Anaconda Distribution是执行Python数据科学和机器学习最简单的方法。
它包括250多种流行的数据科学软件包，以及适用于Windows，Linux和MacOS的conda软件包和虚拟环境管理器。
Conda使安装，运行和升级复杂的数据科学和机器学习环境（如Scikit-learn，TensorFlow和SciPy）变得简单快捷。
Anaconda 安装
下载地址:
https://www.anaconda.com/download/
在上面的地址,选择自己合适的版本,
下载之后,直接安装,windows用户可以直接把添加到环境变量这条勾上,其余的,下一步安装完成
安装完成之后:查看版本确认是否安装成功
conda --version
有版本输出就说明安装到位了
安装完成之后,推荐把默认的工作空间改一下:
Jupyter notebook 安装后，启动后，默认的工作空间是当前用户目录。为了方便对文档进行管理，往往需要自行设置工作空间。下面介绍一种便捷的工作空间设置方法。
对 Jupyter notebook 快捷方式进行修改。右击 jupyter notebook 快捷方式 -> 属性 -> 把“目标”中的 %USERPROFILE% 替换成你想要的目录，eg：F:AnacondaWorkspace
接下来双击 Jupyter notebook 运行，就可以见证效果。
Conda介绍
ps:conda是Anaconda的管理器,可以对包Package和环境Environment进行安装,升级等操作,和python的pip有点类似
Conda对环境的管理(虚拟环境)类似python中的virtualenv
创建新的环境:
conda create --name [环境名称] python=3.5[指明版本]
接着,激活
activate [环境名称] //windows
source activate [环境名称] //linux or mac
退出环境
deactivate [环境名称] //windows
source deactivate [环境名称] //linux or mac
删除环境
conda remove --name [环境名称] --all
Conda对软件包的管理(Package)类似python中的pip
安装一个python包
conda install [包名称]
conda install numpy
查看已安装的python包
conda list
conda list -n [环境名称] //查看指定环境的python包
删除包
conda remove -n [环境名称] [包名称]
conda remove -n [环境名称] numpy