Python数据分析之环境Anaconda介绍

操作Python当中的主要的几个科学计算模块，如：NumPy，pandas，Matplotlib等

Anaconda介绍：

         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，可以很方便的解决多版本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conda是开源包（packages）和虚拟环境environment的管理系

注意：Anaconda的安装路径不能存在空格

Anaconda的优点：

省时省心：anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本、大大简化了你的工作流程。不仅可以方便的安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。

分析利器：在Anaconda官网中是这么宣传自己的：适用于企业大数据分析的Python工具，其中包含了720多个科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。

Anaconda Navigator：用于管理工具包和环境的图形用户界面，后续涉及的众多管理命令也可以在Navigator中手工实现

Jupyter Notebook：基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程

Qtconsole：一个可执行IPython的仿终端图形界面程序，相比Python Shell界面，qtconsole可以直接显示代码生成的图形，实现多行代码输入执行，以及内置许多有用的功能和函数。

Spyder：一个实验Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。

实验conda管理包

创建新环境命令：conda create –n env_name list of packages

比如：conda create –n py2 python=2.7 pandas

Source activate env_name #进入环境(Linex和Mac)

activate env_name #进入环境 （Windows）

Source deactivate env_name #退出环境(Linex和Mac)

deactivate env_name #退出环境（Windows）

Conda env list #显示所有的环境 默认就有一个环境为root

另外注意，在window系统中，实验activate env_name和deactivate来进入和退出某个环境。类似于Virtualenv、Virtualenvwrapper，

查看命令：conda list #查看所有的安装包

         conda list python #查看Python安装包

         conda search search_term

更新命令：

Conda update

Conda update python numpy

删除命令：conda remove

Conda remove python scipy