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1.Anaconda基础

1.1什么是Anaconda

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。

1.2什么是conda

conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。
1.包管理: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。
2.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。

1.3为什么选择Anaconda

要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包。包安装起来非常费事,尤其是scipy,在windows上基本安装不上。这是如果有一款集成安装环境就好了,Anaconda,它把需要的包都集成在了一起,因此我们实际上从头到尾只需要安装Anaconda软件就行了,其它什么都不用装。

2.Anaconda安装

下载地址:https://www.continuum.io/downloads
下载安装包名称为:Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
按照正常步骤安装即可,注意:
将两个选项都选上,将安装路径写入环境变量。

然后等待安装完成就行了。

3.管理Python包

安装一个包:

conda install package_name

移除一个包:

conda remove package_name

升级包版本:

conda update package_name

查看所有的包:

conda list

4.管理Python环境

创建一个新环境:

conda create -n env_name  list of packages

删除名为env_name的环境:

conda env remove -n env_name

显示所有的环境:

conda env list

进入名为env_name的环境:

source activate env_name

退出当前环境:

source deactivate

5.简单测试

anaconda自带一款编辑器spyder,可以用它来编辑代码。
下面的例子是打开一个图片并且显示。

from skimage import io
img=io.imread('d:/1.jpg')
io.imshow(img)

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