Anaconda 安装和使用Numpy、Scipy、pandas、Scikit-learn

Anaconda 安装和使用

https://www.cnblogs.com/liruihuan/p/9101613.html

最近看了些关于数据分析的书，想系统的整理下相关知识，算是学习笔记吧，也希望能帮到初学者。

1、Anaconda介绍
安装python的方法有很多种，数据分析方面比较常用Anaconda。Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等多个科学包及其依赖项，也可以使用Miniconda这个较小的发行版，仅包含conda和 Python。Anaconda可以管理包，就是能够安装、更新、移除工具包，比如Numpy、Scipy、pandas、Scikit-learn等数据分析中常用的包；也可以管理环境，能够创建、访问、共享、移除环境，用于隔离不同项目所需要的不同版本的工具包，所以，我们可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不同版本的 Python 代码。

2、Anaconda安装
可以从官网下载 Anaconda 的安装程序，也可以在清华大学开源软件镜像站下载，后者因为在国内，所以下载速度相对快些。无论是 Windows、Linux 还是 MAC 的 OSX 系统，都可以找到对应的安装软件。如果电脑是64位的就选64位版本。根据提示进行安装，完成后会发现有几项内容：

Anaconda Navigator：管理工具包和环境的图形用户界面。
Anaconda Prompt：终端，可以使用命令行来管理包和环境。
Jupyter Notebook ：基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。
Spyder：一个使用Python语言、跨平台、科学运算的集成开发环境。
2.1 配置环境变量
有的情况下，可能会遇到找不到 conda 命令的错误提示，这很可能是环境路径设置的问题，下面是 window、mac 下配置环境变量的方法：

1. window 系统

计算机->右键选择属性->高级系统设置->环境变量->系统变量->path。在path中加入anaconda安装的目录就可以了，如下图：

2. MAC 电脑

在终端输入以下命令：

1
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
2.2 配置国内镜像
如果运行以下更新包命令：

1
conda upgrade --all
如果出现 CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url...的错误信息，需要运行以下命令:

1
2
3
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

至此，完成安装Anaconda，下面让我们看一下如何用Anaconda管理环境和工具包。

3、Anaconda使用
3.1 环境管理器

1. 创建环境

格式：

1
conda create --name env_name package_names
其中，env_name 是环境的名称，package_names 是安装在创建环境中的包名称。

例如，要创建环境 python36，其中包含包python，并指定版本，在 Anaconda Prompt（终端）中输入：

1
conda create --name python36 python=3.6
也可以使用以下命令创建环境

1
conda create -n python2 python=2.7
2. 进入环境

windows 下格式

1
activate env_name
Linux & Mac 下格式

1
source activate env_name
3. 离开环境

windows 下格式

1
deactivate
Linux & Mac 下格式

1
source deactivate
4. 列出环境

格式：

1
conda env list
执行命令之后，结果如下图：

其中，带星号（*）的环境是当前环境。

5. 删除环境

格式：

1
conda remove --name env_name --all
其中，env_name 是环境的名称。

例如，删除环境 python36，在 Anaconda Prompt（终端）中输入：

1
conda remove --name python36 --all
也可以使用以下命令删除环境python36

1
conda env remove -n python36
3.2 包管理

1. 安装包

格式：

1
conda install package_name
package_name为包的名称

例如，要安装 numpy，在 Anaconda Prompt（终端）中输入：

1
conda install numpy
如果要同时安装多个包，可以输入：

1
conda install pandas numpy
如果想要指定包的版本，可以输入

1
conda install numpy=1.14
也可以指定环境安装包，可以输入以下命令安装 numpy

1
conda install -n python36 numpy
2. 移除包

格式：

1
conda remove package_name
例如，要移除 numpy，在 Anaconda Prompt（终端）中输入：

1
conda remove numpy
也可以指定环境移除包，可以输入以下命令移除 numpy

1
conda remove -n python36 numpy
3. 更新包

格式：

1
conda update package_name
要更新环境中的所有包，在 Anaconda Prompt（终端）中输入：

1
conda update --all
也可以指定环境更新包，可以输入以下命令更新 numpy

1
conda update -n python36 numpy
4. 列出已安装的包

要查看所有的包，在 Anaconda Prompt（终端）中输入：

1
conda list
也可以查询某个指定环境的已安装包

1
conda list -n python36
5. 查询包的信息

格式：

1
conda search package_name
例如，下面是查询包 numpy 的信息

1
conda search numpy

注：1、如果在终端用命令创建了多个环境，然而在 Jupyter Notebook 中不显示创建的环境，这时候需要安装包 nb_conda 用于 Jupyter Notebook 自动关联 Anaconda 环境，执行命令如下：

1
conda install nb_conda
　　2、创建新的 python 环境，比如3.6，运行

1
conda create --name python36 python=3.6
之后，conda 仅安装 python 3.6 相关的必须包，如 python，pip 等，如果希望 python36 像默认环境，在 Anaconda Prompt（终端）中输入：

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conda create -n python36 python=3.6 anaconda