安装Anaconda环境及其使用入门

迷南。 2023-03-06 05:19 16阅读 0赞

### 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][https_www.anaconda.com_products_individual]

双击下载文件安装

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单击“Next”

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单击“I Agree“（我同意），才能继续安装

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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 。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NuZHMxMjM_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

单击“是“

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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】

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NuZHMxMjM_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NuZHMxMjM_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

单击Next

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单击Next

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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：

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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：

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☆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：

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![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NuZHMxMjM_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

☆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：

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**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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NuZHMxMjM_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

**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：

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☆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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NuZHMxMjM_size_16_color_FFFFFF_t_70 16][]

**使用spyder输入运行程序代码：**

参见下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NuZHMxMjM_size_16_color_FFFFFF_t_70 17][]

**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：

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**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：

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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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NuZHMxMjM_size_16_color_FFFFFF_t_70 20][]

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：

![20200805154900512.png][]

**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。】

[https_www.anaconda.com_products_individual]: https://www.anaconda.com/products/individual
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