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  • Python科学计算(一)环境简介——Anaconda Python

    Anaconda Python 是 Python 科学技术包的合集,功能和 Python(x,y) 类似。它是新起之秀,已更新多次了。包管理使用 conda,GUI基于 PySide,所有的包基本上都是最新版,没有PyQtwxpython等,容量适中,但该有的科学计算包都有:numpy,sicpy,matplotlib,spyder....。

    Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境,但用起来更加方便。自带的包管理器conda也很强大。下载地址为:http://www.continuum.io/downloads(访问不稳定,可能需要翻墙.PS:(可以注册个nydus VPN翻墙免费使用7:http://www.nydus.com.cn)或者下载lanternAnaconda提供了Python2.7Python3.4两个主要版本,同时如果需要其他版本,还可以通过conda来创建。

    安装完成后可以看到,Anaconda提供了SpyderIPython和一个命令行。下面来看一下conda。使用conda list命令可以看到所安装的软件包,


     

     

     

     

     

     

     

     

     

    其中包括了最新的科学计算相关的第三方库,主要有matplotlib,numpy,scipy,spyder,以及sklearn等机器学习包。Anaconda Python 是完全免费的企业级的Python发行大规模数据处理、预测分析和科学计算工具。conda install <软件包>pip install <软件包>同样可以用来安装软件,两者完全兼容,另外,如果想用最新的包,可以到这个网站http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/去下载windows下的二进制程序,默认安装就可以了,这相当于使用了pip进行安装。注意版本,如果使用了virtualenv创建了虚拟环境,比如在anaconda python3.4环境下创建一个Python2.7虚拟环境,可以使用如下命令:conda create -n python2 python=2.7,但这样是无法直接使用上述网站二进制文件安装,因为主环境为3.4版本的,但可以将二进制程序后缀改为.rar,然后
    解压到2.7的虚拟环境对应的目录,这样就可以解决自己从源代码编译安装经常出错找不到依赖的问题。

     

     

     

     

     

     

        如果想更新软件,则可以使用conda update <软件包>pip install –U <软件包>,比如conda update numpypip install –U numpy,但不能一次性更新所有软件,只能一次更新一个,如果想更新anaconda,可以使用conda update anaconda,conda update conda命令。对于虚拟目录下的开发环境,必须使用activate命令才有效,这样在更新虚拟环境下的软件时可以用conda命令。直接用 conda install 并用 -n 指明安装到的环境也是一种方便的手段。

     

        关于SpyderSpyder如同IDE,但却是Python的一个拓展包。Spyder相比于python自带的IDLE,功能要强大不少,但相比于PyCharm,又要轻量级不少,总之属于轻量级的功能强大的IDE,详情看截图。

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