Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,其使用具有跨平台的特点,可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用。

Anaconda可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。

Miniconda为Anaconda绿色版,不会预装大量科学包和依赖项,因此体积更小,这里不过多介绍Miniconda的安装及使用。

由于Anaconda安装中包含了Python,推荐直接按照以下步骤安装Anaconda,一方面使用Anaconda进行包管理非常方便,另一方面免去单独安装python的额外步骤。

Anaconda安装

1. 进入Anaconda官网(https://www.anaconda.com/)后点击上方目录栏-Pricing

2. 选择个人版本(Individual Edition)

3. 点击下载

4. 打开下载好的安装文件,点击“Next”进行安装

5. 选择安装路径后,点击“Next"

6. 注意第一项不建议勾选!如果系统没有安装过python,第二项会自动勾选;然后点击安装(Install)

7. 最后出现“Thanks for installing Anaconda!”界面则意味着安装成功,点击“Finish”完成安装。

创建新工作环境

1. 在"开始"菜单搜索栏输入Anaconda,打开Anaconda prompt(anaconda3)

2. 输入conda info 确认安装信息

3. 创建一个新的工作环境,命名为Dicom_analysis

conda create --name Dicom_analysis (默认最新版python)

conda create --name Dicom_analysis python=3.6 (指定python版本为3.6)

4. 激活dicom_analysis,同时进行相关包安装。

activate Dicom_analysis

5. 安装DICOM和图像处理最主要的几个科学包,中间会提示是否同意安装,输入y,按回车即可。

conda install -c conda-forge pydicom

conda install nump

conda install -c conda-forge openjpeg jpeg

conda install pillow #安装pillow前要先装openjpeg,jpeg,否则有些DICOM文件会出现读取问题

conda install -c anaconda scipy

onda install -c anaconda scikit-image

conda install -c conda-forge opencv

6. 利用conda list可以查看当前工作环境下已安装的科学包。

启动Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算:开发、文档编写、运行代码和展示结果。利用Anacodna可以非常方便地安装和启动Jupyter notebook。

1.在"开始"菜单搜索栏输入Anaconda,选择Anaconda Navigator(anaconda3) 。

2. 选择先前创建的工作环境”Dicom_analysis“。点击"lauch"启动notebook。如该环境下未安装Jupyter Notebook,点击"install",待完成安装后启动。

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