Python科学计算发行版—Anaconda

anaconda的镜像:https://mirrors-wan.geekpie.org/anaconda/

下载地址:https://mirrors-wan.geekpie.org/anaconda/archive/,

分别2.7的版本(anaconda2)和3.4版本(anaconda3)

Canopy和Anaconda是公司推的,带免费版和商业版/插件。这两款发行版也牵扯到一个人,那就是Travis Oliphant。Travis是SciPy的原始作者,同时也是NumPy的贡献者。Travis在2008年以副总裁身份加入Enthought,2012年以总裁的身份离开,创立了一个新公司continuum.io,并推出了Python的科学计算平台Anaconda。Anaconda相对Canopy支持Python的版本更多,对Python新版本支持跟的很紧(Sage不支持Python3.x的理由是因为其依赖的SciPy还不支持Python3,而Anaconda却实现了支持Python3.3和3.4,这就说明问题了),此外其在Linux平台下(通过conda管理)安装更方便。

一、为什么选择Anaconda?

1.1 什么是 Anaconda?

Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。作为好奇宝宝的你是不是发现了一个新名词 conda,那么你一定会问 conda 又是什么呢?

1.2 什么是 conda ?

conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。

packages 管理: 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ,并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是,conda 并不仅仅管理Python的工具包,它也能安装非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。

虚拟环境管理: 在conda中可以建立多个虚拟环境,用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包,以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们,我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境,来分别运行不同版本的 Python 代码。

知道 是什么(what) 的同时,我们也需要问一问 为什么(why)。那么,为什么要选择用Anaconda呢?

1.3 Anaconda 的优点?

Anaconda的优点总结起来就八个字:省时省心、分析利器。

省时省心: Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本,大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。

分析利器: 在 Anaconda 官网中是这么宣传自己的:适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包,在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析,甚至可以用在大数据和人工智能领域。

解决了 是什么 以及 为什么 的问题后,下面让我们看一下 怎么做(How)

说明一下conda的设计理念——conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身!因此,conda打破了包管理与环境管理的约束,能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。

二、Anaconda中的重要组件

Anaconda Navigator :用于管理工具包和环境的图形用户界面,后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。

Jupyter notebook :基于web的交互式计算环境,可以编辑易于人们阅读的文档,用于展示数据分析的过程。

qtconsole :一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序,相比 Python Shell 界面,qtconsole 可以直接显示代码生成的图形,实现多行代码输入执行,以及内置许多有用的功能和函数。

spyder :一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。Spyder的最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。

Conda : Conda的包管理就比较好理解了,这部分功能与pip类似。

三、安装步骤

3.1 直接安装

从https://mirrors-wan.geekpie.org/anaconda/archive/下载最新版本:

针对Python2.7和Python3的版本,目前为Anaconda2-5.0.1-Windows-x86_64.exe、Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64.exe

直接双击安装至:D:\Programs\Anaconda2。(路径中不能包含空格)

3.2 配置环境

1、Path变量

将D:\Programs\Anaconda2和D:\Programs\Anaconda2\Scripts加入到PATH路径。

在cmd输入: python -V

Python 2.7.14 :: Anaconda, Inc.

2、设置国内镜像

因为Anaconda.org的服务器在国外,conda下载的速度经常很慢。可以设置国内的镜像源来加速:

加入conda的配置即可:

国内的镜像:

https://mirrors-wan.geekpie.org/anaconda/pkgs/free/

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

# 添加Anaconda的TUNA镜像

conda config --add channels https://mirrors-wan.geekpie.org/anaconda/pkgs/free/

# 设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

执行完上述命令后,会生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:\Users\USER_NAME\.condarc文件,记录着我们对conda的配置,直接手动创建、编辑该文件是相同的效果。

四、常见操作

4.1 conda命令

最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包,不依赖于pip,因此可以显示出通过各种方式安装的包。conda将conda、python等都视为package,因此,完全可以使用conda来管理conda和python的版本

了解conda:

https://docs.anaconda.com/anaconda/navigator/glossary#conda

https://conda.io/docs/_downloads/conda-cheatsheet.pdf

1、# conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目,对于python 3.4,conda会同时安装numpy和mkl(运算加速的库)

conda install scipy

2、# 查看已经安装的packages

conda list

3、# 更新conda,保持conda最新

conda update conda

4、# 更新anaconda

conda update anaconda

5、# 更新python

conda update python

6、#指定特定版本

conda install package-name=2.3.4

7、#Installing packages on a non-networked

conda install /package-path/package-filename.tar.bz2

These commands install into the environment that is currently active. To install into a named environment, run:

condainstallpackage-name=2.3.4-nsome-environment


参考:

http://www.jianshu.com/p/169403f7e40c

https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/install-packages

https://docs.anaconda.com/anaconda/navigator/glossary#conda

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