入門Anaconda的正確姿勢

Anaconda是數(shù)據(jù)科學(xué)利器旱捧，它的優(yōu)勢之處在于小白也能快速上手。

我們知道Python的英文表達是蟒蛇果漾，有意思的是anaconda也是蟒蛇的意思，準確是是水莽谷誓，莽中之王绒障，更大、更重、更長逃沿。按這層意思理解卢肃，anaconda是python的大碼款，倒也是有些貼切的庐镐。

Anaconda知多少

回到編程，Anaconda對于初學(xué)Python的人很友好变逃，一鍵安裝必逆，不必費心配置python環(huán)境，也不用安裝各種常用的庫揽乱，就可以直接入手使用名眉。對于數(shù)據(jù)科學(xué)來說，Anaconda是一個百寶箱式的存在凰棉。

Anaconda是一個免費開源的Python和R語言的發(fā)行版本损拢，用于計算科學(xué)（數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習撒犀、大數(shù)據(jù)處理和預(yù)測分析）探橱，Anaconda致力于簡化包管理和部署申屹。

Anaconda的包使用軟件包管理系統(tǒng)Conda進行管理。超過1200萬人使用Anaconda發(fā)行版本隧膏，并且Anaconda擁有超過1400個適用于Windows哗讥、Linux和MacOS的數(shù)據(jù)科學(xué)軟件包。

總結(jié)Anaconda的三大特點：

內(nèi)置python胞枕，高度集成python數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)
擁有強大的包管理工具-conda
可用超過600個python數(shù)據(jù)科學(xué)庫

Anaconda擁有個人版杆煞、商業(yè)版、團隊版腐泻、企業(yè)版决乎，除個人版不收費外，其他版本都需要付費派桩，

當然對大部分人來說個人版已經(jīng)完全夠用构诚。和python一樣，Anaconda不挑平臺铆惑，在windows范嘱、os、linux上都可以用员魏，目前支持python3.8版本的下載丑蛤，下載完成后一路next就能完成安裝。

官網(wǎng)：

Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform

下載地址：

Anaconda | Individual Edition

安裝教程：

Installation - Anaconda documentation

學(xué)習文檔：

Anaconda Documentation

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Anaconda能做什么撕阎？

前面說過Anaconda是一個python數(shù)據(jù)科學(xué)百寶箱受裹，所以它的作用就是燃爆數(shù)據(jù)科學(xué)，讓小白也可以輕松玩數(shù)據(jù)虏束。

你可以利用Anaconda研究數(shù)據(jù)處理棉饶、數(shù)據(jù)建模、機器學(xué)習镇匀、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)砰盐、自然語言處理、可視化展示坑律、教學(xué)等等。既能一人獨秀囊骤，也可以團隊作戰(zhàn)晃择。

神奇的conda

說說conda，這是Anaconda的殺手锏也物。

Conda是一個開源宫屠、跨平臺和語言無關(guān)的軟件包管理和系統(tǒng)管理系統(tǒng)，通過Conda可安裝滑蚯、升級和升級軟件包依賴浪蹂。Conda為Python程序創(chuàng)造抵栈，但是它可以打包、分發(fā)任意語言編寫的軟件（例如R語言）和包含多語言的項目坤次。

conda和pip都可以管理python庫古劲，但最大的不同在于conda是跨平臺且不限語言的，而且可以獨自創(chuàng)建虛擬環(huán)境缰猴。因為conda立足于數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)产艾，不像pip可以安裝幾乎所有的python庫（來自pypl），conda只能安裝anaconda里支持的數(shù)據(jù)科學(xué)庫（600多個）滑绒。

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主要的數(shù)據(jù)科學(xué)內(nèi)置庫包括pandas闷堡、numpy、matplotlib疑故、jupyter杠览、scipy、ipython纵势、nltk踱阿、notebook、sikit-learn吨悍、seaborn扫茅、xlrd、xlwt......

一般把這些數(shù)據(jù)科學(xué)庫分為四大類：基礎(chǔ)庫（jupyter育瓜、pandas葫隙、numpy、scipy）躏仇，機器學(xué)習庫（keras恋脚、tensorflow、pytorch焰手、sikit-learn糟描、nltk），可視化庫（matplotlib书妻、seaborn船响、plotly）、拓展計算庫（numba躲履、dask见间、pyspark）