Anaconda是一個開源的數據科學平臺,它將數據科學中的好工具集中在一起。它是一個數據科學棧,包含100多個基于Python、Scala和R的工具包。在它的包管理器conda的幫助下,用戶能夠使用數百個不同語言的包,并輕松地進行數據預處理、建模、聚類、分類和驗證(《Anaconda數據科學實戰》. [美]嚴玉星,詹姆斯·嚴 著,李晗 譯. 人民郵電出版社,2020年5月第一版)。
Anaconda是Python的一種完整發行版,安裝時自帶了1000多個開源包,安裝后總大小超過了3GB。如果不需要安裝這么多的包,可以選擇Miniconda。
下載網址
https://www.anaconda.com/
點擊“Download”,下載得到可執行文件“Anaconda3-2021.11-Windows-x86_64.exe”。
右鍵單擊可執行文件“Anaconda3-2021.11-Windows-x86_64.exe”,在彈出菜單中選擇“以管理員身份運行”開始安裝
此處需要管理員權限
注意:此處不要勾選“Add Anaconda to the system PATH environment variable.”(“添加Anaconda至系統PATH環境變量。”)。因為如果勾選,則將會影響其他程序的使用。如果使用Anaconda,則通過打開Anaconda Navigator或者在開始菜單中的“Anaconda Prompt”(類似macOS中的“終端”)中進行使用。
點擊“Install”開始安裝,等待一段時間后,完成安裝。
點擊“Finish”完成安裝。
安裝成功后,在Win10系統開始菜單中添加了下圖所示紅色矩形內的條目。主要是Anaconda Navigator、Anaconda PowerShell Prompt、Anaconda Prompt、Jupyter Notebook、Reset Spyder Settings、Spyder。
在開始菜單中點擊條目“Anaconda Prompt...”或“Anaconda PowerShell Prompt...”,啟動命令行窗口??墒褂妹睢癱onda help”顯示相關的命令。
在命令行窗口中輸入命令“conda --version”,會顯示conda版本號。
輸入“conda update conda”,將conda更新至最新版本。這個更新應該在PowerShell Prompt中執行,否則,可能會引入一些錯誤(我親身經歷了這個悲催的事情,無法解決,只有卸載重新安裝了一次)。
第一次更新,發生了錯誤,未完成,截圖如下:
錯誤提示信息是:
CondaError: Downloaded bytes did not match Content-Length
url: https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64/conda-4.12.0-py39haa95532_0.conda
target_path: D:\Programs\Anaconda3\pkgs\conda-4.12.0-py39haa95532_0.conda
Content-Length: 15154295
downloaded bytes: 11336067
再次執行更新命令,正常完成。
更新后,命令“conda --version”后顯示的版本信息是:conda 4.12.0。
在開始菜單中點擊條目“Anaconda Prompt...”,啟動命令行窗口,輸入python命令,就可以啟動Python了。顯示Python的版本是3.9.7。
執行結果如下:
在開始菜單中點擊條目“Anaconda Navigator...”,程序運行界面如下:
在主視區中列出的應用主要有:
(1)CMD.exe Prompt 0.1.1;
(2)DataLore;
(3)IBM Watson Studio Cloud;
(4)JupyterLab 3.2.1;
(5)Jupyter Notebook 6.4.5;
(6)PowerShell Prompt 0.0.1;
(7)Qt Console 5.1.1;
(8)Spyder 5.1.5;
(9)GlueViz 1.1.0(需安裝);
(10)Orange 3 3.26.0(需安裝);
(11)Pycharm Professional(需安裝);
(12)RStudio 1.1.456(需安裝)。
如果你需要的包要求不同版本的Python,你無需切換到不同的環境,因為conda同樣是一個環境管理器。僅需要幾條命令,你可以創建一個完全獨立的環境來運行不同的Python版本,同時繼續在你常規的環境中使用你常用的Python版本?!猚onda官方網站
pip
pip3
/usr/lib/python2.7/site-packages
,當不小心升級了本不該升級的程序時,將會對其他的程序造成影響。site-packages
目錄中安裝包。注意:若有錯誤提示信息“You cannot install Anaconda in this location”則重新選擇“Install for me only”并點擊下一步。
“Anaconda-Navigator”中已經包含“Jupyter Notebook”、“Jupyterlab”、“Qtconsole”和“Spyder”。(圖中的“Rstudio”是我后來安裝的,但它默認出現在“Anaconda-Navigator”的啟動界面,只需要點擊“Install”便可安裝。)
bash ~/Downloads/Anaconda3-5.0.1-MacOSX-x86_64.sh
bash ~/Downloads/Anaconda2-5.0.1-MacOSX-x86_64.sh
注意:
首詞bash也需要輸入,無論是否用的Bash shell。
如果你的下載路徑是自定義的,那么把該步驟路徑中的
~/Downloads
替換成你自己的下載路徑。如果你將第1步下載的
.sh
文件重命名了,那么把該步驟路徑中的Anaconda3-5.0.1-MacOSX-x86_64.sh
或Anaconda2-5.0.1-MacOSX-x86_64.sh
替換成你重命名后的文件名。強烈建議:不要修改文件名。如果重命名,使用英文進行命名。
建議:直接接受默認安裝路徑。
/home/<user>/.bash_profile
文件中嗎?”),建議輸入“yes”。注意:
路徑 /home/<user>/.bash_profile
中“”即進入到家目錄后你的目錄名。 如果輸入“no”,則需要手動添加路徑。添加 export PATH="/<path to anaconda>/bin:$PATH"
在“.bashrc”或者“.bash_profile”中。其中,“”替換為你真實的Anaconda安裝路徑。
condal list
,如果Anaconda被成功安裝,則會顯示已經安裝的包名和版本號。python
。這條命令將會啟動Python交互界面,如果Anaconda被成功安裝并且可以運行,則將會在Python版本號的右邊顯示“Anaconda custom (64-bit)”。退出Python交互界面則輸入exit()
或quit()
即可。3)在終端中輸入anaconda-navigator
。如果Anaconda被成功安裝,則Anaconda Navigator的圖形界面將會被啟動。注意:
如果在安裝過程中遇到任何問題,那么暫時地關閉殺毒軟件,并在安裝程序完成之后再打開。 如果在安裝時選擇了“為所有用戶安裝”,則卸載Anaconda然后重新安裝,只為“我這個用戶”安裝。
注意:
目標路徑中不能含有空格,同時不能是“unicode”編碼。
除非被要求以管理員權限安裝,否則不要以管理員身份安裝。
注意:如果你不想了解“Anaconda云”和“Anaconda支持”,則可以不勾選“Learn more about Anaconda Cloud”和“Learn more about Anaconda Support”。
conda list
,可以查看已經安裝的包名和版本號。若結果可以正常顯示,則說明安裝成功。md5sum /path/filename
或sha256sum /path/filename
注意:將該步驟命令中的 /path/filename
替換為文件的實際下載路徑和文件名。其中,path是路徑,filename為文件名。強烈建議:
路徑和文件名中不要出現空格或其他特殊字符。 路徑和文件名最好以英文命名,不要以中文或其他特殊字符命名。
bash ~/Downloads/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
bash ~/Downloads/Anaconda2-5.0.1-Linux-x86_64.sh
注意:
首詞bash也需要輸入,無論是否用的Bash shell。 如果你的下載路徑是自定義的,那么把該步驟路徑中的 ~/Downloads
替換成你自己的下載路徑。除非被要求使用root權限,否則均選擇“Install Anaconda as a user”。
建議:直接接受默認安裝路徑。
/home/<user>/.bashrc
文件中嗎?”),建議輸入“yes”。注意:
路徑 /home/<user>/.bash_rc
中“”即進入到家目錄后你的目錄名。 如果輸入“no”,則需要手動添加路徑,否則conda將無法正常運行。
source ~/.bashrc
也可完成啟動。condal list
,如果Anaconda被成功安裝,則會顯示已經安裝的包名和版本號。python
。這條命令將會啟動Python交互界面,如果Anaconda被成功安裝并且可以運行,則將會在Python版本號的右邊顯示“Anaconda custom (64-bit)”。退出Python交互界面則輸入exit()
或quit()
即可。anaconda-navigator
。如果Anaconda被成功安裝,則Anaconda Navigator將會被啟動。conda --version
conda 版本號
的形式顯示當前安裝conda的版本號。如:conda 3.11.0
注意:如果出現錯誤信息,則需核實是否出現以下情況:
使用的用戶是否是安裝Anaconda時的賬戶。 是否在安裝Anaconda之后重啟了終端。
Proceed ([y]/n)?
,此時輸入y
即可進行升級。conda --help
# 或
conda -h
rm -rf ~/anaconda2
# 或
rm -rf ~/anaconda3
控制面板 → 添加或刪除程序 → 選擇“Python X.X (Anaconda)” → 點擊“刪除程序”
注意:
Python X.X:即Python的版本,如:Python 3.6。 Windows 10的刪除有所不同。
conda create --name <env_name> <package_names>
<env_name>
即創建的環境名。建議以英文命名,且不加空格,名稱兩邊不加尖括號“<>”。<package_names>
即安裝在環境中的包名。名稱兩邊不加尖括號“<>”。=
和版本號的形式執行。如:conda create --name python2 python=2.7
,即創建一個名為“python2”的環境,環境中安裝版本為2.7的python。<package_names>
后以空格隔開,添加多個包名即可。如:conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas
,即創建一個名為“python3”的環境,環境中安裝版本為3.5的python,同時也安裝了numpy和pandas。--name
同樣可以替換為-n
。/Users/<user_name>/anaconda3/env
目錄下,其中,<user_name>
為當前用戶的用戶名。source activate <env_name>
activate <env_name>
source active python2
,即切換至名為“python2”的環境,則行首將會以(python2)開頭。source deactivate
deactivate
conda info --envs
conda info -e
conda env list
conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name>
注意:
<copied_env_name>
即為被復制/克隆環境名。環境名兩邊不加尖括號“<>”。<new_env_name>
即為復制之后新環境的名稱。環境名兩邊不加尖括號“<>”。如: conda create --name py2 --clone python2
,即為克隆名為“python2”的環境,克隆后的新環境名為“py2”。此時,環境中將同時存在“python2”和“py2”環境,且兩個環境的配置相同。
conda remove --name <env_name> --all
注意: <env_name>
為被刪除環境的名稱。環境名兩邊不加尖括號“<>”。
conda search --full-name <package_full_name>
注意:
``--full-name`為精確查找的參數。 <package_full_name>
是被查找包的全名。包名兩邊不加尖括號“<>”。
conda search --full-name python
即查找全名為“python”的包有哪些版本可供安裝。注意: <text>
是查找含有此字段的包名。此字段兩邊不加尖括號“<>”。
conda search py
即查找含有“py”字段的包,有哪些版本可供安裝。conda list
conda install --name <env_name> <package_name>
注意:
<env_name>
即將包安裝的指定環境名。環境名兩邊不加尖括號“<>”。<package_name>
即要安裝的包名。包名兩邊不加尖括號“<>”。
conda install --name python2 pandas
即在名為“python2”的環境中安裝pandas包。conda install <package_name>
注意:
<package_name>
即要安裝的包名。包名兩邊不加尖括號“<>”。執行命令后在當前環境中安裝包。
conda install pandas
即在當前環境中安裝pandas包。conda install
無法進行安裝時,可以使用pip進行安裝。例如:see包。pip install <package_name>
注意:<package_name>為指定安裝包的名稱。包名兩邊不加尖括號“<>”。
pip install see
即安裝see包。conda install
無法進行安裝時,可以考慮從Anaconda.org中獲取安裝包的命令,并進行安裝。conda remove --name <env_name> <package_name>
注意:
<env_name>
即卸載包所在指定環境的名稱。環境名兩邊不加尖括號“<>”。<package_name>
即要卸載包的名稱。包名兩邊不加尖括號“<>”。
conda remove --name python2 pandas
即卸載名為“python2”中的pandas包。conda remove <package_name>
注意:
<package_name>
即要卸載包的名稱。包名兩邊不加尖括號“<>”。執行命令后即在當前環境中卸載指定包。
conda remove pandas
即在當前環境中卸載pandas包。conda update --all
conda upgrade --all
建議:在安裝Anaconda之后執行上述命令更新Anaconda中的所有包至最新版本,便于使用。
conda update <package_name>
conda upgrade <package_name>
注意:
<package_name>
為指定更新的包名。包名兩邊不加尖括號“<>”。更新多個指定包,則包名以空格隔開,向后排列。如: conda update pandas numpy matplotlib
即更新pandas、numpy、matplotlib包。
作者:Raxxie 鏈接:https://www.jianshu.com/p/62f155eb6ac5
知乎“初學python者自學anaconda的正確姿勢是什么??猴子的回答: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fwww.zhihu.com%2Fquestion%2F58033789%2Fanswer%2F254673663%3Futm_source%3Dwechat_session%26utm_medium%3Dsocial
[2]Anaconda Cheat Sheet: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fdocs.anaconda.com%2F_downloads%2FAnaconda-Starter-Guide-Cheat-Sheet.pdf
[3]Anaconda官方網站: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fwww.anaconda.com%2Fdownload%2F%23macos
[4]conda官方網站: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fconda.io%2Fdocs%2F
[5]pip官方網站: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fpip.pypa.io%2Fen%2Fstable%2F
[6]Pip vs Conda: Differences and Comparisons: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3DRXLRIHaabaI
[7]virtualenv官方網站: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fvirtualenv.pypa.io%2Fen%2Fstable%2F
[8]macOS系統安裝Anaconda的官方教程: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fdocs.anaconda.com%2Fanaconda%2Finstall%2Fmac-os%23macos-graphical-install
[9]Windows系統安裝Anaconda的官方教程: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fdocs.anaconda.com%2Fanaconda%2Finstall%2Fwindows
[10]Linux系統安裝Anaconda的官方教程: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fdocs.anaconda.com%2Fanaconda%2Finstall%2Flinux
[11]Conda Official User Guide: https://link.jianshu.com?t=https%3A%2F%2Fconda.io%2Fdocs%2Fuser-guide%2Fgetting-started.html%23managing-conda