽。
我們簡(jiǎn)單編寫一個(gè)程序來測(cè)試一下安裝是否成功姻成，該程序用來打開一張圖片并顯示。首先準(zhǔn)備一張圖片愿棋，然后打開spyder佣渴，編寫如下代碼：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor
This is a temporary script file.
"""
fromskimageimportio
img = io.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/379283176280170726.jpg')
io.imshow(img)
將其中的C:/Users/Administrator/Desktop/379283176280170726.jpg改成你自己要顯示圖片的位置，然后點(diǎn)擊上面工具欄里的綠色三角進(jìn)行運(yùn)行初斑，最終顯示如下：
我們點(diǎn)擊?jupyterlab?下面的?Launch?辛润，會(huì)在默認(rèn)瀏覽器（我這里是?Chrome）打開?http://localhost:8888/lab?這樣一個(gè)東東，這里就可以輸入?Python?代碼啦见秤，來一句?Hello World?吧砂竖。
我們可以打開?Anaconda Navigator -> Launch jupyterlab?，也可以直接在瀏覽器輸入?http://localhost:8888/lab?（可以保存為書簽）鹃答。如果是布置在云端乎澄，可以輸入服務(wù)器域名（IP），是不是很爽测摔？
Visual Studio Code是一個(gè)輕量級(jí)但功能強(qiáng)大的源代碼編輯器置济，可在桌面上運(yùn)行，適用于Windows锋八，macOS和Linux浙于。它內(nèi)置了對(duì)JavaScript，TypeScript和Node.js的支持挟纱，并為其他語言（如C ++羞酗，C＃，Java紊服，Python檀轨，PHP胸竞，Go）和運(yùn)行時(shí)（如.NET和Unity）提供了豐富的擴(kuò)展生態(tài)系統(tǒng)。
Glue是一個(gè)Python庫参萄，用于探索相關(guān)數(shù)據(jù)集內(nèi)部和之間的關(guān)系卫枝。其主要特點(diǎn)包括：
鏈接統(tǒng)計(jì)圖形。使用Glue讹挎，用戶可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖校赤，直方圖和圖像（2D和3D）。膠水專注于刷牙和鏈接范例淤袜，其中任何圖形中的選擇傳播到所有其他圖形痒谴。
靈活地跨數(shù)據(jù)鏈接。Glue使用不同數(shù)據(jù)集之間存在的邏輯鏈接來覆蓋不同數(shù)據(jù)的可視化铡羡，并跨數(shù)據(jù)集傳播選擇积蔚。這些鏈接由用戶指定，并且是任意靈活的烦周。
完整的腳本功能尽爆。Glue是用Python編寫的，并且建立在其標(biāo)準(zhǔn)科學(xué)庫（即Numpy读慎，Matplotlib漱贱，Scipy）之上。用戶可以輕松地集成他們自己的python代碼進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入夭委，清理和分析幅狮。
交互式數(shù)據(jù)可視化
通過巧妙的數(shù)據(jù)可視化執(zhí)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析。探索統(tǒng)計(jì)分布株灸，箱形圖和散點(diǎn)圖崇摄，或深入了解決策樹，層次聚類慌烧，熱圖逐抑，MDS和線性投影。即使您的多維數(shù)據(jù)也可以在2D中變得合理屹蚊，特別是在智能屬性排名和選擇方面厕氨。
老師和學(xué)生都喜歡它
在教授數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，我們喜歡說明而不是僅僅解釋汹粤。而橙色很棒命斧。Orange在世界各地的學(xué)校，大學(xué)和專業(yè)培訓(xùn)課程中使用玄括，支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)概念的實(shí)踐培訓(xùn)和視覺插圖冯丙。甚至還有專門為教學(xué)設(shè)計(jì)的小部件。
附加組件擴(kuò)展功能
使用Orange中可用的各種附加組件從外部數(shù)據(jù)源挖掘數(shù)據(jù)遭京，執(zhí)行自然語言處理和文本挖掘胃惜，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析，推斷頻繁項(xiàng)目集并執(zhí)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘哪雕。此外船殉，生物信息學(xué)家和分子生物學(xué)家可以使用Orange通過差異表達(dá)對(duì)基因進(jìn)行排序并進(jìn)行富集分析。
R軟件自帶的有寫腳本的工具斯嚎，可是我不是很喜歡用（并不是說不好哈）利虫，我更喜歡用RStudio（網(wǎng)上還有Tinn-R，RWinEdt等）堡僻。因?yàn)槲矣X得其本身比較方便糠惫，另外在編程的時(shí)候有些功能很方便。下面這個(gè)界面是我修改了主題的钉疫，下面我將介紹如何修改主題硼讽，來方便編程。
現(xiàn)在你是不是發(fā)現(xiàn)用上anaconda就可以十分優(yōu)雅簡(jiǎn)單的解決上面所提及的單個(gè)python環(huán)境所帶來的弊端了呢,?而且也明白了其實(shí)這一切的實(shí)現(xiàn)并沒有那么神奇.
當(dāng)然anaconda除了包管理之外還在于其豐富數(shù)據(jù)分析包,?不過那就是另一個(gè)內(nèi)容了,?我們先學(xué)會(huì)用anaconda去換一種方法管里自己的開發(fā)環(huán)境,?這已經(jīng)是一個(gè)很大的進(jìn)步了牲阁。
