Anaconda3最新版

Anaconda3最新版是一款极为专业的Pytho数据分析利器，它专为Python数据科学研究打造，集合了众多数据科学领域常用的Python库，而且，它自带conda包管理系统，这个系统堪称解决软件环境依赖难题的得力助手，有了这款软件，用户就能便捷的对常用数据包和代码进行管理，为数据科学工作带来极大便利，感兴趣或者有需要的小伙伴就快来kk网站下载体验一下吧。

Anaconda3安装步骤

1.在kk下载站下载并双击“exe”文件,进入安装向导，单击Next

2.阅读许可协议后，点击I Agree

3.选择需要安装的类型，单击Next

4.点击“Browse”选择安装位置，一般默认C盘，不过推荐安装在D盘，单击Next

5.里面的信息已准备就绪，单击Install安装

6.显示安装，请耐心等待

Anaconda3最新版使用指南

1、下载与安装流程：

下载完成后获取一个 shell 脚本文件(其文件名可能因版本差异而有所不同)，执行此文件。

进入安装程序，当提示 “Please, press ENTER to continue” 时，输入 “ENTER” 继续。

按回车后进入用户协议阅读环节，持续按回车直至出现 “Please answer 'yes' or 'no':” 提示，输入 “yes” 并回车。

接着系统提示安装位置，按回车采用默认路径，随即开始安装。安装完成后，对于是否加入环境变量的提示，输入 “yes” 并回车。若后续提示安装 Microsoft VSCode，若无需安装则输入 “no”，至此完成安装流程。

2、安装有效性验证：

输入 “python” 命令，若出现 anaconda 标识，则表明安装正常，随后通过 “exit ()” 退出命令行。

检查 “conda” 命令，例如使用 “conda --version” 查看 conda 版本。若提示 “conda ：未找到指令”，则可能是环境变量未正确加载。此时需将 “source ~/.bashrc” 写入 “.bash_profile” 文件，之后执行 “source ~/.bash_profile”。

为避免潜在问题，执行 “conda upgrade --all” 升级全部软件包。

3、使用操作：

虚拟环境创建：除安装自带的默认环境外，因不同项目需求常需不同的 python 版本。使用 Anaconda 可便捷管理各类 python 环境。例如，创建一个名为 “test” 的 python3.5 环境，输入 “conda create -n test python=3.5” 并输入 “y” 开始下载。在离线断网情况下，新建环境可添加 “--offline” 参数，即 “conda create -n test python=3.5 --offline”。

虚拟环境切换：使用 “source activate test” 切换至指定虚拟环境。也可通过 “conda env list” 查看当前所有虚拟环境，以便在遗忘环境名时选择所需环境进行切换。

第三方包操作：在正确切换到新环境后，可使用 python 的 “pip” 命令或 Anaconda 的 “conda” 工具安装第三方包，如 “pip install pandas” 或 “conda install pandas”。卸载第三方包时，使用 “pip uninstall pandas”。使用 “conda list” 查看当前环境的包信息。

环境导入与导出：Anaconda 支持环境的导入与导出以方便迁移。首先进入要操作的环境，如 “test” 环境。导出环境信息至自定义文件名的文件，例如 “conda env export > environment.yaml”。导入环境信息，即依据配置文件创建新环境，使用 “conda env create -f environment.yaml”。使用 “source activate” 切回默认环境，使用 “conda remove -n test --all” 删除指定环境。

Anaconda3最新版软件概述

1、软件定义：Anaconda 是一款开源的 Python 发行版本，集成了 conda、Python 以及 180 多个科学包及其依赖项。

2、软件功能：

包管理功能：安装 Anaconda 后，可便捷地对安装包进行安装、卸载和更新操作。安装包时，如安装 “matplotlib”，使用 “conda install matplotlib”，也可选择使用 “pip” 进行安装。卸载包时，例如删除 “matplotlib”，使用 “conda remove matplotlib”。更新包时，对 “matplotlib” 进行更新操作使用 “conda update matplotlib”。通过 “conda list” 可查看已安装的包。

环境管理功能：能够创建虚拟环境，便于处理多个项目，有效解决多版本 python 并存、切换以及第三方包安装过程中的环境依赖问题，为 Python 数据科学研究工作提供有力支持。