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
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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；
Anaconda安装
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。
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
更新升级工具包
conda upgrade --all
之后有提示输入y即可。
