pythonanaconda教程

Ⅰ anaconda安装教程

《Anaconda3软件》网络网盘资源免费下载:

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

Anaconda3-2020.02最新中文版是专门为了方便使用 python 进行数据科学研究而建立的一组软件包，涵盖了数据科学领域常见的 Python 库，并且自带了专门用来解决软件环境依赖问题的 conda 包管理系统。可以使用它创建虚拟环境，以便更轻松地处理多个项目。主要提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。

Ⅱ 怎么在mac 系统上使用Python怎么安装Anaconda

1. 首先安装python，我选择安装Anaconda （Windows 64-Bit Python 2.7 Graphical Installer 下载地址）。
Anaconda的一些命令（在Anaconda的命令行窗口输入）：
conda list #该命令，将列出Anaconda安装的所有应用包，我们可以看到Anaconda已经安装了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。
conda install <pkg name> #该命令用于安装应用包，如 conda install numpy.
pip install <pkg name> #该命令用于安装应用包，如 pip install theano.
conda update <pkg name> #升级应用包，如 conda update python
2. 安装Theano，在Anaconda 的命令窗口中输入 pip install theano，可以看到程序开始下载安装包，并检查是否满足安装条件：numpy>=1.5.0，scipy>=0.7.2，满足条件之后开始运行setup.py安装theano，安装完成后会显示Successfully installed theano。
3. 测试Theano安装情况。
（1）在ipython中输入以下两行代码：
import theano
theano.test（）
会显示theano的版本号，安装位置，已经其他包的安装版本，如numpy,nose,python等。
在运行中出现g++不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
（2）在Anaconda的命令行窗口输入：python Lib\site-packages\theano\tests\run_tests_in_batch.py
显示unable to find theano-nose，查看run_tests_in_batch.py发现，其中路径设置为在bin下寻找theano-nose文件，而实际上Anaconda文件夹下根本没有bin这个文件夹，theano-nose存放在Scripts文件夹中。
》》》尝试1：将Scripts更名为bin，重新运行这句命令，可以成功运行。但是出现一个warning，提示没有检测到g++，所以无法运行优化后的C代码版本，只能执行python版本。
该种尝试的结果是，下次打开Anaconda 命令窗口后出现错误，因为其运行路径为Scripts，所以还是不要修改了。
（3）g++问题。我们打开MinGW文件夹，可以很清楚的看到有g++，但是为什么使用不了呢？？在Anaconda 命令窗口中输入g++也能成功调用g++.exe啊。所以结论是，鉴于这个代码中出现很明显的漏洞，所以说不定这里也是错误，先不管这些了。
试着做了以下配置，也不知行不行。
添加环境变量： path: C:\Anaconda\MinGW\bin;C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;
新建环境变量： PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;
在home目录下（cmd可以看到，我的是C:\Users\Administrator），创建 .theanorc.txt 文件内容如下：
[global]
openmp=False
[blas]
ldflags=
[gcc]
cxxflags = -IC:\MinGW\include
（4）验证BLAS是否安装成功。由于numpy是依赖BLAS的，如果BLAS没有安装成功，虽然numpy亦可以安装，但是无法使用BLAS的加速。验证numpy是否真的成功依赖BLAS编译，用以下代码试验：
>>> import numpy
>>> id（numpy.dot） == id（numpy.core.multiarray.dot）
False
结果为False表示成功依赖了BLAS加速，如果是Ture则表示用的是python自己的实现并没有加速。

Ⅲ anaconda安装教程

Anaconda的一些命令（在Anaconda的命令行窗口输入）：conda list #该命令，将列出Anaconda安装的所有应用包，我们可以看到Anaconda已经安装了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。

并且自带了专门用来解决软件环境依赖问题的conda包管理系统。可以使用它创建虚拟环境，以便更轻松地处理多个项目。主要提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。

可移植性：

由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。这些平台包括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基于linux开发的android平台。

Ⅳ 初学Python者自学Anaconda的正确方法是什么

如果还没有开始Python工具下载的初学者，切记不要直接装Python,推荐直接装Anaconda搭建起来的科学环境要方便很多。建议安装Anaconda+Pycharm来学习Python，尤其是对于学习数据分析的同学。如果你已经安装了Python，也安装Anaconda，这样也是完全可以的。安装和环境配置网上的教程很多的。

- 《Python Cookbook（第三版）》

- 《流畅的Python》

- 《Python源码剖析》

- 《Python进阶》

- 《Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战》

Ⅳ 怎么使用anaconda创建python环境

使用anaconda创建python环境的方法：1、打开终端；2、执行【conda】命令进入conda环境；3、执行【conda create --name 环境名称 pytohn==3.6】命令创建环境即可。

Ⅵ anaconda python 怎么使用

1、安装anaconda 想更好的学习python请关注微信公众号“Python基础教程”！
之前什么都不需要安装，直接在官网下载anaconda，我下载的是Python2.7，32位的。
下载好文件后，直接双击安装，可以自己选定安装位置。
安装完anaconda，就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。
2、Python（shell）

这个和我们直接安装Python得到的Python shell用法一样。当然由于安装了anaconda，所以在这里好多包我们都可以使用了。
3、IPython
3.1 IPython(shell)
我们可以直接点击打开，也可以像下面这样在命令提示符中输入ipython

这个和我们pip install ipython安装的ipython用法一样。
3.2 Ipython QTConsole
直接点击打开，

3.3 IPython Notebook
我们直接点击打开，或者在命令提示符中输入ipython.exe notebook。
4、Spyder（IDE）
4.1 Spyder
Spyder的最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。
直接点击打开：

4.2 其他的IDE使用anaconda
由于安装完anaconda就自带了Spyder集成开发环境了，所以不需要任何配置可以直接使用，但是其他你自己安装的IDE要想使用anaconda需要配置。
配置的方法我们可以去官网了解。下面我们以Pycharm为例。
其实如果anaconda在Pycharm之前安装，那么遇到解释器选择的时候会有一个选项，我们直接选择就OK了。如果在Pycharm之后安装，我们只需要手动设置一下Pycharm所用的解释器就行了。

5、安装包
其实安装完anaconda后，基本上就把我们常用的部分包安装好了，但是毕竟只是安装了一小部分（我们可以去官网查看安装了哪些包），还有一部分需要我们自己来安装。
查看已经安装的包我们可以在命令提示符中输入pip list或者用anaconda自带的包管理器conda（conda list）。
5.1 pip 或conda安装
我们可以在命令提示符中输入pip install 包名，或者conda install 包名。conda和pip的用法基本上一致（更新？卸载？还不确定）。但是我们使用conda安装的时候不仅会安装当前你要安装的包还会提示更新其他已经安装过的包，所以我基本上都是直接用pip安装。
5.2 文件安装
pip或conda不能安装的话，我们就下载文件安装，比如exe文件（双击安装）或者whl文件（pip安装）等等。
6、anaconda自带的命令窗口
上面我们说的命令提示符基本上都是在系统盘上的操作。其实anaconda自带一个命令窗口。直接点击打开

所有可以在“命令提示符”中运行的都可以在这里运行，只不过文件的路径改变了而已。就比如我们在这两个命令窗口中分别输入ipython.exe notebook，默认的文件.ipynb存储在不同的位置。

Ⅶ pycharm链接anaconda接口教程

Pycharm是一个非常好用的Python编译运行IDE，anaconda则用于管理Python中各种各样的包。下面讲讲在Windows系统下让Pycharm能够使用anaconda管理的各种包。

1 找到编译器选项

首先打开Pycharm然后点击 File -> settings ，然后就可以看到下图所示界面：

2 选择编译环境

然后点击添加本地编译环境：

接着选择环境，并浏览文件，注意是在Conda下：

最后根据anaconda的安装路径找到Python编译环境，本次演示中Python的环境位于 D:\Install\ANACONDA 路径下，请注意，此时选择环境时， 一定要选择你安装anaconda时的那个路径 ，不然anaconda管理的各种包是不能使用的。

注意：选择以Python开头的文件时，Pycharm可能没识别好，所以是带有问号的图标：

Ⅷ python怎么安装anacoda

Anacond的介绍

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。

Conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换

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

Miniconda包括Conda、Python

Anacond下载

下载地址：https://www.anaconda.com/download/

Anaconda 是跨平台的，有 Windows、macOS、Linux 版本，我们这里以 Windows 版本为例，点击那个 Windows 图标。

我这里选择下载

Python 2.7 version *--Python 2.7 版 *

64-Bit Graphical Installer (564 MB) --64位图形安装程序（564 MB）

当然，你也可以根据自己的实际情况，选择 Python 3.6版的，或者 32-Bit 版本的。

安装包有 564MB，因为网速的关系，下载时间可能会比较长，请耐心等待。我这里下载完成 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件了。

安装 Anaconda

双击下载好的 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件，出现如下界面，点击 Next 即可。

点击Next

点击 I Agree （我同意），不同意，当然就没办法继续安装啦。

Install for: Just me还是All Users，假如你的电脑有好几个 Users ，才需要考虑这个问题.其实我们电脑一般就一个 User，就我们一个人使用，如果你的电脑有多个用户，选择All Users，我这里直接 All User，继续点击 Next 。

Destination Folder 是“目标文件夹”的意思，可以选择安装到什么地方。默认是安装到 C:ProgramDataAnaconda2文件夹下。你也可以选择 Browse... ，选择想要安装的文件夹。我这里 C 盘空间充裕，所以我直接就装到默认的地方。

这里提一下，Anaconda 很强大，占用空间也不小啊，2.6GB，差不多是一部高清电影的体积了。不过，为了学习，这点硬盘空间算什么呢。

继续点击 Next> 。

这里来到 Advanced Options 了，所谓的“高级选项”。如果你英文好，有一定背景知识的话，肯定明白这界面上的意思。两个默认就好，第一个是加入环境变量，第二个是默认使用 Python 2.7，点击“Install”，终于开始安装额。

安装时间根据你的电脑配置而异，电脑配置高，硬盘是固态硬盘，速度就更快。安装过程其实就是把 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件里压缩的各种 dll 啊，py 文件啊，全部写到安装目标文件夹里。

过程还是很漫长的，毕竟 2.6GB 的无数个小文件啊，请耐心等待。

经过漫长的等待，终于安装完成 Installation Complete （安装完成）了，点击最后一个 Next>。

点击Install Microsoft VSCode

点击 Finish，那两个 √ 可以取消。

配置环境变量

如果是windows的话需要去 控制面板系统和安全系统高级系统设置环境变量用户变量PATH 中添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹, 比如我的路径是C:ProgramDataAnaconda2Scripts, 看个人安装路径不同需要自己调整。

之后就可以打开命令行(最好用管理员模式打开) 输入 conda --version

如果输出conda 4.5.4之类的就说明环境变量设置成功了。

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Ⅸ 简单记录下卸载重装Anaconda、装PANDAS包及Anaconda笔记

//by Chaos

上周安装pandas包的时候不知道为什么把Anaconda的环境搞坏了
今天晚上开始准备修一下，然后就开始发现一些文件后面多了这个~。把另一台电脑的文件开始替换，然后发现又有别的问题，又根据报错修，发现少的越来越多。无奈决定重装Anaconda。
先把ENV文件拷出来，然后用自带的卸载程序卸载，重装以后再把虚拟环境拷进去。

教训是，重装是最快的，有问题的时候还是重装吧

Python pandas包用于数据操作和分析，更直观的方式处理标记或关系数据。
基于numpy软件包构建，pandas包括标签，描述性索引，在处理常见数据格式和丢失数据方面比较厉害。

安装 pandas，选择在Anaconda中安装
命令：conda install pandas

pip install pandas
显示结果找不到，报错。

更换中国科技大学源
：pip install pandas -i https://pypi.mirrors.ustc.e.cn/simple/
显示成功

附录：
附:
豆瓣： https://pypi.douban.com/simple/
清华： https://pypi.tuna.tsinghua.e.cn/simple
阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.e.cn/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.e.cn/simple/

卸载pandas

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

参考文档
PANDAS
PIP 更换国内安装源

重装ANACONDA以后，我觉得我应该稍微写下ANACONDA的学习笔记。

ANACONDA的中文翻译和python差不多
都是蛇，为啥这些语言、环境开发大神都这么爱蟒蛇呢。

这张图就长得很像一个蟒蛇

Anaconda是一个包含超多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。

1）附带数据包：Anaconda 附带了一大批常用数据科学包，附带了 conda、Python 和超多个科学包及其依赖项。
2）装包容易：直接conda install：管理包Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。conda（包管理器）安装和管理这些包很容易，包括安装、卸载和更新包
3）可以管理多个环境: 我安装两个Python版本，conda可以为不同的项目建立不同的运行环境。比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个 Numpy 版本，用conda可以为每个 Numpy 版本创建一个环境，然后项目的对应环境中工作。

Anaconda可以在Windows、macOS、Linux系统平台中安装和使用。
安装方法就是下一个软件包，傻瓜安装。
若“Anaconda-Navigator”成功启动，则说明真正成功地安装了Anaconda

“Anaconda-Navigator”中已经包含“Jupyter Notebook”、“Jupyterlab”、“Qtconsole”和“Spyder”。

在Anaconda

①进入python36环境

② 在当前环境中安装包
conda install <package_name>

conda install pandas在当前python36环境中安装pandas包。

③ 使用pip安装包
pip install <package_name>
pip可以安装一些conda无法安装的包；conda也可以安装一些pip无法安装的包。因此当使用一种命令无法安装包时，可以尝试用另一种命令。

④conda list/info
→ 使用场景
查询conda版本、conda下的信息

参考文档

Anaconda官方网站
初学 Python 者自学 Anaconda 的正确姿势
Anaconda介绍、安装及使用教程

心得体会