Anaconda

作者:管理员 发布时间:2020-12-22 16:42

Anaconda(https://www.anaconda.com/)是目前python最流行的发行版本!以后可能很多框架或开源项目需要运行在这个环节下。

国内镜像下载地址(清华大学):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/


所以在这里做以下简单的介绍。

1、什么叫发行版本?

比如:google发布了一款手机操作系统叫“安卓”,小米觉得“安卓”界面丑,用户体验不如IOS,他就用“安卓”改了一个版本,叫MUI,这个MUI就是“安卓”的一个发行版;

2、Anaconda做出了哪些改进?

(1)除了Python本身外,还内置了常用的180个科学包和依赖库,虽然会让安装包大了点,但省去了很多重复下载的时间。

比如,数据科学全家桶,几乎是每个算法工程师的必备工具:

Numpy 基础的科学计算库,可以用它做各种矩阵运算。
Pandas 基于Numpy的数据分析工具,擅长处理数据。
Scipy 是Python中核心的科学计算工具包,包含了像积分、插值、统计、图像等等很多工具,与Numpy紧密结合。
Scikit-learn 机器学习库,包含了大量的机器学习算法和数据集,很容易上手使用。
Matplotlib 知名的图表绘制工具,用于数据可视化帮助我们理解数据和监视机器学习的过程。
Seaborn 基于matplotlib的更方便好用的数据可视化工具。

除了增加了这些库外,它还集成了一款IDE,jupyter notebook,对于开发者而言,一个安装包下来,什么都有了。

(2)虚拟环境建立,你可以为每个Python项目独立建立运行环境

如果你下载python运行环境安装,整个电脑的环境变量都会统一成你安装的版本,如果你想修改一个早期版本,或下一个版本的Python环境,就麻烦了!

比如:你写的项目1用python2开发,现在要开发一个python3的项目2,如果你直接更新整个电脑的python环境,那么你的项目1就没法运行了,因为他的包需要python2支持。

(3)新增 包管理工具 Conda

在介绍PIP工具箱时,曾经介绍过,PIP就像一个工具仓库, 那么有了Conda,你就有了2个工具仓库。有更多第三方库可以下载安装。

比如:AI框架老大哥Tensorflow,conda install tensorflow就可以安装好了。


选择本版本的用户,默认为高级玩家,就忽略安装过程了!

windows安装

下载软件,下一步下一步安装,配置环境变量,就打完收工了!

Linux安装

还是先从镜像站找到要下载的版本,以及对应的链接地址

wget 下载地址

运行后会自动下载,下载好后,执行安装

bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

提示询问,输入yes

再让你选择安装路径,自己决定在哪,记住路径,后面还要配置环境变量;

安装完成andcada后,会再给你安装vscode之类的东西,输入no;

安装完成后,修改环境变量;

# 将anaconda的bin目录加入PATH
echo 'export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# 更新bashrc以立即生效
source ~/.bashrc

在命令行中输入conda,看看能不能找到,如果提示conda: 未找到命令,说明环境变量配置异常



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