TA的每日心情 | 慵懒 2022-7-23 11:23 |
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Anaconda简介:
1.是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等软件包,numpy,pandas(数据分析),scipy等科学计算包,而无需再单独下载配置.
可以在同一个机器上安装不同的软件版本(python版本)。Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。
2.Anaconda.5.2.0版本的,默认安装的包:python3.6.5
3.由于python3和python2的分裂,自行使用virtualenv用pip进行配置,经常会出现无法使用的情况。固推荐安装Anaconda
4.建议使用国内的镜像源来下载镜像软件包,主要原因是速度快,这里推荐访问 清华大学开源软件镜像站 :https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 来下载需要的Anaconda。
当然也可以使用官网下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 。但由于是国外网站,一般下载速度比较慢,也会出现经常下载失败的不稳定情况。
Conda简介与使用
1.Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换。
conda和Anaconda的区别:
1.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。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。可以把 conda 看作是 pip + virtualenv + PVM (Python Version Manager) + 一些必要的底层库,也就是一个更完整也更大的集成管理工具。
2.Anaconda(5.2版本)完整版需要大概3G空间,则是一个打包的集合,里面预装好了conda、python(可以选择安装3.6版本和2.7不同的版本,这里主要是python3.6和2.7的版本不兼容)等(但现在根据电脑配置许多都采取安装Anaconda)。其实还有Miniconda,它只包含最基本的内容——python与conda,以及相关的必须依赖项,对于空间不够大的话可以安装Miniconda。
Ananconda的安装,这里是在wiindows系统下安装,如果需要在其它系统在下安装访问 http://docs.anaconda.com/anaconda/install/:
一。当然也可以使用官网下载地址:https://www.anaconda.com/download/
选择不同的系统我这里是windows,及Python的版本,选择显示的3.6下载后是python的3.6.5
然后一直enter安装完成,然后在所有程序中点击文件夹Anaconda3(64-bit)会显示如下内容:
打开Anaconda Navigator,输入python 会显示Python的版本:
jupyter notebook (此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。
Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,及可视化等
用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习 ,不同数据格式的输出等。
二、配置镜像地址,否则从官方网站下载升级文件太慢,Anaconda安装成功之后,我们需要修改其包管理镜像为国内源。
安装完成后,找到Anaconda prompt,加入镜像地址,完成配置:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
最好是更新所有的包:conda upgrade -all ,并在提示是否更新的时候输入 y(Yes)以便让更新继续.
因为之前的安装的包有些不是最新的,为了避免在以后的使用中出现问题,最好在此时更新所有的包。
在 Windows 上,会随 Anaconda 一起安装一批应用程序:
1.Anaconda Navigator,它是用于管理环境和包的 GUI
2.Anaconda Prompt 终端,它可让你使用命令行界面来管理环境和包
3.jupyter notebook (此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本。
4.Spyder,它是面向科学开发的 IDE
三.canda常用命令:
主要分为管理环境的命令和管理包的命令:
管理环境(env)的命令:
1.env_name:环境名
2.exit_env_name:已存在的环境名
3.创建python版本环境: conda creat --name env_name python=python3.6 #conda create --name python36 python=3.6 (创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4)
4.列出所有环境 env:conda info -e
5.删除某个环境: conda remove -n env_name --all conda remove --name python36 --all(删除python36环境)
6.激活,退出:source activate env_name (python36) source deactivate env_name (windows下去掉source)
7.导出,导入环境:
导出环境:conda env export > env_info_file.yml
导入环境:conda env create -f env_info_file.yml
8.复制环境: conda create --name env_name --close exist_env_name
包管理命令:
canda创建后的环境自带pip ,所以安装包也可以通过pip命令来进行安装
package_name:包名
1.安装包:conda install numpy
2.查看以及安装的包:conda list
3.查看安装包的信息: conda serach package_name
4.更新安装包:conda update -n env_name package_name
5.更新所有包:conda upgrade --all
6.删除安装包:conda remove -n env_name package_name |
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