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Anaconda 使用入门

这篇文章主要介绍了Anaconda 使用入门的讲解,通过具体代码实例进行23489 讲解,并且分析了Anaconda 使用入门的详细步骤与相关技巧,需要的朋友可以参考下https://www.b2bchain.cn/?p=23489

本文实例讲述了2、树莓派设置连接WiFi,开启VNC等等的讲解。分享给大家供大家参考文章查询地址https://www.b2bchain.cn/7039.html。具体如下:

参考自:

  • Anaconda 安装和使用指南
  • Anaconda 完全入门指南

Anaconda 使用入门

目录

      • Anaconda 与 Conda 是什么?
        • 什么是 Anaconda ?
        • 什么是 Miniconda ?
        • 什么是 conda ?
        • 包管理
        • 环境管理
        • conda VS pip
        • Anaconda 的优点
      • Anaconda 安装
      • Anaconda Navigator
        • conda 命令
        • 管理 conda
        • conda 管理环境
        • conda 管理Python
        • 设置国内镜像
      • pycharm连接

Anaconda 与 Conda 是什么?

什么是 Anaconda ?

Anaconda 是一个用于python/R科学计算和机器学习的开源工具(也称为Python的一种发行版),支持 Linux, macOS, Windows, 包含了conda等众多工具包及其依赖项,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。

什么是 Miniconda ?

  • 相较于Anaconda会预安装众多的软件包,Miniconda就是一个迷你 Anaconda,只是预安装conda、Python及其依赖;
  • 用户在使用过程中根据自己的需求再使用conda安装软件包或创建各种环境;
  • 对于内存有限,或者觉得Anaconda预安装过于冗余的童鞋可以选择Miniconda.

什么是 conda ?

Package, dependency and environment management for any language—Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/ C++, FORTRAN*

conda是一种开源的包和环境管理系统。

  • 适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/ C++, FORTRAN*
  • 适用平台:Windows, macOS, Linux

包管理

  • 作为包管理工具,conda将所有的工具和第三方程序都当作包来管理;
  • conda 可以快速安装,运行和更新包及其相关的依赖关系。

环境管理

  • conda也是一个环境管理工具, 可以创建多个虚拟环境,并基于工作目的在切换环境使用不同版本的工具包。例如,电脑上除了默认版本的Python,还可以创建其他各种版本python封闭环境,并在这些python版本之间进行快速切换。

讲到到Python包管理器,就不得不提到 pip。 pip是标准Python发行版自带的包管理工具,用于查找、下载、安装、卸载安装包

conda VS pip

pip

  • pip是标准Python发行版的包管理器,只能用于Python;
  • pip安装包时并不会自动安装相关的依赖关系;
  • pip 无法管理Python 版本;

conda

  • conda 安装包时会自动安装相关的依赖关系;
  • conda 适用于Python, R等多种语言,可以安装python包以外的其他软件;
  • conda 可以管理Python 版本;
  • conda 可以创建和管理虚拟环境;

Anaconda 的优点

Anaconda 使用入门

  • 快速下载和安装1500 + Python/R 数据科学包
  • 使用Conda 管理库、依赖项和环境
  • 使用scikit-learn、TensorFlow和Theano开发和训练机器学习和深度学习模型
  • 使用Dask、NumPy、panda和Numba分析数据
  • 使用Matplotlib、Bokeh、Datashader和Holoviews可视化结果

Anaconda 安装

从Anaconda官网下载Anaconda ,下载Python 3.7 version ;

这个有两种安装模式:

  • 64-Bit Graphical Installer (634 MB)
  • 64-Bit Command-Line Installer (544 MB)

Anaconda Navigator

Anaconda Navigator
Anaconda 使用入门
Anaconda Navigator是 Anaconda 内置的桌面图形用户界面(GUI),不需要使用命令行就可以启动应用和管理conda包和环境。

Home: 当前环境下的应用程序

  • JupyterLab
  • Jupyter Notebook
  • QTConsole
  • Spyder
  • VSCode
  • Glueviz
  • Orange 3 App
  • Rodeo
  • RStudio

在Spyder IDE中运行Python
Anaconda 使用入门
打开Spyder ,展示的是默认界面(通过view -> Panes 调整):

左边面板是编辑器;
右上方面板可以查看帮助,变量,当前目录文件系统;
右下面板是IPython console: 可以查看运行结果或运行日志;

a.构建一个hello.py程序

print("Hello Anaconda") 

b. 运行(F5),右下角Console查看程序运行状态

在Jupyter Notebook中运行Python

Anaconda 使用入门
启动jupyter notebook

$ jupyter notebook 
#New->Python3 print("Hello Anaconda") #Run or  Cell -> Run Cells 

jupyterlab

基于Web 的下一代 Jupyter,集成了更多的功能;
Anaconda 使用入门

conda 命令

conda 命令一览:

  • conda clean: #删除没有用到的包和清除缓存
  • conda config: #修改 .condarc 中的配置;这个命令是模仿 git config而来;默认写入到~/.condarc
  • conda create: #用于创建新环境
  • conda info: #查看conda 详细信息
  • conda install: #为指定的环境安装包
  • conda list: #查看指定环境安装包信息
  • conda remove: #移除指定环境指定安装包
  • conda search: #搜索安装包,并展示搜索结果
  • conda update: #更新安装包

管理 conda

conda 版本查看

$ conda --version conda 4.5.12 

conda 版本更新

$ conda update conda 

conda 管理环境

查看已安装的环境

conda env list   #conda info --envs 

创建一个名为python36的环境,并安装Python 3.6和pandas

conda create --name python36 python=3.6 pandas 

**某个环境

conda 4.6以后版本  Windows: conda activate python36 Linux and macOS: conda activate python36 

conda 4.6以前版本

Windows: activate python36 Linux and macOS: source activate python36 

退出当前环境

conda deactivate 

返回默认环境

conda activate 

分享环境:将当前环境信息生成YAML文件

conda env export > environment.yaml 

YAML文件格式:

name: stats2 channels:   - javascript dependencies:   - python=3.4   # or 2.7   - bokeh=0.9.2   - numpy=1.9.*   - nodejs=0.10.*   - flask   - pip:     - Flask-Testing 

利用YAML文件生成环境

conda env create -f environment.yaml 

删除一个已有的环境及其安装包

conda remove --name myenv --all 

conda 管理Python

创建一个包含Python 2.7的环境

conda create --name python27 python=2.7 conda activate python27 python -V Python 2.7.15 :: Anaconda, Inc. 

克隆环境python27: 可以使用此方法为环境重新命名

conda create --name myclone --clone python27 

4.4 conda 管理包
查看当前环境已经安装的包

conda list   

查看指定环境中的安装包

conda list -n python27 

在Anaconda 库中搜索包

conda search numpy  #模糊搜索 conda search numpy=1.12 conda search numpy[subdir=linux-64] #指定系统 conda search --override-channels --channel http://conda.anaconda.org/mutirri iminuit  #指定仓库安装包 

安装包到当前环境

conda install numpy 

安装包到指定环境

conda install -n python27 numpy 

同时安装多个包到当前环境

conda install numpy scipy 

安装指定版本包到指定环境

conda install -n python27 scipy=0.15.0 

安装包更新

conda update numpy 

移除安装包

conda remove -n python27 scipy 

设置国内镜像

参考国内镜像源(清华anaconda镜像源)

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes  

注:这些设置存储在~/.condarc文件中;

pycharm连接

在工作环境中我们会集成开发环境去编码, 这里推荐JB公司的pycharm, 而pycharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合

在Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就行了
Anaconda 使用入门
比如你要在learn环境中编写程序, 那么就修改为D:SoftwareAnacondaenvslearn, 可以看到这时候下面的依赖包也变成了learn环境中的包了.接下来我们就可以在pycharm中愉快的编码了.
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