Anaconda3(Python數據分析)

Anaconda3是一個開源的Python發行版本，主要用于數據科學和機器學習的開發環境。它包含了多個常用的Python庫和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等，以及Jupyter Notebook等強大的開發工具。Anaconda3的優勢在于它提供了一個集成的環境，方便用戶安裝和管理各種Python庫和工具。它使用conda包管理系統，可以輕松地安裝、更新和卸載庫，而不會出現版本沖突的問題。此外，Anaconda3還提供了虛擬環境的功能，可以隔離不同項目的開發環境，避免庫之間的沖突。另一個重要的特點是Anaconda3預裝了大量的科學計算和數據分析庫，使得用戶無需額外安裝就可以開始進行數據科學的工作。這些庫包括NumPy和Pandas用于數據處理，Matplotlib和Seaborn用于數據可視化，Scikit-learn和TensorFlow用于機器學習等。此外，還有一些專門用于數據科學的庫，如SciPy、Statsmodels和NLTK等。除了Python庫和工具，Anaconda3還提供了Jupyter Notebook，這是一個非常強大的交互式開發環境。它可以在瀏覽器中運行，并支持代碼、文本和圖像的混合編寫。Jupyter Notebook可以幫助用戶更好地組織和展示代碼，同時還可以方便地分享和協作。Anaconda3是一個功能強大的數據科學和機器學習開發環境，它提供了豐富的Python庫和工具，方便用戶進行數據處理、分析和建模。

Anaconda3簡介

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 能輕松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，以便更輕松地處理多個項目。

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，并且自帶了專門用來解決軟件環境依賴問題的 conda 包管理系統。

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并存、切換以及各種第三方包安裝問題。

Anaconda3使用方法

Anaconda3安裝方法：

下載完成后，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

按回車后，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并回車：

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。安裝完畢后，提示是否需要加入環境變量，輸入yes并回車。安裝完成，可能還會提示你安裝Microsoft VSCode，不想用就輸入no然后就結束安裝。

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，隨后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。

最后，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么的時候：

conda env list

獨立安裝第三方包

進行第2步，正確切換到新環境后，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

安裝結束后，打開電腦的CMD命令行(使用WIN徽標鍵+R， 然后輸入CMD，點擊OK)，

在其中輸入 python，如果返回的信息為下圖中的2，并且提示符為下圖中的3，則安裝順利完成。

Anaconda3特色

1、省時省心
Anaconda通過管理工具包、開發環境、Python版本，大大簡化了你的工作流程。不僅可以方便地安裝、更新、卸載工具包，而且安裝時能自動安裝相應的依賴包，同時還能使用不同的虛擬環境隔離不同要求的項目。
2、分析利器
在 Anaconda 官網中是這么宣傳自己的：適用于企業級大數據分析的Python工具。其包含了720多個數據科學相關的開源包，在數據可視化、機器學習、深度學習等多方面都有涉及。不僅可以做數據分析，甚至可以用在大數據和人工智能領域。

Anaconda3功能

安裝Anaconda之后，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

以上便是WinWin7小編給大家分享的Anaconda3(Python數據分析)，它還提供了便捷的包管理系統和交互式開發環境，讓用戶能夠更加高效地進行開發。無論是初學者還是專業人士，都可以使用Anaconda3來快速搭建和開發數據科學項目，有需要的朋友快通過下面地址來獲取！