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1.Anaconda基础
1.1什么是Anaconda
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，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。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。
1.2什么是conda
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。
1.包管理：可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不仅仅管理Python的工具包，它也能安装非python的包。
2.环境管理：在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们，我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不同版本的 Python 代码。
1.3为什么选择Anaconda
要使用python进行各种开发和科学计算，还需要安装对应的包。包安装起来非常费事，尤其是scipy，在windows上基本安装不上。这是如果有一款集成安装环境就好了，Anaconda，它把需要的包都集成在了一起，因此我们实际上从头到尾只需要安装Anaconda软件就行了，其它什么都不用装。
2.Anaconda安装
下载地址：https://www.continuum.io/downloads
下载安装包名称为：Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
按照正常步骤安装即可，注意：
将两个选项都选上，将安装路径写入环境变量。
然后等待安装完成就行了。
3.管理Python包
安装一个包：
conda install package_name
移除一个包：
conda remove package_name
升级包版本：
conda update package_name
查看所有的包：
conda list
4.管理Python环境
创建一个新环境：
conda create -n env_name list of packages
删除名为env_name的环境：
conda env remove -n env_name
显示所有的环境：
conda env list
进入名为env_name的环境：
source activate env_name
退出当前环境：
source deactivate
5.简单测试
anaconda自带一款编辑器spyder，可以用它来编辑代码。
下面的例子是打开一个图片并且显示。
from skimage import io
img=io.imread('d:/1.jpg')
io.imshow(img)
