pythonanaconda教程

Ⅰ anaconda安裝教程

《Anaconda3軟體》網路網盤資源免費下載:

鏈接: https://pan..com/s/1pOzDpvL-l8y6zGvcOW2Ofg

Anaconda3-2020.02最新中文版是專門為了方便使用 python 進行數據科學研究而建立的一組軟體包，涵蓋了數據科學領域常見的 Python 庫，並且自帶了專門用來解決軟體環境依賴問題的 conda 包管理系統。可以使用它創建虛擬環境，以便更輕松地處理多個項目。主要提供了包管理與環境管理的功能，可以很方便地解決多版本python並存、切換以及各種第三方包安裝問題。

Ⅱ 怎麼在mac 系統上使用Python怎麼安裝Anaconda

1. 首先安裝python，我選擇安裝Anaconda （Windows 64-Bit Python 2.7 Graphical Installer 下載地址）。
Anaconda的一些命令（在Anaconda的命令行窗口輸入）：
conda list #該命令，將列出Anaconda安裝的所有應用包，我們可以看到Anaconda已經安裝了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。
conda install <pkg name> #該命令用於安裝應用包，如 conda install numpy.
pip install <pkg name> #該命令用於安裝應用包，如 pip install theano.
conda update <pkg name> #升級應用包，如 conda update python
2. 安裝Theano，在Anaconda 的命令窗口中輸入 pip install theano，可以看到程序開始下載安裝包，並檢查是否滿足安裝條件：numpy>=1.5.0，scipy>=0.7.2，滿足條件之後開始運行setup.py安裝theano，安裝完成後會顯示Successfully installed theano。
3. 測試Theano安裝情況。
（1）在ipython中輸入以下兩行代碼：
import theano
theano.test（）
會顯示theano的版本號，安裝位置，已經其他包的安裝版本，如numpy,nose,python等。
在運行中出現g++不是內部或外部命令，也不是可運行的程序或批處理文件。
（2）在Anaconda的命令行窗口輸入：python Lib\site-packages\theano\tests\run_tests_in_batch.py
顯示unable to find theano-nose，查看run_tests_in_batch.py發現，其中路徑設置為在bin下尋找theano-nose文件，而實際上Anaconda文件夾下根本沒有bin這個文件夾，theano-nose存放在Scripts文件夾中。
》》》嘗試1：將Scripts更名為bin，重新運行這句命令，可以成功運行。但是出現一個warning，提示沒有檢測到g++，所以無法運行優化後的C代碼版本，只能執行python版本。
該種嘗試的結果是，下次打開Anaconda 命令窗口後出現錯誤，因為其運行路徑為Scripts，所以還是不要修改了。
（3）g++問題。我們打開MinGW文件夾，可以很清楚的看到有g++，但是為什麼使用不了呢？？在Anaconda 命令窗口中輸入g++也能成功調用g++.exe啊。所以結論是，鑒於這個代碼中出現很明顯的漏洞，所以說不定這里也是錯誤，先不管這些了。
試著做了以下配置，也不知行不行。
添加環境變數： path: C:\Anaconda\MinGW\bin;C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;
新建環境變數： PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;
在home目錄下（cmd可以看到，我的是C:\Users\Administrator），創建 .theanorc.txt 文件內容如下：
[global]
openmp=False
[blas]
ldflags=
[gcc]
cxxflags = -IC:\MinGW\include
（4）驗證BLAS是否安裝成功。由於numpy是依賴BLAS的，如果BLAS沒有安裝成功，雖然numpy亦可以安裝，但是無法使用BLAS的加速。驗證numpy是否真的成功依賴BLAS編譯，用以下代碼試驗：
>>> import numpy
>>> id（numpy.dot） == id（numpy.core.multiarray.dot）
False
結果為False表示成功依賴了BLAS加速，如果是Ture則表示用的是python自己的實現並沒有加速。

Ⅲ anaconda安裝教程

Anaconda的一些命令（在Anaconda的命令行窗口輸入）：conda list #該命令，將列出Anaconda安裝的所有應用包，我們可以看到Anaconda已經安裝了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。

並且自帶了專門用來解決軟體環境依賴問題的conda包管理系統。可以使用它創建虛擬環境，以便更輕松地處理多個項目。主要提供了包管理與環境管理的功能，可以很方便地解決多版本python並存、切換以及各種第三方包安裝問題。

可移植性：

由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。這些平台包括linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS。

OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平台。

Ⅳ 初學Python者自學Anaconda的正確方法是什麼

如果還沒有開始Python工具下載的初學者，切記不要直接裝Python,推薦直接裝Anaconda搭建起來的科學環境要方便很多。建議安裝Anaconda+Pycharm來學習Python，尤其是對於學習數據分析的同學。如果你已經安裝了Python，也安裝Anaconda，這樣也是完全可以的。安裝和環境配置網上的教程很多的。

- 《Python Cookbook（第三版）》

- 《流暢的Python》

- 《Python源碼剖析》

- 《Python進階》

- 《Flask Web開發:基於Python的Web應用開發實戰》

Ⅳ 怎麼使用anaconda創建python環境

使用anaconda創建python環境的方法：1、打開終端；2、執行【conda】命令進入conda環境；3、執行【conda create --name 環境名稱 pytohn==3.6】命令創建環境即可。

Ⅵ anaconda python 怎麼使用

1、安裝anaconda 想更好的學習python請關注微信公眾號「Python基礎教程」！
之前什麼都不需要安裝，直接在官網下載anaconda，我下載的是Python2.7，32位的。
下載好文件後，直接雙擊安裝，可以自己選定安裝位置。
安裝完anaconda，就相當於安裝了Python、IPython、集成開發環境Spyder、一些包等等。
2、Python（shell）

這個和我們直接安裝Python得到的Python shell用法一樣。當然由於安裝了anaconda，所以在這里好多包我們都可以使用了。
3、IPython
3.1 IPython(shell)
我們可以直接點擊打開，也可以像下面這樣在命令提示符中輸入ipython

這個和我們pip install ipython安裝的ipython用法一樣。
3.2 Ipython QTConsole
直接點擊打開，

3.3 IPython Notebook
我們直接點擊打開，或者在命令提示符中輸入ipython.exe notebook。
4、Spyder（IDE）
4.1 Spyder
Spyder的最大優點就是模仿MATLAB的「工作空間」。
直接點擊打開：

4.2 其他的IDE使用anaconda
由於安裝完anaconda就自帶了Spyder集成開發環境了，所以不需要任何配置可以直接使用，但是其他你自己安裝的IDE要想使用anaconda需要配置。
配置的方法我們可以去官網了解。下面我們以Pycharm為例。
其實如果anaconda在Pycharm之前安裝，那麼遇到解釋器選擇的時候會有一個選項，我們直接選擇就OK了。如果在Pycharm之後安裝，我們只需要手動設置一下Pycharm所用的解釋器就行了。

5、安裝包
其實安裝完anaconda後，基本上就把我們常用的部分包安裝好了，但是畢竟只是安裝了一小部分（我們可以去官網查看安裝了哪些包），還有一部分需要我們自己來安裝。
查看已經安裝的包我們可以在命令提示符中輸入pip list或者用anaconda自帶的包管理器conda（conda list）。
5.1 pip 或conda安裝
我們可以在命令提示符中輸入pip install 包名，或者conda install 包名。conda和pip的用法基本上一致（更新？卸載？還不確定）。但是我們使用conda安裝的時候不僅會安裝當前你要安裝的包還會提示更新其他已經安裝過的包，所以我基本上都是直接用pip安裝。
5.2 文件安裝
pip或conda不能安裝的話，我們就下載文件安裝，比如exe文件（雙擊安裝）或者whl文件（pip安裝）等等。
6、anaconda自帶的命令窗口
上面我們說的命令提示符基本上都是在系統盤上的操作。其實anaconda自帶一個命令窗口。直接點擊打開

所有可以在「命令提示符」中運行的都可以在這里運行，只不過文件的路徑改變了而已。就比如我們在這兩個命令窗口中分別輸入ipython.exe notebook，默認的文件.ipynb存儲在不同的位置。

Ⅶ pycharm鏈接anaconda介面教程

Pycharm是一個非常好用的Python編譯運行IDE，anaconda則用於管理Python中各種各樣的包。下面講講在Windows系統下讓Pycharm能夠使用anaconda管理的各種包。

1 找到編譯器選項

首先打開Pycharm然後點擊 File -> settings ，然後就可以看到下圖所示界面：

2 選擇編譯環境

然後點擊添加本地編譯環境：

接著選擇環境，並瀏覽文件，注意是在Conda下：

最後根據anaconda的安裝路徑找到Python編譯環境，本次演示中Python的環境位於 D:\Install\ANACONDA 路徑下，請注意，此時選擇環境時， 一定要選擇你安裝anaconda時的那個路徑 ，不然anaconda管理的各種包是不能使用的。

注意：選擇以Python開頭的文件時，Pycharm可能沒識別好，所以是帶有問號的圖標：

Ⅷ python怎麼安裝anacoda

Anacond的介紹

Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。 因為包含了大量的科學包，Anaconda 的下載文件比較大（約 531 MB），如果只需要某些包，或者需要節省帶寬或存儲空間，也可以使用Miniconda這個較小的發行版（僅包含conda和 Python）。

Conda是一個開源的包、環境管理器，可以用於在同一個機器上安裝不同版本的軟體包及其依賴，並能夠在不同的環境之間切換

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

Miniconda包括Conda、Python

Anacond下載

下載地址：https://www.anaconda.com/download/

Anaconda 是跨平台的，有 Windows、macOS、Linux 版本，我們這里以 Windows 版本為例，點擊那個 Windows 圖標。

我這里選擇下載

Python 2.7 version *--Python 2.7 版 *

64-Bit Graphical Installer (564 MB) --64點陣圖形安裝程序（564 MB）

當然，你也可以根據自己的實際情況，選擇 Python 3.6版的，或者 32-Bit 版本的。

安裝包有 564MB，因為網速的關系，下載時間可能會比較長，請耐心等待。我這里下載完成 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件了。

安裝 Anaconda

雙擊下載好的 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件，出現如下界面，點擊 Next 即可。

點擊Next

點擊 I Agree （我同意），不同意，當然就沒辦法繼續安裝啦。

Install for: Just me還是All Users，假如你的電腦有好幾個 Users ，才需要考慮這個問題.其實我們電腦一般就一個 User，就我們一個人使用，如果你的電腦有多個用戶，選擇All Users，我這里直接 All User，繼續點擊 Next 。

Destination Folder 是「目標文件夾」的意思，可以選擇安裝到什麼地方。默認是安裝到 C:ProgramDataAnaconda2文件夾下。你也可以選擇 Browse... ，選擇想要安裝的文件夾。我這里 C 盤空間充裕，所以我直接就裝到默認的地方。

這里提一下，Anaconda 很強大，佔用空間也不小啊，2.6GB，差不多是一部高清電影的體積了。不過，為了學習，這點硬碟空間算什麼呢。

繼續點擊 Next> 。

這里來到 Advanced Options 了，所謂的「高級選項」。如果你英文好，有一定背景知識的話，肯定明白這界面上的意思。兩個默認就好，第一個是加入環境變數，第二個是默認使用 Python 2.7，點擊「Install」，終於開始安裝額。

安裝時間根據你的電腦配置而異，電腦配置高，硬碟是固態硬碟，速度就更快。安裝過程其實就是把 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件里壓縮的各種 dll 啊，py 文件啊，全部寫到安裝目標文件夾里。

過程還是很漫長的，畢竟 2.6GB 的無數個小文件啊，請耐心等待。

經過漫長的等待，終於安裝完成 Installation Complete （安裝完成）了，點擊最後一個 Next>。

點擊Install Microsoft VSCode

點擊 Finish，那兩個 √ 可以取消。

配置環境變數

如果是windows的話需要去 控制面板系統和安全系統高級系統設置環境變數用戶變數PATH 中添加 anaconda的安裝目錄的Scripts文件夾, 比如我的路徑是C:ProgramDataAnaconda2Scripts, 看個人安裝路徑不同需要自己調整。

之後就可以打開命令行(最好用管理員模式打開) 輸入 conda --version

如果輸出conda 4.5.4之類的就說明環境變數設置成功了。

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Ⅸ 簡單記錄下卸載重裝Anaconda、裝PANDAS包及Anaconda筆記

//by Chaos

上周安裝pandas包的時候不知道為什麼把Anaconda的環境搞壞了
今天晚上開始准備修一下，然後就開始發現一些文件後面多了這個~。把另一台電腦的文件開始替換，然後發現又有別的問題，又根據報錯修，發現少的越來越多。無奈決定重裝Anaconda。
先把ENV文件拷出來，然後用自帶的卸載程序卸載，重裝以後再把虛擬環境拷進去。

教訓是，重裝是最快的，有問題的時候還是重裝吧

Python pandas包用於數據操作和分析，更直觀的方式處理標記或關系數據。
基於numpy軟體包構建，pandas包括標簽，描述性索引，在處理常見數據格式和丟失數據方面比較厲害。

安裝 pandas，選擇在Anaconda中安裝
命令：conda install pandas

pip install pandas
顯示結果找不到，報錯。

更換中國科技大學源
：pip install pandas -i https://pypi.mirrors.ustc.e.cn/simple/
顯示成功

附錄：
附:
豆瓣： https://pypi.douban.com/simple/
清華： https://pypi.tuna.tsinghua.e.cn/simple
阿里雲 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中國科技大學 https://pypi.mirrors.ustc.e.cn/simple/
中國科學技術大學 http://pypi.mirrors.ustc.e.cn/simple/

卸載pandas

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.e.cn/simple tensorflow

參考文檔
PANDAS
PIP 更換國內安裝源

重裝ANACONDA以後，我覺得我應該稍微寫下ANACONDA的學習筆記。

ANACONDA的中文翻譯和python差不多
都是蛇，為啥這些語言、環境開發大神都這么愛蟒蛇呢。

這張圖就長得很像一個蟒蛇

Anaconda是一個包含超多科學包及其依賴項的發行版本。其包含的科學包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。

1）附帶數據包：Anaconda 附帶了一大批常用數據科學包，附帶了 conda、Python 和超多個科學包及其依賴項。
2）裝包容易：直接conda install：管理包Anaconda 是在 conda（一個包管理器和環境管理器）上發展出來的。conda（包管理器）安裝和管理這些包很容易，包括安裝、卸載和更新包
3）可以管理多個環境: 我安裝兩個Python版本，conda可以為不同的項目建立不同的運行環境。比如不同的pandas版本，不可能同時安裝兩個 Numpy 版本，用conda可以為每個 Numpy 版本創建一個環境，然後項目的對應環境中工作。

Anaconda可以在Windows、macOS、Linux系統平台中安裝和使用。
安裝方法就是下一個軟體包，傻瓜安裝。
若「Anaconda-Navigator」成功啟動，則說明真正成功地安裝了Anaconda

「Anaconda-Navigator」中已經包含「Jupyter Notebook」、「Jupyterlab」、「Qtconsole」和「Spyder」。

在Anaconda

①進入python36環境

② 在當前環境中安裝包
conda install <package_name>

conda install pandas在當前python36環境中安裝pandas包。

③ 使用pip安裝包
pip install <package_name>
pip可以安裝一些conda無法安裝的包；conda也可以安裝一些pip無法安裝的包。因此當使用一種命令無法安裝包時，可以嘗試用另一種命令。

④conda list/info
→ 使用場景
查詢conda版本、conda下的信息

參考文檔

Anaconda官方網站
初學 Python 者自學 Anaconda 的正確姿勢
Anaconda介紹、安裝及使用教程

心得體會