史上最全的Python包管理工具:Anaconda教程

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事实上Anaconda 和 Jupyter notebook已成为数据分析的标准环境。

简单来说,Anaconda是包管理器和环境管理器,Jupyter notebook 可以将数据分析的代码、图像和文档全部组合到一个web文档中。



接下来我详细介绍下Anaconda,并在最后给出Jupyter notebook:


1.Anaconda是什么?


2.如何安装?


3. 如何管理包?


4.Jupyter notebook如何快速上手?


不过在开始前我需要强调下,下面的步骤你要亲自跟着敲一遍并在自己的电脑上实践。虽然下面你会遇到很多命令,给了谁都记不住的。但是别怕,也别中途放弃,因为你没必要记住命令,因为当你在后面学习数据分析用的多了,自然就记住了。


记不住也没关系,学会在哪查找就可以了。你只需要跟着上面步骤操作下,并理解了每一步是干什么的就可以了。后面遇到要做的事情,忘记了回头查这个文档就可以了。


刚开始学习的过程就像下面这个图,只要中途不放弃,自己实际操作一遍,我保证你可以熟练上手。



1.Anaconda是什么?

Anaconda在英文中是“蟒蛇”,麻辣鸡(Nicki Minaj妮琪·米娜)有首歌就叫《Anaconda》,表示像蟒蛇一样性感妖娆的身体。

所有你看下面Anaconda的图标就像一个收尾互相咬住的“蟒蛇”。

在这里插入图片描述



你可能已经安装了 Python,那么为什么还需要 Anaconda?有以下3个原因:

1)Anaconda 附带了一大批常用数据科学包,它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以立即开始处理数据。

2)管理包

Anaconda 是在 conda(一个包管理器和环境管理器)上发展出来的。

在数据分析中,你会用到很多第三方的包,而conda(包管理器)可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包,包括安装、卸载和更新包。

3)管理环境

为什么需要管理环境呢?

比如你在A项目中用了 Python 2,而新的项目B老大要求使用Python 3,而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候 conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。

还有很多项目使用的包版本不同,比如不同的pandas版本,不可能同时安装两个 Numpy 版本,你要做的应该是,为每个 Numpy 版本创建一个环境,然后项目的对应环境中工作。这时候conda就可以帮你做到。



2. 如何安装Anaconda?

Anaconda 可用于多个平台( Windows、Mac OS X 和 Linux)。你可以在下面地址上找到安装程序和安装说明。根据你的操作系统是32位还是64位选择对应的版本下载。

(Anaconda已经不支持Windows XP;同时查看自己电脑是32位还是64位,不要装错了。)

官网地址:https://www.continuum.io/downloads

在这里插入图片描述

Anaconda 的下载文件比较大(约 500 MB),因为它附带了 Python 中最常用的数据科学包。

如果计算机上已经安装了 Python,安装不会对你有任何影响。实际上,脚本和程序使用的默认 Python 是 Anaconda 附带的 Python,所以安装完Anaconda已经自带安装好了Python,不需要你再安装Python了。


注意:如果你是windows 10系统,注意在安装Anaconda软件的时候,右击安装软件→选择以管理员的身份运行。


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3.如何管理包?

安装了 Anaconda 之后,就可以很方便的管理包了(安装,卸载,更新)。

1)安装或者更新包

按下图点击菜单栏,打开Anaconda Navigator

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然后在Anaconda Navigator中按下图操作安装包

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图片中第5步,‘clear’表示删除已经安装的包


2)列出已安装的包


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按照上面的步骤你亲自操作一遍后,你已经学会了Anaconda,并安装好你的数据分析Pyhton环境了,接下来你就可以愉快的使用Jupyter notebook来做数据分析了。


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最后,千万别辜负自己当时开始的一腔热血,一起变强大变优秀。



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