前言
因为开始接触机器学习,重拾了Python。
这次我选择了Anaconda,因为看重了其内置了常用的科学计算包。
Anaconda
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。
Conda
conda 是 Anaconda 下用于包管理和环境管理的工具，功能上类似 pip 和 vitualenv 的组合。安装成功后 conda 会默认加入到环境变量中，因此可直接在命令行窗口运行命令 conda。
多版本python
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| # 查看帮助
conda -h
# 基于python3.6版本创建一个名字为python36的环境
conda create --name python36 python=3.6
****** 如果创建新的python环境，比如3.4，运行conda create -n python36 python=3.6之后，
conda仅安装python 3.6相关的必须项，如python, pip等，如果希望该环境像默认环境那样，安装anaconda集合包
# 在当前环境下安装anaconda包集合
conda install anaconda
# 结合创建环境的命令，以上操作可以合并为
conda create -n python36 python=3.4 anaconda
# 也可以不用全部安装，根据需求安装自己需要的package即可
******
# 激活此环境
activate python36 # for Windows
source activate python36 # linux/mac
# 再来检查python版本，显示是 3.6
python -V
# 退出当前环境
deactivate python36
source deactivate python36 # for Linux & Mac
# 删除该环境
conda remove -n python36 --all
# 或者
conda env remove -n python36
# 查看所有安装的环境
conda info -e
python36 * D:\Programs\Anaconda3\envs\python36
root D:\Programs\Anaconda3
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包管理
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| # 安装scipy
conda install scipy
# conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目，对于python 3.6，conda会同时安装numpy和mkl（运算加速的库）
# 查看已经安装的packages
conda list
# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包
# 查看当前环境下已安装的包
conda list
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python36
# 查找package信息
conda search numpy
# 安装package
conda install -n python36 numpy
# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装
# 更新package
conda update -n python36 numpy
# 删除package
conda remove -n python36 numpy
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conda将conda、python等都视为package，因此，完全可以使用conda来管理conda和python的版本，例如
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| # 更新conda，保持conda最新
conda update conda
# 更新anaconda
conda update anaconda
# 更新python
conda update python
# 假设当前环境是python 3.6, conda会将python升级为3.6.x系列的当前最新版本
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设置镜像
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| # 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
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踩坑
在跑我的第一个机器学习程序的时候,出现了以下的错误
在网上看了些解决方案,都不太靠谱
我的解决方案是
删除了自己在系统里安装的python,使用Anaconda中的python。当然我使用的Pycharm中的Project Interpreter也是Anaconda中的python.
参考
Anaconda使用总结
Anaconda 入门安装教程
初学python者自学anaconda的正确姿势是什么？？