参考博文:
1.下载对应版本的Anaconda包
官网:https://www.continuum.io/downloads
2.通过bash命令进行安装:
sudo bashAnaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh
启用
yes、yes、yes 其他的就不用说了
1.打开终端并输入:
sudogedit ~/.bashrc
2.在.bashrc文件末尾添加:(路径换成自己的)
export PATH=/home/lq/anaconda3/bin:$PATH
conda的常用命令操作
conda管理工具可以同时安装不同版本的python,并且自由的进行切换,经常使用的有以下的命令:
# 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本) conda create --name python34 python=3.4 # 安装好后,使用activate激活某个环境 activate python34 # for Windows source activate python34 # for Linux & Mac # 激活后,会发现terminal输入的地方多了python34的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除,再把3.4对应的命令加入PATH # 此时,再次输入 python --version # 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系统已经切换到了3.4的环境 # 如果想返回默认的python 2.7环境,运行 deactivate python34 # for Windows source deactivate python34 # for Linux & Mac # 删除一个已有的环境 conda remove --name python34 --all
使用conda管理包
# 安装scipy conda install scipy # conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目,对于python 3.4,conda会同时安装numpy和mkl(运算加速的库) # 查看已经安装的packages conda list # 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包,不依赖于pip,因此可以显示出通过各种方式安装的包 # 查看当前环境下已安装的包 conda list # 查看某个指定环境的已安装包 conda list -n python34 # 查找package信息 conda search numpy # 安装package conda install -n python34 numpy # 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境 # 也可以通过-c指定通过某个channel安装 # 更新package conda update -n python34 numpy # 删除package conda remove -n python34 numpy # 更新conda,保持conda最新 conda update conda # 更新anaconda conda update anaconda # 更新python conda update python # 假设当前环境是python 3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的当前最新版本