安装Anaconda环境及其使用入门
安装Anaconda环境及其使用入门
Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，装上Anaconda，就相当于把 Python 和一些如 Numpy、Pandas、Scrip、Matplotlib 等常用的库自动安装好了，使得安装比常规 Python 安装要容易。如果选择安装Python的话，那么还需要运行 pip install （对于Windows可在在cmd中运行）一个一个安装各种库，需要考虑兼容性。当在电脑上安装好Anaconda 以后，就相当于安装好了Python，还有一些常用的库，如numpy，scrip，matplotlib等库。
Anaconda官网下载
https://www.anaconda.com/products/individual
双击下载文件安装
单击“Next”
单击“I Agree“（我同意），才能继续安装
Just me(recommended)：只有我（推荐）
All Users(requires admin privileges)：所有用户（需要管理员权限）
我这里选 All User，单击 Next 。
单击“是“
Destination Folder （目标文件夹），根据你的磁盘空间情况设置。【 可以使用“Browse...“按钮 ，选择想要安装的文件夹】
Advanced Options (高级选项)，第一个是加入环境变量，第二个是默认使用 Python版本。
【安装anaconda之后若没有选择添加path路径，那么安装成功之后需要在电脑–右键属性–高级系统设置–环境变量–系统变量–双击path中添加如下四个路径。根据你们自己安装的路径来添加，如下是我自己的添加路径：
d:\anaconda3
d:\anaconda3\Scripts
d:\anaconda3\Library\bin
d:\anaconda3\Library\mingw-w64\bin 可不添加】
我这里选全选，单击 Install。
安装时间根据你的电脑配置的高低而不同，请耐心等待：
单击Next
单击Next
Anaconda Individual Edition Tutorial（Anaconda个人版教程）
Learn More About Anaconda (了解有关Anaconda的更多信息)
两个选项的 √ 可以取消，单击Finish
现在在开始菜单中可以看到：
说明：
☆Anaconda Navigtor ：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。这是最重要的入口，后面介绍。
☆Anaconda Prompt：打开Anaconda Prompt，这个窗口和doc窗口一样的，输入命令就可以控制和配置python。参见下图：
☆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。参见下图：
☆Reset spyder settings：重置spyder设置，出现故障时，如每次启动spyder出现python.exe已停止工作，可单击运行一次。
☆spyder ：一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。参见下图：
验证安装是否成功
打开cmd，输入“conda --version”，如果返回对应Anaconda的版本号，说明配置成功了，参见下图：
Anaconda的使用
在开始菜单找到anaconda navigator打开，第一次启用因初始化比较慢（以后启动快些），请耐心等待，界面如下：
☆Qt console ：一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序，相比 Python Shell 界面，Qt console 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。参见下图：
使用spyder输入运行程序代码：
参见下图：
又、使用Tkinter库的例子
Tkinter 是 Python 的标准 GUI(Graphic User Interface)库，内置到 python 中——只要安装好 Python 之后就能使用Tkinter 库。
程序代码如下
import tkinter
top = tkinter.Tk()
# 进入消息循环
top.mainloop()
参见下图：
管理环境，有两种方法
1）用Anaconda Navigator管理环境
打开Environments栏，点击Create那个加号来新建环境，输入环境名称并选择使用的python版本，参见下图：
请耐心等待，新建环境比较慢。
2）用命令行管理环境
创建（隔离的）环境命令：
conda create --name env_name python=x.x
其中，env_name代表虚拟环境名称；x.x代表python版本好
例、在cmd中输入conda create --name test2 python=3.7
参见下图：
其中：
environment location: d:\ProgramData\Anaconda3\envs\test2 （环境位置：d:\ProgramData\Anaconda3\envs\test2）
The following NEW packages will be INSTALLED: （将安装以下新软件包：）
显示已创建环境命令：
conda info --envs
或
conda info -e
或
conda env list
激活环境命令：
activate env_name
激活环境变为当前环境，此时操作针对此环境，如检查此环境python版本
python –version
安装第三方包命令：
conda install package_name
或
pip install package_name
其中，package_name为第三方包名
卸载第三方包
conda remove package_name
或
pip uninstall package_name
退出当前环境命令：
conda deactivate
删除环境中某个包命令：
conda remove --name env_name package_name
创建的环境去哪了呢？进入安装目录可以看见一个envs, 这里是创建的各种虚拟环境的入口，参见下图：
conda是包和环境管理工具，包含于Anaconda的所有版本当中。你可以利用它创建一个完全独立的环境来运行不同的Python版本，同时继续在你常规的环境中使用你常用的Python版本。【conda为Python项目而创造，但可适用于多种语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++等。】