还不知道Anaconda是什么？读这一篇文章就够了

如果你是一名数据分析或机器学习的初学者，那么你一定听说过Anaconda。简单来说，Anaconda是一款全平台的开源Pyton发行版，它能够帮你管理Python库和环境。

为什么要使用Anaconda？

1. 管理Python库避免冲突：使用Anaconda后，你可以使用包管理工具conda来方便地管理Python库的安装、更新和卸载。避免了安装多个库时出现版本冲突的问题。

2. 快速安装科学计算包：Anaconda默认集成了大量常用的科学计算包，如NumPy、pandas和scikit-learn等。而且，根据你的需求，你可以轻松地通过cli或GUI(interface)安装其他数以千计的库。

3. 创建和管理虚拟环境：使用Anaconda，你可以轻松创建和管理Python的虚拟环境。每个环境都可以具有自己的Python版本和独立的库集合，这使得你可以分开管理不同项目的依赖性。

Anaconda的安装与配置

1. 安装Anaconda：你可以通过Anaconda官方网站下载Anaconda并按照指导安装：https://www.anaconda.com/products/individual

2. 配置conda环境：Anaconda安装完成后，可以使用conda命令行工具配置你的环境。你可以建立新环境、安装包、更新库等。比如，你可以使用命令conda create myenv来创建一个名为myenv的新环境。

3. 使用Jupyter Notebook：Anaconda默认安装了Jupyter Notebook，它是一个交互式的笔记本工具，可以用来编写和执行代码，还可以将Markdown代码和可视化内容嵌入其中，生成交互式文档。你可以在终端中使用命令jupyter notebook启动它。

两个示例说明

示例一：创建新环境

使用conda，你可以创建一个新的Python环境，例如，你可以使用下面的命令来创建一个名为myenv的新环境：

conda create --name myenv

运行上面的命令后，conda会提示你安装一些默认的库，你可以选择Y确认。完成后，你就可以使用命令conda activate myenv来激活这个新环境。

示例二：安装新的Python库

使用conda，你可以方便地安装新的Python库。比如，你想安装Scikit-learn库，可以使用下面的命令：

conda install scikit-learn

如果你想安装指定版本的库，可以在命令末尾用双等号和版本号指定，例如，

conda install scikit-learn==0.19

在这个示例中，我们安装了Scikit-learn的0.19版本，因为这个版本与我们正在使用的其他库兼容。

总结

使用Anaconda，你可以轻松地创建和管理Python环境，安装Python库以及运行Jupyter Notebook。它是数据科学和机器学习的必备工具之一。希望这篇文章能够帮助你掌握基础知识、快速入门Anaconda。