Jupyter Notebook-Anaconda环境安装

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Jupyter Notebook-Anaconda环境安装

Anacond的介绍

Anaconda(官方网站)就是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。

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。

Conda是一个开源的包、环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换

Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包,比如:numpy、pandas等

Miniconda包括Conda、Python

Anacond特点

  • 开源
  • 安装过程简单
  • 高性能使用Python和R语言
  • 免费的社区支持

其特点的实现主要基于Anaconda拥有的:

  • conda包
  • 环境管理器
  • 1,000+开源库

Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别

Anaconda

Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括:conda, numpy, scipy, ipython notebook等。

conda

conda是包及其依赖项和环境的管理工具。

适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

适用平台:Windows, macOS, Linux

用途:

  • 快速安装、运行和升级包及其依赖项。
  • 在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。

如果你需要的包要求不同版本的Python,你无需切换到不同的环境,因为conda同样是一个环境管理器。仅需要几条命令,你可以创建一个完全独立的环境来运行不同的Python版本,同时继续在你常规的环境中使用你常用的Python版本。——conda官方网站

conda为Python项目而创造,但可适用于上述的多种语言。

conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中。

pip

pip是用于安装和管理软件包的包管理器。

pip编写语言:Python。

Python中默认安装的版本:

  • Python 2.7.9及后续版本:默认安装,命令为pip
  • Python 3.4及后续版本:默认安装,命令为pip3

pip名称的由来:pip采用的是递归缩写进行命名的。其名字被普遍认为来源于2处:

  • “Pip installs Packages”(“pip安装包”)
  • “Pip installs Python”(“pip安装Python”)

virtualenv

virtualenv:用于创建一个独立的Python环境的工具。

解决问题:
当一个程序需要使用Python 2.7版本,而另一个程序需要使用Python 3.6版本,如何同时使用这两个程序?

如果将所有程序都安装在系统下的默认路径,如:/usr/lib/python2.7/site-packages,当不小心升级了本不该升级的程序时,将会对其他的程序造成影响。

如果想要安装程序并在程序运行时对其库或库的版本进行修改,都会导致程序的中断。

在共享主机时,无法在全局site-packages目录中安装包。

virtualenv将会为它自己的安装目录创建一个环境,这并不与其他virtualenv环境共享库;同时也可以选择性地不连接已安装的全局库。

pip 与 conda 比较

  • 依赖项检查

pip:
不一定会展示所需其他依赖包。
安装包时或许会直接忽略依赖项而安装,仅在结果中提示错误。
conda:
列出所需其他依赖包。
安装包时自动安装其依赖项。
可以便捷地在包的不同版本中自由切换。

  • 环境管理

    pip:维护多个环境难度较大。
    conda:比较方便地在不同环境之间进行切换,环境管理较为简单。

  • 对系统自带Python的影响

    pip:在系统自带Python中包的 更新/回退版本/卸载将影响其他程序。
    conda:不会影响系统自带Python。

  • 适用语言

    pip:仅适用于Python。
    conda:适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

onda与pip、virtualenv的关系

conda结合了pip和virtualenv的功能。

NumPy

NumPy的全名为Numeric Python,是开源的Python科学计算库。NumPy主要用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构更加高效。

Scikit-learn

Scikit-learn (简记sklearn)是当今非常流行的机器学习工具,也是最有名的Python机器学习库。
Scikit-learn主要功能包括分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理六大部分。

Anacond下载

Anaconda Installers

在指定的官网下载Anaconda安装包,学习conda管理工具来进行包管理和虚拟环境管理,如conda search搜索包、conda install 安装包、conda create创建环境、conda env remove删除环境等;

Anacond下载

Anaconda安装

Anaconda安装-1

Anaconda安装-2

Anaconda安装-3

Anaconda安装-4

Anaconda安装-5

Anaconda安装-6

Anaconda安装-7

Anaconda安装-8

Anaconda配置环境

添加path路径

主要有两个环境的配置

  • anaconda安装路径(为了Python检查正常):前面安装时路径一定要记清楚。D:\Anaconda3
  • 安装路径\scripts(为了conda检查正常):只需在上述路径中找到scripts,然后复制路径即可。 D:\Anaconda3\Scripts

上述两个环境变量都是通过:此电脑—右键—高级系统设置—环境变量—系统变量—双击path—新建这两个变量即可。

Anaconda配置环境

检查是否安装成功

之后就可以打开命令行(最好用管理员模式打开) 输入 conda --version

Anaconda配置环境-2

更新升级工具包

conda upgrade --all
之后有提示输入y即可。

Anaconda使用

熟悉数据挖掘的常用三方库Numpy, sklearn及可视化工具matplotlib。

掌握使用Anaconda安装python库的方法。

掌握使用jupyter创建python程序的方法。

文章作者: HibisciDai
文章链接: http://hibiscidai.com/2020/07/02/Jupyter Notebook-Anaconda环境安装/
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