Anaconda基本认识

标签：最简   tensor   数据科学   操作   设置   www.   notebook   lock   space   

Anaconda Distribution是执行Python数据科学和机器学习最简单的方法。

它包括250多种流行的数据科学软件包，以及适用于Windows，Linux和MacOS的conda软件包和虚拟环境管理器。
Conda使安装，运行和升级复杂的数据科学和机器学习环境（如Scikit-learn，TensorFlow和SciPy）变得简单快捷。

Anaconda 安装

下载地址:
https://www.anaconda.com/download/
在上面的地址,选择自己合适的版本,
下载之后,直接安装,windows用户可以直接把添加到环境变量这条勾上,其余的,下一步安装完成

安装完成之后:查看版本确认是否安装成功

conda --version

有版本输出就说明安装到位了

安装完成之后,推荐把默认的工作空间改一下:
Jupyter notebook 安装后，启动后，默认的工作空间是当前用户目录。为了方便对文档进行管理，往往需要自行设置工作空间。下面介绍一种便捷的工作空间设置方法。

对 Jupyter notebook 快捷方式进行修改。右击 jupyter notebook 快捷方式 -> 属性 -> 把“目标”中的 %USERPROFILE% 替换成你想要的目录，eg：F:\AnacondaWorkspace

接下来双击 Jupyter notebook 运行，就可以见证效果。

Conda介绍

ps:conda是Anaconda的管理器,可以对包Package和环境Environment进行安装,升级等操作,和python的pip有点类似

Conda对环境的管理(虚拟环境)类似python中的virtualenv

创建新的环境:

conda create --name [环境名称] python=3.5[指明版本]

接着,激活

activate [环境名称] //windows
source activate [环境名称] //linux or mac

退出环境

deactivate [环境名称] //windows
source deactivate [环境名称] //linux or mac

删除环境

conda remove --name [环境名称] --all

Conda对软件包的管理(Package)类似python中的pip

安装一个python包

conda install [包名称]
conda install numpy

查看已安装的python包

conda list
conda list -n [环境名称] //查看指定环境的python包

删除包

conda remove -n [环境名称] [包名称]
conda remove -n [环境名称] numpy

Anaconda基本认识

标签：最简   tensor   数据科学   操作   设置   www.   notebook   lock   space   

原文地址：https://www.cnblogs.com/liuge36/p/9882891.html