Anaconda是一个基于Python的平台，治理重要的数据科学包，包括panda、scikit-learn、SciPy、NumPy和谷歌的机械进修平台TensorFlow。它与conda(类似于pip的装置东西)、Anaconda导航器(用于GUI体验)和spyder(用于IDE)一同打包。
本教程将引见Python编程言语的Anaconda、conda和spyder的一些基础知识，并向您引见最先建立本身的项目所需的观点。（引荐：Python教程）
conda的基本知识
Conda是Anaconda包治理和环境东西，是Anaconda的中心。它很像pip，只是它被设想用于Python、C和R包治理。Conda还以一种类似于virtualenv的体式格局治理虚拟环境，我在这里已引见过了。
确认装置
第一步是确认体系上的装置和版本。下面的敕令将搜检Anaconda是不是已装置，并将版本打印到终端。
$ conda --version
你应该会看到类似于下面的效果。我现在装置了4.4.7版本。
$ conda --version conda 4.4.7
更新版本
能够运用conda的update参数来更新conda，以下所示。
$ conda update conda
此敕令将更新到最新版本的conda。
Proceed ([y]/n)? y Downloading and Extracting Packages conda 4.4.8: ########################################################### | 100% openssl 1.0.2n: ######################################################## | 100% certifi 2018.1.18: ##################################################### | 100% ca-certificates 2017.08.26: ############################################ | 100% Preparing transaction: done Verifying transaction: done Executing transaction: done
经由过程再次运转version参数，我们看到我的版本已更新到4.4.8，这是该东西的最新版本。
$ conda --version conda 4.4.8
制造一个新的环境
要建立一个新的虚拟环境，能够运转下面的一系列敕令。
$ conda create -n tutorialConda python=3 $ Proceed ([y]/n)? y
你能够在下面看到装置到新环境中的包。
Downloading and Extracting Packages certifi 2018.1.18: ##################################################### | 100% sqlite 3.22.0: ######################################################### | 100% wheel 0.30.0: ########################################################## | 100% tk 8.6.7: ############################################################## | 100% readline 7.0: ########################################################## | 100% ncurses 6.0: ########################################################### | 100% libcxxabi 4.0.1: ####################################################### | 100% python 3.6.4: ########################################################## | 100% libffi 3.2.1: ########################################################## | 100% setuptools 38.4.0: ##################################################### | 100% libedit 3.1: ########################################################### | 100% xz 5.2.3: ############################################################## | 100% zlib 1.2.11: ########################################################### | 100% pip 9.0.1: ############################################################# | 100% libcxx 4.0.1: ########################################################## | 100% Preparing transaction: done Verifying transaction: done Executing transaction: done # # To activate this environment, use: # > source activate tutorialConda # # To deactivate an active environment, use: # > source deactivate #
激活
与virtualenv异常类似，你必需激活新建立的环境。下面的敕令将激活Linux上的环境。
source activate tutorialConda
Bradleys-Mini:~ BradleyPatton$ source activate tutorialConda (tutorialConda) Bradleys-Mini:~ BradleyPatton$
装置包
conda list敕令将列出当前装置到项目中的包。你能够运用install敕令增加附加包及其依靠项。
$ conda list
# packages in environment at /Users/BradleyPatton/anaconda/envs/tutorialConda: # # Name Version Build Channel ca-certificates 2017.08.26 ha1e5d58_0 certifi 2018.1.18 py36_0 libcxx 4.0.1 h579ed51_0 libcxxabi 4.0.1 hebd6815_0 libedit 3.1 hb4e282d_0 libffi 3.2.1 h475c297_4 ncurses 6.0 hd04f020_2 openssl 1.0.2n hdbc3d79_0 pip 9.0.1 py36h1555ced_4 python 3.6.4 hc167b69_1 readline 7.0 hc1231fa_4 setuptools 38.4.0 py36_0 sqlite 3.22.0 h3efe00b_0 tk 8.6.7 h35a86e2_3 wheel 0.30.0 py36h5eb2c71_1 xz 5.2.3 h0278029_2 zlib 1.2.11 hf3cbc9b_2
要将panda装置到当前环境中，你须要实行下面的shell敕令。
$ conda install pandas
它将下载并装置相干的包和依靠项。
The following packages will be downloaded: package | build ---------------------------|----------------- libgfortran-3.0.1 | h93005f0_2 495 KB pandas-0.22.0 | py36h0a44026_0 10.0 MB numpy-1.14.0 | py36h8a80b8c_1 3.9 MB python-dateutil-2.6.1 | py36h86d2abb_1 238 KB mkl-2018.0.1 | hfbd8650_4 155.1 MB pytz-2017.3 | py36hf0bf824_0 210 KB six-1.11.0 | py36h0e22d5e_1 21 KB intel-openmp-2018.0.0 | h8158457_8 493 KB ------------------------------------------------------------ Total: 170.3 MB The following NEW packages will be INSTALLED: intel-openmp: 2018.0.0-h8158457_8 libgfortran: 3.0.1-h93005f0_2 mkl: 2018.0.1-hfbd8650_4 numpy: 1.14.0-py36h8a80b8c_1 pandas: 0.22.0-py36h0a44026_0 python-dateutil: 2.6.1-py36h86d2abb_1 pytz: 2017.3-py36hf0bf824_0 six: 1.11.0-py36h0e22d5e_1
经由过程再次实行list敕令，我们能够看到新包装置在虚拟环境中。
$ conda list # packages in environment at /Users/BradleyPatton/anaconda/envs/tutorialConda: # # Name Version Build Channel ca-certificates 2017.08.26 ha1e5d58_0 certifi 2018.1.18 py36_0 intel-openmp 2018.0.0 h8158457_8 libcxx 4.0.1 h579ed51_0 libcxxabi 4.0.1 hebd6815_0 libedit 3.1 hb4e282d_0 libffi 3.2.1 h475c297_4 libgfortran 3.0.1 h93005f0_2 mkl 2018.0.1 hfbd8650_4 ncurses 6.0 hd04f020_2 numpy 1.14.0 py36h8a80b8c_1 openssl 1.0.2n hdbc3d79_0 pandas 0.22.0 py36h0a44026_0 pip 9.0.1 py36h1555ced_4 python 3.6.4 hc167b69_1 python-dateutil 2.6.1 py36h86d2abb_1 pytz 2017.3 py36hf0bf824_0 readline 7.0 hc1231fa_4 setuptools 38.4.0 py36_0 six 1.11.0 py36h0e22d5e_1 sqlite 3.22.0 h3efe00b_0 tk 8.6.7 h35a86e2_3 wheel 0.30.0 py36h5eb2c71_1 xz 5.2.3 h0278029_2 zlib 1.2.11 hf3cbc9b_2
关于不属于Anaconda存储库的包，能够运用典范的pip敕令。由于大多数Python用户都熟习这些敕令，所以我不会在这里议论这些。
Anaconda Navigator（Anaconda导航器）
Anaconda包括一个基于GUI的导航应用程序，使开辟变得轻易。它包括spyder IDE和 jupyter notebook作为预装项目。这许可你从GUI桌面环境疾速启动一个项目。
为了从导航器新建立的环境最先事变，我们必需在左侧的东西栏下挑选我们的环境。
然后我们须要装置我们想要运用的东西。对我来讲，这就是spyder IDE。这是我大部分数据科学事变的处所，对我来讲，这是一个高效的Python IDE。只需单击spyder的dock tile上的install按钮。导航器将完成剩下的事变。
装置以后，你能够从雷同的dock tile翻开IDE。这将从你的桌面环境启动spyder。
spyder
spyder是Anaconda的默许IDE，关于Python中的规范和数据科学项目都异常壮大。spyder IDE有一个集成的IPython笔记本、一个代码编辑器窗口和控制台窗口。
Spyder还包括规范的调试功用和一个变量资源治理器，当事变没有完整按计划进行时，它能够供应协助。
结论
anaconda是Python中数据科学和机械进修的良好环境。它附带了一套经由精心策划的软件包，旨在为一个壮大、稳固和可复制的数据科学平台配合事变。这许可开辟人员分发他们的内容，并确保在差别的机械和操作体系上发生雷同的效果。它带有内置的东西，使生活变得更简朴，就像导航器一样，许可你轻松地建立项目和切换环境。它是我开辟算法和建立财务剖析项目标首选。我以至发明我在大多数Python项目中都运用它，由于我熟习环境。假如你想最先进修Python和数据科学，Anaconda是一个不错的挑选。
以上就是anaconda运用教程（图文）的细致内容，更多请关注ki4网别的相干文章！
