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編程開發軟件是編程工作中少不了的,實用的開發工具能夠提高工作效率、減少無效時間。Python數據分析軟件綠色版是一款很棒的分析類的編程工具,操作過程也是非常的簡單,Python數據分析軟件下載好就可以安裝。
Anaconda是一個開源的Python發行版本,其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。Anaconda 能輕鬆安裝在數據科學工作中經常使用的包。可以使用它創建虛擬環境,以便更輕鬆地處理多個項目。
Anaconda 是專門為了方便使用 Python 進行數據科學研究而建立的一組軟件包,涵蓋了數據科學領域常見的 Python 庫,並且自帶了專門用來解決軟件環境依賴問題的 conda 包管理係統。
主要是提供了包管理與環境管理的功能,可以很方便地解決多版本python並存、切換以及各種第三方包安裝問題。
安裝Anaconda之後,我們就可以很方便的管理安裝包(安裝,卸載,更新)。
安裝包
conda 的包管理功能和pip 是一樣的,當然你選擇pip 來安裝包也是沒問題的。
1. #安裝 matplotlib
2. conda install matplotlib
卸載包
1. # 刪除包
2. conda remove matplotlib
更新包
1. # 包更新
2. conda update matplotlib
查詢已經安裝的包
1. # 查看已安裝的包
2. conda list
Anaconda3安裝方法:
下載完成後,得到一個shell腳本文件,執行該文件(文件名可能因為版本不同有所差異):
進入安裝程序,提示輸入“ENTER”繼續:
Please, press ENTER to continue
>>> ENTER
按回車後,進入用戶協議閱讀,你不會真的去讀的對吧,再按回車,一直按,按到出現如下提示,輸入yes並回車:
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>yes
接著提示安裝位置,按回車默認即可,進入安裝。安裝完畢後,提示是否需要加入環境變量,輸入yes並回車。安裝完成,可能還會提示你安裝Microsoft VSCode,不想用就輸入no然後就結束安裝。
如何確定自己安裝沒毛病?
輸入python命令,出現anaconda的標識,如下圖,隨後exit()退出命令行:
python命令行
檢查conda命令,例如查看conda版本:
conda --version
若提示命令不存在:
conda :未找到指令
則可能是環境變量沒有正確加載,將命令source ~/.bashrc寫入到文件.bash_profile中,再執行source ~/.bash_profile即可。
最後,升級全部軟件包,以避免可能出現的問題:
conda upgrade --all
使用
除安裝即有的默認環境外,有時我們需要根據不同的項目使用不同的python版本。原生python如何切換版本?改環境變量、改軟連接,略麻煩。而使用Anaconda就能很方便得管理各種python環境。
例如,現在需要一個新的名為“test”的python3.5環境,使用如下:
創建虛擬環境
輸入如下命令,輸入y開始下載:
conda create -n test python=3.5
離線斷網情況下,新建環境可加參數進行離線安裝:
conda create -n test python=3.5 --offline
切換虛擬環境
source activate test
也可查看當前全部虛擬環境,選擇自己需要的環境進行切換,比如年紀大了忘了自己建的環境名是什麼的時候:
conda env list
獨立安裝第三方包
進行第2步,正確切換到新環境後,進行第三方包的安裝,可以使用python的pip命令:
pip install pandas
或者Anaconda的conda工具:
conda install pandas
卸載第三方包
pip uninstall pandas
查看當前環境包信息
conda list
導入導出環境
Anaconda支持導入導出以方便遷移,還是老規矩,先進入你要操作的環境,例如test
導出環境信息到文件,文件名自己取:
conda env export > environment.yaml
導入環境信息,即根據配置文件創建一個新環境:
conda env create -f environment.yaml
切回默認環境
source activate
刪除環境
conda remove -n test --all
回退至原生python
安裝結束後,打開電腦的CMD命令行(使用WIN徽標鍵+R, 然後輸入CMD,點擊OK),
在其中輸入 python,如果返回的信息為下圖中的2,並且提示符為下圖中的3,則安裝順利完成。