anaconda环境的安装步骤(python)

1 创建新的python环境--Anaconda

Python的开发环境中拥有诸如NumPy、Pandas、Matplotlib等功能⻬全的库，能够为数据分析⼯作提

供极⼤的便利，不过库的管理及版本问题不能让数据分析⼈员专注于数据分析。⽽是将⼤量的时间花费

在解决包配置与包冲突等问题上。 基于上述需求，可以使⽤Anaconda进⾏开发，它是⼀个集成了⼤量

常⽤扩展包的环境，能够避免包配置或兼容等各种问题。

1.1 Anaconda发⾏版本概述

Anaconda是⼀个可以便捷获取和管理包，同时对环境进⾏统⼀管理的发⾏版本，它包含了conda、

Python在内的超过180个科学包及其依赖项。 Anaconda发⾏版本具有以下特点：

(1) 包含了众多流⾏的科学、数学、⼯程和数据分析的Python库。

(2) 完全开源和免费。

(3) 额外的加速和优化是收费的，但对于学术⽤途，可以申请免费的Licensee

(4) 全平台⽀持 Linux、Windows. Mac OS X,⽀持 Python 2.6. 2.7、3.4、3.5、3.6,可以⾃由切

换。

⼈⼯智能的初学者也可以安装Anaconda进⾏学习。

1.2 安装 Anaconda

以Windows系统为例，接下来我们来看⼀下如何从Anaconda官⽅⽹站下载合适的安装包，并成功安装

到计算机。

anaconda官⽹链接：https://www.anaconda.com/download/进⼊Anaconda的官⽅⽹站.如下图所

示：

上图展示了适合Windows平台下载的版本，⼤家选择合适的版本单击下载即可；这⾥，我们下载

“Python3.7版本”下的“64位图形安装程序 ”。下载完以后，就可以进⾏安装了。Anaconda的安装是⽐较简单的，直接按照提不选择下⼀步即可。为

了避免不必要的麻烦,建议采⽤默认安装路径，在指定完安装路径后，继续单击按钮，窗⼝会提示是否勾

选如下复选框选项，如下图所示。

在上图中，

第1个复选框表示是否允许将Anaconda添加到系统路径环境变量中，

第2个复选框表示Anaconda使⽤的Python版本是否为3.7。

勾选两个复选框,单击“Install”按钮，点⾄提示安装成功。安装完以后，在系统左下⻆的“开始”菜单 “所有

程序”中找到Anaconda3⽂件夹，可以看到该⽬录下包含了多个组件，如下图所示。

关于下图中Anaconda3⽬录下的组件说明如下：

(1 ) Anaconda Navigator：⽤于管理⼯具包和环境的图形⽤户界⾯，后续涉及的众多管理命令也

可以在Navigator中⼿动实现。

(2 ) Anaconda Prompt: Anaconda ⾃带的命令⾏。

(3) Jupyter Notebook：基于Web的交互式计算环境，可以编辑易于⼈们阅读的⽂档，⽤ 于展示数据分析的过程。

(4 ) Spyder : ⼀个使⽤Python语⾔、跨平台的科学运算集成开发环境。

单击图中的"Anaconda Navigator"图标，若能够成功启动Anaconda Navigator,则说明安装成功，否则

说明安装失败。Anaconda Navigator成功打开后的⾸⻚界⾯如下图所示。

1.3 通过 Anaconda 管理 Python 包

Anaconda集成了常⽤的扩展包，能够⽅便地对这些扩展包进⾏管理，⽐如安装和卸载包，这些操作都

需要依赖conda。conda是⼀个在Windows、Mac OS和Linux上运⾏的开源软件包管理系统和环境管理

系统，可以快速地安装、运⾏和更新软件包及其依赖项。

在Windows系统下，⽤户可以打开Anaconda Prompt⼯具，然后在Anaconda Prompt命令检测是否被

安装，示例命令如下。

>>> (base) C:XUsersXadmin > conda⼀Version

conda4.5.4

⼀旦发现有，就会返回其当前的版本号。

注意：如果希望快速了解如何使⽤conda命令管理包，则可以在Anaconda"conda-h”或"conda-—

help"命令来查看帮助⽂档。

conda命令的常⻅操作主要可以分为以下⼏种：

1.3.1 查看当前环境下'的包信息使⽤“list"命令可以获取当前环境中已经安装的包信息，命令格式如下。

conda list

执⾏上述命令后，终端会显示当前环境已安装的包名及版本号。

1.3.2.查找包

使⽤search命令可以查找可供安装的包，命令格式如下

conda search --full-name 包的全名

上述命令中，--full-name为精确査找的参数.后⾯紧跟的是包的全名。例如，查找全名为“python”的包有

哪些版本可供安装，示例命令如下。

conda search --full-name python

1.3.3 安装包

使⽤install命令可以安装包。如果希望在指定的环境中进⾏安装，则可以在install命令的后⾯显式地指

定环境名称，命令格式如下。

conda install --name env_name package_name

上述命令中，env_name参数表示包安装的环境名称，package_name表示将要安装的包名称。例如、

在Python 3环境中安装pandas包，示例命令如下。

conda install --name python3 pandas

如果要在当前的环境中安装包，则可以直接使⽤install命令进⾏安装，命令格式如下。

conda install package_name

执⾏上述命令，会在当前的环境下安装package_name包。 若⽆法使⽤conda install命令进⾏安装时，

则可以使⽤pip命令进⾏安装。值得⼀提的是，pip只是包管理器，它⽆法对环境进⾏管理，所以要想在

指定的环境中使⽤pip安装包，需要先切换到指定环境中使⽤pip命令进⾏安装。pip命令格式如下。

pip install package_name

例如，使⽤pip命令安装名称为see的包，示例如下。

pip install see

1.3.4 卸载包

如果要在指定的环境中卸载包，则可以在指定环境下使⽤remove命令进⾏移除，命令格式如下。conda remove --name env_name package_name

例如，卸载Python3环境下的pandas包，示例命令如下。

conda remove --name python3 pandas

同样，如果要卸载当前环境中的包，可以直接使⽤remove命令进⾏卸载，命令格式如下。

conda remove package_name

1.3.5 更新包

更新当前环境下所有的包，可使⽤如下命令完成。

conda update --a11

如果只想更新某个包或某些包，则直接在update命令的后⾯加上包名即可，多个包之间使⽤空格隔开，

示例命令如下。

conda update numpy # 更新numpy包

conda update pandas numpy matplotlib # 更新pandas numpy、matpLotLib包

注意：Miniconda是最⼩的conda安装环境，只包含最基本的python与conda以及相关的必需依赖项。

对于空间要求严格的⽤户，Miniconda是⼀种选择，它只包含了最基本的库，其他的库需要⾃⼰⼿动安

装。

1.4 启⽤JupyterNotebook

Jupyter notebook（交互式笔记本）是⼀个⽀持实时代码、数学⽅程、可视化和Mark down的web应⽤

程序，它⽀持40多种编程语⾔。对于数据分析来说，Jupyter notebook最⼤的优点是可以重现整个分析

过程，并将说明⽂字、代码、图表、公式和结论都整合在⼀个⽂档中，⽤户可以通过电⼦邮件、

Dropbox、GitHub和Jupyter Notebook Viewer将分析结构分享给其他⼈。接下来，本节将针对Jupyter

Notebook⼯具的启动进⾏详细的讲解。

只要当前的系统中安装了Anaconda环境，则默认就已经拥有了Jupyter Notebook,不需要再另⾏下载和

安装。在Windows系统的“开始"菜单中，打开⽬录，找到并单击Jupyter Notebook”，会弹出下图的启

动窗⼝。

同时，系统默认的浏览器会弹出下图所示⻚⾯。

上图是浏览器中打开的Jupyter Notebook主界⾯，默认打开和保存的⽬录为C:\user\当前⽤户名。

除了上述的启动⽅式外，还可以⽤命令⾏打开，这种⽅式可以控制 Jupyter Notebook的显示和保存路

径，推荐的启动⽅式。在命令提示符中先使⽤命令进⼊对的⽬录，然后在此⽬录下输⼊"Jupyter

notebook“后按【Enter】键打开，这样⼀来，显示⼯程⽬录和保存ipynb⽂件都将在此⽬录下进⾏。