anaconda是一个面向python和r编程语言的数据科学和机器学习平台。它的设计目的是使创建和分发项目的过程变得简单、稳定和可跨系统复制，并且可以在linux、windows和osx上使用。
Anaconda是一个基于Python的平台，管理主要的数据科学包，包括panda、scikit-learn、SciPy、NumPy和谷歌的机器学习平台TensorFlow。它与conda(类似于pip的安装工具)、Anaconda导航器(用于GUI体验)和spyder(用于IDE)一起打包。
本教程将介绍Python编程语言的Anaconda、conda和spyder的一些基础知识，并向您介绍开始创建自己的项目所需的概念。（推荐：Python教程）
conda的基本知识
Conda是Anaconda包管理和环境工具，是Anaconda的核心。它很像pip，只是它被设计用于Python、C和R包管理。Conda还以一种类似于virtualenv的方式管理虚拟环境，我在这里已经介绍过了。
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确认安装
第一步是确认系统上的安装和版本。下面的命令将检查Anaconda是否已安装，并将版本打印到终端。
$ conda --version
你应该会看到类似于下面的结果。我目前安装了4.4.7版本。
$ conda --versionconda 4.4.7
更新版本
可以使用conda的ｕｐｄａｔｅ参数来更新conda，如下所示。
$ conda ｕｐｄａｔｅ conda
此命令将更新到最新版本的conda。
Proceed ([y]/n)? yDownloading and Extracting Packagesconda 4.4.8: ########################################################### | 100%openssl 1.0.2n: ######################################################## | 100%certifi 2018.1.18: ##################################################### | 100%ca-certificates 2017.08.26: ############################################ | 100%Preparing transaction: doneVerifying transaction: doneExecuting transaction: done
通过再次运行version参数，我们看到我的版本已更新到4.4.8，这是该工具的最新版本。
$ conda --versionconda 4.4.8
创造一个新的环境
要创建一个新的虚拟环境，可以运行下面的一系列命令。
$ conda create -n tutorialConda python=3$ Proceed ([y]/n)? y
你可以在下面看到安装到新环境中的包。
Downloading and Extracting Packagescertifi 2018.1.18: ##################################################### | 100%sqlite 3.22.0: ######################################################### | 100%wheel 0.30.0: ########################################################## | 100%tk 8.6.7: ############################################################## | 100%readline 7.0: ########################################################## | 100%ncurses 6.0: ########################################################### | 100%libcxxabi 4.0.1: ####################################################### | 100%python 3.6.4: ########################################################## | 100%libffi 3.2.1: ########################################################## | 100%setuptools 38.4.0: ##################################################### | 100%libedit 3.1: ########################################################### | 100%xz 5.2.3: ############################################################## | 100%zlib 1.2.11: ########################################################### | 100%pip 9.0.1: ############################################################# | 100%libcxx 4.0.1: ########################################################## | 100%Preparing transaction: doneVerifying transaction: doneExecuting transaction: done## To activate this environment, use:# > source activate tutorialConda## To deactivate an active environment, use:# > source deactivate#
激活
与virtualenv非常相似，你必须激活新创建的环境。下面的命令将激活Linux上的环境。
source activate tutorialConda
Bradleys-Mini:~ BradleyPatton$ source activate tutorialConda(tutorialConda) Bradleys-Mini:~ BradleyPatton$
安装包
conda list命令将列出当前安装到项目中的包。你可以使用install命令添加附加包及其依赖项。
$ conda list
# packages in environment at /Users/BradleyPatton/anaconda/envs/tutorialConda:## Name Version Build Channelca-certificates 2017.08.26 ha1e5d58_0certifi 2018.1.18 py36_0libcxx 4.0.1 h579ed51_0libcxxabi 4.0.1 hebd6815_0libedit 3.1 hb4e282d_0libffi 3.2.1 h475c297_4ncurses 6.0 hd04f020_2openssl 1.0.2n hdbc3d79_0pip 9.0.1 py36h1555ced_4python 3.6.4 hc167b69_1readline 7.0 hc1231fa_4setuptools 38.4.0 py36_0sqlite 3.22.0 h3efe00b_0tk 8.6.7 h35a86e2_3wheel 0.30.0 py36h5eb2c71_1xz 5.2.3 h0278029_2zlib 1.2.11 hf3cbc9b_2
要将panda安装到当前环境中，你需要执行下面的shell命令。
$ conda install pandas
它将下载并安装相关的包和依赖项。
The following packages will be downloaded:package | build---------------------------|-----------------libgfortran-3.0.1 | h93005f0_2 495 KBpandas-0.22.0 | py36h0a44026_0 10.0 MBnumpy-1.14.0 | py36h8a80b8c_1 3.9 MBpython-dateutil-2.6.1 | py36h86d2abb_1 238 KBmkl-2018.0.1 | hfbd8650_4 155.1 MBpytz-2017.3 | py36hf0bf824_0 210 KBsix-1.11.0 | py36h0e22d5e_1 21 KBintel-openmp-2018.0.0 | h8158457_8 493 KB------------------------------------------------------------Total: 170.3 MBThe following NEW packages will be INSTALLED:intel-openmp: 2018.0.0-h8158457_8libgfortran: 3.0.1-h93005f0_2mkl: 2018.0.1-hfbd8650_4numpy: 1.14.0-py36h8a80b8c_1pandas: 0.22.0-py36h0a44026_0python-dateutil: 2.6.1-py36h86d2abb_1pytz: 2017.3-py36hf0bf824_0six: 1.11.0-py36h0e22d5e_1
通过再次执行list命令，我们可以看到新包安装在虚拟环境中。
$ conda list# packages in environment at /Users/BradleyPatton/anaconda/envs/tutorialConda:## Name Version Build Channelca-certificates 2017.08.26 ha1e5d58_0certifi 2018.1.18 py36_0intel-openmp 2018.0.0 h8158457_8libcxx 4.0.1 h579ed51_0libcxxabi 4.0.1 hebd6815_0libedit 3.1 hb4e282d_0libffi 3.2.1 h475c297_4libgfortran 3.0.1 h93005f0_2mkl 2018.0.1 hfbd8650_4ncurses 6.0 hd04f020_2numpy 1.14.0 py36h8a80b8c_1openssl 1.0.2n hdbc3d79_0pandas 0.22.0 py36h0a44026_0pip 9.0.1 py36h1555ced_4python 3.6.4 hc167b69_1python-dateutil 2.6.1 py36h86d2abb_1pytz 2017.3 py36hf0bf824_0readline 7.0 hc1231fa_4setuptools 38.4.0 py36_0six 1.11.0 py36h0e22d5e_1sqlite 3.22.0 h3efe00b_0tk 8.6.7 h35a86e2_3wheel 0.30.0 py36h5eb2c71_1xz 5.2.3 h0278029_2zlib 1.2.11 hf3cbc9b_2
对于不属于Anaconda存储库的包，可以使用典型的pip命令。由于大多数Python用户都熟悉这些命令，所以我不会在这里讨论这些。
Anaconda Navigator（Anaconda导航器）
Anaconda包含一个基于GUI的导航应用程序，使开发变得容易。它包括spyder IDE和 jupyter notebook作为预装项目。这允许你从GUI桌面环境快速启动一个项目。
为了从导航器新创建的环境开始工作，我们必须在左边的工具栏下选择我们的环境。
然后我们需要安装我们想要使用的工具。对我来说，这就是spyder IDE。这是我大部分数据科学工作的地方，对我来说，这是一个高效的Python IDE。只需单击spyder的dock tile上的install按钮。导航器将完成剩下的工作。
安装之后，你可以从相同的dock tile打开IDE。这将从你的桌面环境启动spyder。
spyder
spyder是Anaconda的默认IDE，对于Python中的标准和数据科学项目都非常强大。spyder IDE有一个集成的IPython笔记本、一个代码编辑器窗口和控制台窗口。
Spyder还包括标准的调试功能和一个变量资源管理器，当事情没有完全按计划进行时，它可以提供帮助。
结论
anaconda是Python中数据科学和机器学习的良好环境。它附带了一套经过精心策划的软件包，旨在为一个强大、稳定和可复制的数据科学平台共同工作。这允许开发人员分发他们的内容，并确保在不同的机器和操作系统上产生相同的结果。它带有内置的工具，使生活变得更简单，就像导航器一样，允许你轻松地创建项目和切换环境。它是我开发算法和创建财务分析项目的首选。我甚至发现我在大多数Python项目中都使用它，因为我熟悉环境。如果你想开始学习Python和数据科学，Anaconda是一个不错的选择。
