一、Anaconda介绍

Anaconda官网：Anaconda

Anaconda offers the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. Start working with thousands of open-source packages and libraries today.

Anaconda集成了Python/R，安装Anaconda时会默认安装Python。Anaconda在数据科学和机器学习领域有丰富的依赖包，可以很方便地进行包管理

二、Anaconda安装

 最新的Anaconda已经将Individual版本改为Anaconda Distribution，直接下载这个版本

2023-04-24 注意：Anaconda 官网已经更新，下载链接：Free Download | Anaconda

安装过程，一直点击Continue直到最后一步

 安装完成后，可以打开命令行检查是否安装成功

conda -V

# 或者
conda --version

 显示版本号即表示安装成功

conda 22.9.0

三、Anocanda常用命令

使用conda安装Python第三方包，以matplotlib为例

conda install matplotlib

# 可以同时安装多个包，不同包用空格分割
conda install matplotlib pandas

# 安装指定版本
# 查看matplotlib可用版本
conda search matplotlib

# 安装matplotlib3.5.0
conda install matplotlib=3.5.0

 当conda install命令无法安装时，可以考虑从https://anaconda.org/获取安装命令(无需注册)

 使用conda更新Python第三方包，以matplotlib为例

conda update matplotlib

# 或者
conda upgrade matplotlib

# 可以同时更新多个包，不同包用空格分割
conda upgrade matplotlib pandas

 使用conda删除Python第三方包，以matplotlib为例

conda remove matplotlib

# 可以同时安装多个包，不同包用空格分割
conda remove matplotlib pandas

使用conda -h查看其他命令的详细用法

四、虚拟环境

默认情况下，Anocanda会创建默认的虚拟环境（base），所有操作都是在这个环境之上，可以用如下命令查看虚拟环境（带 「*」的是当前激活的环境） 

1. 虚拟环境相关命令

查看虚拟环境

conda env list

# 或者
conda-env list

# 或者
conda info | grep env

当前安装的Anaconda最新版，自带的Python版本是3.9，如果想要体验Python3.10，可以考虑创建一个新的虚拟环境

创建虚拟环境

# -n表示虚拟环境名称
conda create -n my-test-env python=3.10

激活虚拟环境

conda activate my-test-env

删除虚拟环境

conda-env remove -n my-test-env

# 或者
conda-env remove --name my-test-env

2. 在PyCharm中配置虚拟环境

这里以Community版本为例，Professional版本类似

打开PyCharm / Preferences / Project / Python Interpreter

添加编译器

选择已经创建的虚拟环境路径

  

五、Jupyter Notebook

Jupyter官网：Jupyter

Anaconda环境安装完成后，输入以下命令可以打开Jupyter NoteBook 

jupyter notebook

选择指定目录创建新的Notebook