anaconda

anaconda

版本:v5.3.1

大小:646MB

类别:编程工具

时间:2022-01-03

运行截图

  • anaconda中文版下载_anaconda(集成Python环境) v5.3.1 最新版下载 运行截图1

软件介绍

anaconda绿色版是一款集成的Python环境,可以看做Python的一个集成安装,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包,并能够在不同的环境之间切换,安装它后就默认安装了python、IPython、集成开发环境Spyder和众多的包和模块,而无需再单独下载配置,方便用户对包进行统一的管理和获取,节省了用户的时间,提高了工作效率,装好即用,特别适合懒人,非常方便,感兴趣的用户可以在这里下载体验。

anaconda中文版软件介绍:

1)Anaconda 附带了一大批常用数据科学包,它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以立即开始处理数据。

2)管理包

Anaconda 是在 conda(一个包管理器和环境管理器)上发展出来的。

在数据分析中,你会用到很多第三方的包,而conda(包管理器)可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包,包括安装、卸载和更新包。

3)管理环境

为什么需要管理环境呢?

比如你在A项目中用了 Python 2,而新的项目B老大要求使用Python 3,而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候 conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。

还有很多项目使用的包版本不同,比如不同的pandas版本,不可能同时安装两个 Numpy 版本,你要做的应该是,为每个 Numpy 版本创建一个环境,然后项目的对应环境中工作。这时候conda就可以帮你做到,而且conda不会影响系统自带的python。

anaconda中文版软件功能:

管理环境

1、创建新环境

conda create --name

2、切换环境

activate

3、退出环境至root

deactivate

4、复制环境

conda create --name --clone

5、删除环境

conda remove --name --all

管理conda

1、验证conda已被安装

conda --version

终端上将会以conda 版本号的形式显示当前安装conda的版本号。如:conda 3.11.0

2、 更新conda至最新版本

conda update conda

执行命令后,conda将会对版本进行比较并列出可以升级的版本。同时,也会告知用户其他相关包也会升级到对应版本。

3、查看conda帮助信息

conda --help或conda -h

4、卸载conda

控制面板 → 添加或删除程序 → 选择“Python X.X (Anaconda)” → 点击“删除程序”

anaconda中文版使用方法:

管理环境

1. 创建新环境

conda create --name

注意:

即创建的环境名。建议以英文命名,且不加空格,名称两边不加尖括号“<>”。

即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。

如果要安装指定的版本号,则只需要在包名后面以=和版本号的形式执行。如:conda create --name python2 python=2.7,即创建一个名为“python2”的环境,环境中安装版本为2.7的python。

如果要在新创建的环境中创建多个包,则直接在后以空格隔开,添加多个包名即可。如:conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas,即创建一个名为“python3”的环境,环境中安装版本为3.5的python,同时也安装了numpy和pandas。

--name同样可以替换为-n。

提示:默认情况下,新创建的环境将会被保存在/Users//anaconda3/env目录下,其中,为当前用户的用户名。

2. 切换环境

① Linux 或 macOS

source activate

② Windows

activate

③ 提示

如果创建环境后安装Python时没有指定Python的版本,那么将会安装与该软件版本相同的Python版本,即如果安装该软件第2版,则会自动安装Python 2.x;如果安装该软件第3版,则会自动安装Python 3.x。

当成功切换环境之后,在该行行首将以“(env_name)”或“[env_name]”开头。其中,“env_name”为切换到的环境名。如:在macOS系统中执行source active python2,即切换至名为“python2”的环境,则行首将会以(python2)开头。

3. 退出环境至root

① Linux 或 macOS

source deactivate

② Windows

deactivate

③ 提示

当执行退出当前环境,回到root环境命令后,原本行首以“(env_name)”或“[env_name]”开头的字符将不再显示。

4. 显示已创建环境

conda info --envs

conda info -e

conda env list

5. 复制环境

conda create --name --clone

注意:

即为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。

即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

如:conda create --name py2 --clone python2,即为克隆名为“python2”的环境,克隆后的新环境名为“py2”。此时,环境中将同时存在“python2”和“py2”环境,且两个环境的配置相同。

6. 删除环境

conda remove --name --all

注意:为被删除环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

三、管理包

1. 查找可供安装的包版本

① 精确查找

conda search --full-name

注意:

--full-name为精确查找的参数。

是被查找包的全名。包名两边不加尖括号“<>”。

例如:conda search --full-name python即查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装。

② 模糊查找

conda search

注意:是查找含有此字段的包名。此字段两边不加尖括号“<>”。

例如:conda search py即查找含有“py”字段的包,有哪些版本可供安装。

2. 获取当前环境中已安装的包信息

conda list

执行上述命令后将在终端显示当前环境已安装包的包名及其版本号。

3. 安装包

① 在指定环境中安装包

conda install --name

注意:

即将包安装的指定环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。

即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。

例如:conda install --name python2 pandas即在名为“python2”的环境中安装pandas包。

② 在当前环境中安装包

conda install

注意:

即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”。

执行命令后在当前环境中安装包。

例如:conda install pandas即在当前环境中安装pandas包。

③ 使用pip安装包

→ 使用场景

当使用conda install无法进行安装时,可以使用pip进行安装。例如:see包。

→ 命令

pip install

注意:为指定安装包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

如:pip install see即安装see包。

→ 注意

pip只是包管理器,无法对环境进行管理。因此如果想在指定环境中使用pip进行安装包,则需要先切换到指定环境中,再使用pip命令安装包。

pip无法更新python,因为pip并不将python视为包。

pip可以安装一些conda无法安装的包;conda也可以安装一些pip无法安装的包。因此当使用一种命令无法安装包时,可以尝试用另一种命令。

4. 卸载包

① 卸载指定环境中的包

conda remove --name

注意:

即卸载包所在指定环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。

即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

例如:conda remove --name python2 pandas即卸载名为“python2”中的pandas包。

② 卸载当前环境中的包

conda remove

注意:

即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

执行命令后即在当前环境中卸载指定包。

例如:conda remove pandas即在当前环境中卸载pandas包。

5. 更新包

① 更新所有包

conda update --all

conda upgrade --all

建议:在安装该软件之后执行上述命令更新该软件中的所有包至最新版本,便于使用。

② 更新指定包

conda update

conda upgrade

注意:

为指定更新的包名。包名两边不加尖括号“<>”。

更新多个指定包,则包名以空格隔开,向后排列。如:conda update pandas numpy matplotlib即更新pandas、numpy、matplotlib包。

anaconda中文版常见问题:

问:安装了anaconda 还要装python吗?

答:不用了,anaconda是集成开发环境的。

问:anaconda与python什么关系?

答:anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库,主要是安装方便,而python是一个编译器,如果不使用anaconda,那么安装起来会比较痛苦,各个库之间的依赖性就很难连接的很好。

问:anaconda是干什么的,是 python的第三方解释环境吗?

答:这是一个集成的Python环境,一键安装,装好即用,特别适合懒人,对Windows环境而言,也不用安装C++编译器了。。。其使用conda来管理包,集成了Python主程序,IDE(Spyder)与IPython,以及常用的第三方库,例如Flask。。。并有适合Windows,OS X,与Linux三个系统,以及32位、或者64位,Python 2.7、或者3.6版本,不同组合选项,总有一款适合你。。。

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