Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本
Anaconda是专注于数据分析
的Python发行版本,包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。注意pip和conda是两个不同的东西,它们的包安装地址都不一样,不要混淆了。
为什么选择Anaconda
什么是 conda
conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。
- packages 管理:一个类似于pip的包管理工具,不同的是它在安装的时候就集成了常用的
数据分析
工具包(600M左右
)。 - 虚拟环境管理:在conda中可以建立
多个虚拟环境
,用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包,以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们,我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境,来分别运行不同版本的 Python 代码。
Anaconda 的优点
Anaconda的优点总结起来就八个字:省时省心
、分析利器
。
- 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。不仅可以方便地安装、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
企业级大数据分析
的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包,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。
使用Anaconda
安装
安装简单,直接到官网上下载,运行安装即可。安装完后,先将所有包升级到最新conda upgrade --all
。
特别注意的几个工具包
- Anaconda Navigtor :用于管理工具包和环境的图形用户界面。
- 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
。
管理python包
# 查看所有包
conda list
# 搜索一个包,可以模糊搜索
conda search search_term
# 安装包
conda install package_name
# 移除包
conda remove package_name
# 升级包
conda update package_name
管理python环境
# 创建一个新环境
conda create -n env_name python=3.9
# 进入名为 env_name 的环境
conda activate env_name
# 退出当前环境
conda deactivate
# 删除名为 env_name 的环境
conda env remove -n env_name
# 显示所有的环境
conda env list
# 分享代码的时候,同时也需要将运行环境分享给大家,导出环境
conda env export > environment.yaml
# 配置文件创建环境
conda env create -f environment.yaml
其他
最后更新于 2022-11-01 17:26:23 并被添加「」标签,已有 604 位童鞋阅读过。
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