Python Anaconda 安装简化：用清晰的分步说明轻松上手 (python编程)

简介

Anaconda 是一个开源的 Python 和 R 分发平台，它包含了数百个科学计算、数据分析和机器学习包。安装 Anaconda 可以让你在不手动安装每个包的情况下开始使用这些强大的工具。指南将提供清晰的分步说明，帮助你轻松地在 Windows、macOS 和 Linux 系统上安装 Anaconda。

系统要求

在安装 Anaconda 之前，请确保你的系统满足以下要求：Windows 7 或更高版本macOS 10.9 或更高版本Linux 64 位发行版你需要大约 3GB 的可用磁盘空间。

分步安装说明

Windows

1n base python```这将创建一个名为“base”的新环境，其中包含 Python 和一些基本包。

激活环境

要开始使用基础环境，你需要使用以下命令激活它：```conda activate base```现在，你的终端或命令提示符将以“(base)”开头，表示你正在使用该环境。

安装包

要安装一个包，请使用以下命令：```conda install package_name```例如，要安装 NumPy 包，请使用以下命令：```conda install numpy```

卸载包

要卸载一个包，请使用以下命令：```conda uninstall package_name```例如，要卸载 NumPy 包，请使用以下命令：```conda uninstall numpy```

注意事项

确保你的系统满足系统要求。选择一个你拥有写权限的安装路径。在安装过程中，不要取消任何操作。在第一次打开终端或命令提示符窗口时，你需要激活基础环境。Anaconda 会定期更新，因此请定期运行以下命令以确保你拥有最新版本：```conda update condaconda update anaconda```

结论

按照本指南中的步骤，你应该能够轻松地在 Windows、macOS 或 Linux 系统上安装 Anaconda。一旦安装完成，就可以开始使用 Python 和数以百计的科学计算、数据分析和机器学习包了。

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python怎么安装anacoda

Anacond的介绍

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下载

下载地址：是跨平台的，有 Windows、macOS、Linux 版本，我们这里以 Windows 版本为例，点击那个 Windows 图标。

我这里选择下载

Python 2.7 version *--Python 2.7 版 *

64-Bit Graphical Installer (564 MB) --64位图形安装程序（564 MB）

当然，你也可以根据自己的实际情况，选择 Python 3.6版的，或者 32-Bit 版本的。

安装包有 564MB，因为网速的关系，下载时间可能会比较长，请耐心等待。我这里下载完成 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_文件了。

安装 Anaconda

双击下载好的 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_文件，出现如下界面，点击 Next 即可。

点击Next

点击 I Agree （我同意），不同意，当然就没办法继续安装啦。

Install for: Just me还是All Users，假如你的电脑有好几个 Users ，才需要考虑这个问题.其实我们电脑一般就一个 User，就我们一个人使用，如果你的电脑有多个用户，选择All Users，我这里直接 All User，继续点击 Next 。

Destination Folder 是“目标文件夹”的意思，可以选择安装到什么地方。默认是安装到 C:ProgramDataAnaconda2文件夹下。你也可以选择 Browse... ，选择想要安装的文件夹。我这里 C 盘空间充裕，所以我直接就装到默认的地方。

这里提一下，Anaconda 很强大，占用空间也不小啊，2.6GB，差不多是一部高清电影的体积了。不过，为了学习，这点硬盘空间算什么呢。

继续点击 Next> 。

这里来到 Advanced Options 了，所谓的“高级选项”。如果你英文好，有一定背景知识的话，肯定明白这界面上的意思。两个默认就好，第一个是加入环境变量，第二个是默认使用 Python 2.7，点击“Install”，终于开始安装额。

安装时间根据你的电脑配置而异，电脑配置高，硬盘是固态硬盘，速度就更快。安装过程其实就是把 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_文件里压缩的各种 dll 啊，py 文件啊，全部写到安装目标文件夹里。

过程还是很漫长的，毕竟 2.6GB 的无数个小文件啊，请耐心等待。

经过漫长的等待，终于安装完成 Installation Complete （安装完成）了，点击最后一个 Next>。

点击Install Microsoft VSCode

点击 Finish，那两个 √ 可以取消。

配置环境变量

如果是windows的话需要去 控制面板系统和安全系统高级系统设置环境变量用户变量PATH 中添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹, 比如我的路径是C:ProgramDataAnaconda2Scripts, 看个人安装路径不同需要自己调整。

之后就可以打开命令行(最好用管理员模式打开) 输入 conda --version

如果输出conda 4.5.4之类的就说明环境变量设置成功了。

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anaconda python3.7安装步骤

《Anaconda3软件》网络网盘资源免费下载:

链接:来自:网络网盘

怎么在mac 系统上使用Python？怎么安装Anaconda

1. 首先安装python，我选择安装Anaconda （Windows 64-Bit Python 2.7 Graphical Installer 下载地址）。 Anaconda的一些命令（在Anaconda的命令行窗口输入）：conda list #该命令，将列出Anaconda安装的所有应用包，我们可以看到Anaconda已经安装了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。 conda install <pkg name> #该命令用于安装应用包，如 conda install install <pkg name> #该命令用于安装应用包，如 pip install update <pkg name> #升级应用包，如 conda update python2. 安装Theano，在Anaconda 的命令窗口中输入 pip install theano，可以看到程序开始下载安装包，并检查是否满足安装条件：numpy>=1.5.0，scipy>=0.7.2，满足条件之后开始运行安装theano，安装完成后会显示Successfully installed theano。 3. 测试Theano安装情况。 （1）在ipython中输入以下两行代码：import （）会显示theano的版本号，安装位置，已经其他包的安装版本，如numpy,nose,python等。 在运行中出现g++不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。 （2）在Anaconda的命令行窗口输入：python Lib\site-packages\theano\tests\run_tests_in_显示unable to find theano-nose，查看run_tests_in_发现，其中路径设置为在bin下寻找theano-nose文件，而实际上Anaconda文件夹下根本没有bin这个文件夹，theano-nose存放在Scripts文件夹中。 》》》尝试1：将Scripts更名为bin，重新运行这句命令，可以成功运行。 但是出现一个warning，提示没有检测到g++，所以无法运行优化后的C代码版本，只能执行python版本。 该种尝试的结果是，下次打开Anaconda 命令窗口后出现错误，因为其运行路径为Scripts，所以还是不要修改了。 （3）g++问题。 我们打开MinGW文件夹，可以很清楚的看到有g++，但是为什么使用不了呢？？在Anaconda 命令窗口中输入g++也能成功调用g++啊。 所以结论是，鉴于这个代码中出现很明显的漏洞，所以说不定这里也是错误，先不管这些了。 试着做了以下配置，也不知行不行。 添加环境变量： path: C:\Anaconda\MinGW\bin;C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;新建环境变量： PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;在home目录下（cmd可以看到，我的是C:\Users\Administrator），创建 文件内容如下：[global]openmp=False[blas]ldflags=[gcc]cxxflags = -IC:\MinGW\include（4）验证BLAS是否安装成功。 由于numpy是依赖BLAS的，如果BLAS没有安装成功，虽然numpy亦可以安装，但是无法使用BLAS的加速。 验证numpy是否真的成功依赖BLAS编译，用以下代码试验：>>> import numpy>>> id（） == id（）False结果为False表示成功依赖了BLAS加速，如果是Ture则表示用的是python自己的实现并没有加速。

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