使用 Anaconda

Anaconda是一个很好用的Python IDE,它集成了很多科学计算需要使用的python第三方工具包。

conda 的使用

根据自己的操作系统安装好Anaconda后,在命令行下输入:

conda list

可以看已经安装好的python第三方工具包,这里我们使用 magic 命令 %%cmdipython cell 中来执行这个命令:

!conda list
# packages in environment at C:\Anaconda:
#
_license                  1.1                      py27_0
alabaster                 0.7.3                    py27_0
anaconda                  2.3.0                np19py27_0
argcomplete               0.8.9                    py27_0
astropy                   1.0.3                np19py27_0
babel                     1.3                      py27_0
backports.ssl-match-hostname 3.4.0.2                   <pip>
basemap                   1.0.7                np19py27_0
bcolz                     0.9.0                np19py27_0
beautiful-soup            4.3.2                    py27_1
beautifulsoup4            4.3.2                     <pip>
binstar                   0.11.0                   py27_0
bitarray                  0.8.1                    py27_1
blaze                     0.8.0                     <pip>
blaze-core                0.8.0                np19py27_0
blz                       0.6.2                np19py27_1
bokeh                     0.9.0                np19py27_0
boto                      2.38.0                   py27_0
bottleneck                1.0.0                np19py27_0
cartopy                   0.13.0               np19py27_0
cdecimal                  2.3                      py27_1
certifi                   14.05.14                 py27_0
cffi                      1.1.0                    py27_0
clyent                    0.3.4                    py27_0
colorama                  0.3.3                    py27_0
conda                     3.17.0                   py27_0
conda-build               1.14.1                   py27_0
conda-env                 2.4.2                    py27_0
configobj                 5.0.6                    py27_0
cryptography              0.9.1                    py27_0
cython                    0.22.1                   py27_0
cytoolz                   0.7.3                    py27_0
datashape                 0.4.5                np19py27_0
decorator                 3.4.2                    py27_0
docutils                  0.12                     py27_1
dynd-python               0.6.5                np19py27_0
enum34                    1.0.4                    py27_0
fastcache                 1.0.2                    py27_0
flask                     0.10.1                   py27_1
funcsigs                  0.4                      py27_0
geopy                     1.11.0                    <pip>
geos                      3.4.2                         3
gevent                    1.0.1                    py27_0
gevent-websocket          0.9.3                    py27_0
greenlet                  0.4.7                    py27_0
grin                      1.2.1                    py27_2
h5py                      2.5.0                np19py27_1
hdf5                      1.8.15.1                      2
idna                      2.0                      py27_0
ipaddress                 1.0.7                    py27_0
ipython                   3.2.0                    py27_0
ipython-notebook          3.2.0                    py27_0
ipython-qtconsole         3.2.0                    py27_0
itsdangerous              0.24                     py27_0
jdcal                     1.0                      py27_0
jedi                      0.8.1                    py27_0
jinja2                    2.7.3                    py27_2
jsonschema                2.4.0                    py27_0
launcher                  1.0.0                         1
libpython                 1.0                      py27_1
llvmlite                  0.5.0                    py27_0
lxml                      3.4.4                    py27_0
markupsafe                0.23                     py27_0
matplotlib                1.4.3                np19py27_1
menuinst                  1.0.4                    py27_0
mingw                     4.7                           1
mistune                   0.5.1                    py27_1
mock                      1.3.0                    py27_0
multipledispatch          0.4.7                    py27_0
networkx                  1.9.1                    py27_0
nltk                      3.0.3                np19py27_0
node-webkit               0.10.1                        0
nose                      1.3.7                    py27_0
numba                     0.19.1               np19py27_0
numexpr                   2.4.3                np19py27_0
numpy                     1.9.2                    py27_0
odo                       0.3.2                np19py27_0
openpyxl                  1.8.5                    py27_0
owslib                    0.9.0                    py27_0
pandas                    0.16.2               np19py27_0
patsy                     0.3.0                np19py27_0
pbr                       1.3.0                    py27_0
pep8                      1.6.2                    py27_0
pillow                    2.9.0                    py27_0
pip                       7.1.2                    py27_0
ply                       3.6                      py27_0
proj4                     4.9.1                    py27_1
psutil                    2.2.1                    py27_0
py                        1.4.27                   py27_0
pyasn1                    0.1.7                    py27_0
pycosat                   0.6.1                    py27_0
pycparser                 2.14                     py27_0
pycrypto                  2.6.1                    py27_3
pyepsg                    0.2.0                    py27_0
pyflakes                  0.9.2                    py27_0
pygments                  2.0.2                    py27_0
pyopenssl                 0.15.1                   py27_1
pyparsing                 2.0.3                    py27_0
pyqt                      4.10.4                   py27_1
pyreadline                2.0                      py27_0
pyshp                     1.2.1                    py27_0
pytables                  3.2.0                np19py27_0
pytest                    2.7.1                    py27_0
python                    2.7.10                        0
python-dateutil           2.4.2                    py27_0
pytz                      2015.4                   py27_0
pywin32                   219                      py27_0
pyyaml                    3.11                     py27_2
pyzmq                     14.7.0                   py27_0
requests                  2.7.0                    py27_0
rope                      0.9.4                    py27_1
runipy                    0.1.3                    py27_0
scikit-image              0.11.3               np19py27_0
scikit-learn              0.16.1               np19py27_0
scipy                     0.16.0               np19py27_0
setuptools                18.1                     py27_0
shapely                   1.5.11                 nppy27_0
six                       1.9.0                    py27_0
snowballstemmer           1.2.0                    py27_0
sockjs-tornado            1.0.1                    py27_0
sphinx                    1.3.1                    py27_0
sphinx-rtd-theme          0.1.7                     <pip>
sphinx_rtd_theme          0.1.7                    py27_0
spyder                    2.3.5.2                  py27_0
spyder-app                2.3.5.2                  py27_0
sqlalchemy                1.0.5                    py27_0
ssl_match_hostname        3.4.0.2                  py27_0
statsmodels               0.6.1                np19py27_0
sympy                     0.7.6                    py27_0
tables                    3.2.0                     <pip>
theano                    0.7.0                     <pip>
toolz                     0.7.2                    py27_0
tornado                   4.2                      py27_0
ujson                     1.33                     py27_0
unicodecsv                0.9.4                    py27_0
werkzeug                  0.10.4                   py27_0
wheel                     0.24.0                   py27_0
xlrd                      0.9.3                    py27_0
xlsxwriter                0.7.3                    py27_0
xlwings                   0.3.5                    py27_0
xlwt                      1.0.0                    py27_0
zlib                      1.2.8                         0

第一次安装好 Anaconda 以后,可以在命令行输入以下命令使 Anaconda 保持最新:

conda update conda
conda update anaconda

conda 是一种很强大的工具,具体用法可以参照它的文档。

也可以参考它的 cheat sheet 来快速查看它的用法。

可以使用它来安装,更新,卸载第三方的 python 工具包:

conda install <some package>
conda update <some package>
conda remove <some package>

在安装或更新时可以指定安装的版本号,例如需要使用 numpy 1.8.1

conda install numpy=1.8.1
conda update numpy=1.8.1

查看 conda 的信息:

conda info
!conda info
Current conda install:platform : win-64conda version : 3.17.0conda-build version : 1.14.1python version : 2.7.10.final.0requests version : 2.7.0root environment : C:\Anaconda  (writable)default environment : C:\Anacondaenvs directories : C:\Anaconda\envspackage cache : C:\Anaconda\pkgschannel URLs : https://repo.continuum.io/pkgs/free/win-64/https://repo.continuum.io/pkgs/free/noarch/https://repo.continuum.io/pkgs/pro/win-64/https://repo.continuum.io/pkgs/pro/noarch/config file : Noneis foreign system : False

一个很棒的功能是 conda 可以产生一个自定义的环境,假设在安装的是 Python 2.7 的情况下,想使用 Python 3.4,只需要在命令行下使用 conda 产生一个新的环境:

conda create -n py34 python=3.4

这里这个环境被命名为 py34 ,可以根据喜好将 py34 改成其他的名字。

使用这个环境时,只需要命令行下输入:

activate py34 #(windows)
source activate py34 #(linux, mac)

此时,我们的 Python 版本便是 **python 3.4**了。

spyder 编辑器

Anaconda 默认使用的编辑器是 spyder,可以在命令行下输入:

spyder

来进入这个编辑器,具体使用方法不做介绍。

Ipython notebook

在命令行下输入命令:

ipython notebook

会打开一个notebook本地服务器,一般地址是 http://localhost:8888

ipython notebook 支持两种模式的cell:

  • Markdown
  • Code

这里不做过多介绍。


03、使用 Anaconda相关推荐

  1. Anaconda 安装及配置

    2022.03.21 ​ Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算.数据分析的 Python 包. Ana ...

  2. Python安装教程之anaconda篇

    [导读]我们知道,Python的功能非常强大.那么对于迫切想学习Python的新手同学来说,第一件事情可能需要了解python是什么?能用来做什么?语法结构是怎样的?这些我们几句话很难介绍清楚,后续会 ...

  3. python用于数据分析的案例_Python数据分析经典案例

    从事机器学习,数据分析,数据挖掘的同学们以及python使用者 选择经典案例基于真实数据集,从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估,完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型 ...

  4. 记一次云服务器重装CentOS7系统

    章节目录 参考链接 1. 选择 CentOS Stream8 还是 CentOS Linux 7 2. 远程连接 3. 确认网络正常 4. 检查 yum 存储库 4.1. 查看已开启的存储库 4.2. ...

  5. Python编译环境合集

    Python是数学建模和数据分析的重要工具之一.在运用Python前,构建一个完备的环境是非常重要的步骤.今天,我们就为大家介绍一下Python的常用环境~ [Python常用环境合集] 01.自带的 ...

  6. 最新Python数据分析(机器学习)共47课时

    超强大的Python数据分析课程-偏机器学习方向  Python数据分析经典案例课程 ===============课程目录=============== ├─Tensorflow课程.zip ├─机 ...

  7. cent7卸载linux桌面,CentOS7卸载KDE桌面

    最初安装centos时选择了安装KDE桌面,打开很卡,没有用到,想卸载,可是试了网上的方法什么yum groupremove kde-desktop 都不奏效,于是只能自己找出KDE的包,然后yum卸 ...

  8. 基于python的数据建模与分析案例_基于案例详解Python数据分析与机器学习

    课程概述: 使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器.对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解,基于案例演示如何应用机器学习算法解决实际问题. 课程特色: 通俗易 ...

  9. Anaconda 2019.03 发布,Python 跨平台科学计算软件

    Python 科学计算包 Anaconda 发布 2019.03 版本,详细更新日志如下: 面向用户更改 conda与Windows Powershell完美集成. Windows Python包中包 ...

  10. 第03课:Anaconda 与 Jupyter Notebook

    本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具:Anaconda 和 Jupyter Notebook. Anaconda 为什么选择 Anaconda 我们知道 Python 是人工智能的首选语言. ...

最新文章

  1. 数据结构[单链表]操作大全(初始化,创建,插入,查询,删除,长度,输出)c++代码实现
  2. 小微商户申请php,微信小微商户申请入驻 - osc_r8q2esik的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...
  3. 【CyberSecurityLearning 2】IP地址与DOS命令
  4. gitblit.cmd运行自动关闭
  5. pyspark读取json文件中的内容
  6. SK海力士宣布业界首次提供24Gb DDR5样品
  7. angular4自定义组件非input元素实现ngModel双向数据绑定(转载)
  8. innobackupex 恢复到mysql目录_innobackupex备份mysql恢复后迁移到新的mysql实例
  9. 不要问我有多懒,写个脚本跑django
  10. 植物大战僵尸Scratch
  11. 11:c# oop思想面向对象编程(by-朝夕)
  12. python解析excel公式_读取Excel单元格值,而不是计算它的公式-openpyx
  13. 使用Inno Setup 制作软件安装包详细教程(与开发语言无关)
  14. 单线程与多线程使用场景
  15. Thread.interrupted()
  16. 算法导论 — 思考题8-6 合并有序列表的下界
  17. 温度传感器温度数据LED屏幕展示--物联网服务器搭建
  18. 编辑Visio2016的自动对齐与粘附功能
  19. iPhone/iOS开启个人热点的相关位置调整小结
  20. js禁止 鼠标滚轮事件

热门文章

  1. 初级ai思维导图,基础人工智能设计图
  2. 程序员如何优雅的挣零花钱?
  3. JavaScript 实用脚本
  4. 解析ViewPager(二)——ViewPager源码解析
  5. otrs安装mysql_OTRS安装与配置
  6. 每个人都想学的Java
  7. springboot+考研教室管理系统 毕业设计-附源码221757
  8. [Android NDK]修复/lib/ld-linux.so.2: bad ELF interpreter: No such file or directory 问题
  9. 计算机系社会实践大一,计算机系社会实践主题PPT模板
  10. seven habits of highly effective people 高效能人士的七个习惯