anaconda distribution是執行python資料科學和機器學習最簡單的方法。
它包括250多種流行的資料科學軟體包，以及適用於windows，linux和macos的conda軟體包和虛擬環境管理器。
conda使安裝，執行和公升級複雜的資料科學和機器學習環境（如scikit-learn，tensorflow和scipy）變得簡單快捷。
安裝完成之後:檢視版本確認是否安裝成功
conda --version有版本輸出就說明安裝到位了
安裝完成之後,推薦把預設的工作空間改一下:
jupyter notebook 安裝後，啟動後，預設的工作空間是當前使用者目錄。為了方便對文件進行管理，往往需要自行設定工作空間。下面介紹一種便捷的工作空間設定方法。
對 jupyter notebook 快捷方式進行修改。右擊 jupyter notebook 快捷方式 -> 屬性 -> 把「目標」中的 %userprofile% 替換成你想要的目錄，eg：f:\anacondaworkspace
接下來雙擊 jupyter notebook 執行，就可以見證效果。
ps:conda是anaconda的管理器,可以對包package和環境environment進行安裝,公升級等操作,和python的pip有點類似
建立新的環境:
conda create --name [環境名稱] python=3.5[指明版本]接著,啟用
activate [環境名稱] //windows退出環境source activate [環境名稱] //linux or mac
deactivate [環境名稱] //windows刪除環境source deactivate [環境名稱] //linux or mac
conda remove --name [環境名稱] --all安裝乙個python包
conda install [包名稱]檢視已安裝的python包conda install numpy
conda list刪除包conda list -n [環境名稱] //檢視指定環境的python包
conda remove -n [環境名稱] [包名稱]conda remove -n [環境名稱] numpy
Anaconda基本操作
channels show channel urls true1 condarc檔案路徑windows c users linux condarc 2 使用以下命令生成.condarc檔案conda config 建立環境 conda create prefix d py36 python 3.6 ...
anaconda基本命令
activate 切換到base環境 activate learn 切換到learn環境 conda create n python3 python 3 建立乙個名為python36的環境並指定python版本為3 的最新版本 conda env list 列出conda管理的所有環境 conda ...
anaconda基本命令
1.檢視所有現有環境 conda list 檢視安裝了哪些包。conda install package name 包名 安裝包 conda env list 或 conda info e 檢視當前存在哪些虛擬環境 conda update conda 檢查更新當前conda 2.建立 啟用 切換 ...