当前位置: 首页 > news >正文

Anaconda 安装与使用教程

Anaconda 安装与使用教程

介绍

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 和 R 的发行版,它包含了众多流行的科学计算、数据分析、机器学习等领域的库。本教程旨在帮助初学者快速上手 Anaconda,并学会如何使用其管理环境以及安装包。

第一步:安装 Anaconda

1. 访问 [Anaconda 官方网站](https://www.anaconda.com/products/distribution) 下载适合您操作系统的版本。

2. 按照下载页面上的说明进行安装。对于 Windows 用户,请确保勾选 `Add Anaconda to my PATH environment` 选项;对于 MacOS 或 Linux 用户,通常只需要运行下载的脚本即可完成安装。

第二步:启动 Anaconda Prompt(或终端)

- Windows 用户启动 `Anaconda Prompt`。

- MacOS/Linux 用户打开终端。

第三步:创建新的环境

```bash

conda create --name myenv python=3.8

```

第四步:激活环境

在 Windows 上:

```bash

conda activate myenv

```

在 MacOS/Linux 上:

```bash

source activate myenv

```

第五步:安装包

```bash

conda install numpy pandas matplotlib

```

第六步:列出已安装的包

```bash

conda list

```

第七步:更新包

```bash

conda update numpy

```

第八步:删除包

```bash

conda remove numpy

```

第九步:删除环境

```bash

conda env remove --name myenv

```

第十步:使用 Jupyter Notebook

创建环境并安装 Jupyter

```bash

conda create --name jupyter_env jupyter

```

激活环境

```bash

conda activate jupyter_env

```

启动 Jupyter Notebook

```bash

jupyter notebook

```

示例代码

下面是一个简单的 Python 脚本示例,展示如何使用 Pandas 库读取 CSV 文件并绘制图形。

```python

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

加载数据

data = pd.read_csv('example.csv')

查看前几行数据

print(data.head())

绘制图形

plt.figure(figsize=(10,6))

plt.plot(data['x'], data['y'])

plt.title('Example Plot')

plt.xlabel('X Axis Label')

plt.ylabel('Y Axis Label')

plt.show()

```

第十一步:使用 Conda 配置文件

你可以创建一个配置文件来记录环境的设置,这样可以轻松地在其他地方重建相同的环境。

```yaml

environment.yml 文件

name: myenv

dependencies:

- python=3.8

- numpy

- pandas

- matplotlib

```

然后使用以下命令创建环境:

```bash

conda env create -f environment.yml

```

第十二步:导出和导入环境

导出现有环境:

```bash

conda env export > environment.yml

```

导入环境:

```bash

conda env create -f environment.yml

```

http://www.lryc.cn/news/438626.html

相关文章:

  • 时序预测SARIMAX模型
  • gin集成jaeger中间件实现链路追踪
  • 前端层面----监控与埋点
  • linux Command
  • uniapp登录页面( 适配:pc、小程序、h5)
  • 关于OceanBase 多模一体化的浅析
  • 快速git
  • 欺诈文本分类检测(十四):GPTQ量化模型
  • 2024.9.14(RC和RS)
  • 【算法随想录04】KMP 字符串匹配算法
  • TCP和MQTT通信协议
  • Python Pickle 与 JSON 序列化详解:存储、反序列化与对比
  • 第二百三十二节 JPA教程 - JPA教程 - JPA ID自动生成器示例、JPA ID生成策略示例
  • 计算机网络 ---- 计算机网络的体系结构【计算机网络的分层结构】
  • Vite + Electron 时,Electron 渲染空白,静态资源加载错误等问题解决
  • ZAB协议(算法)
  • 多个音频怎么合并?把多个音频合并在一起的方法推荐
  • 【Django】Django Class-Based Views (CBV) 与 DRF APIView 的区别解析
  • 如何增加Google收录量?
  • leetcode练习 格雷编码
  • 【LLM:Gemini】文本摘要、信息提取、验证和纠错、重新排列图表、视频理解、图像理解、模态组合
  • CMS之Wordpress建设
  • 使用Neo4j存储聊天记录的简单教程
  • 前端面试常考算法
  • 【机试准备】常用容器与函数
  • Base 社区见面会 | 新加坡站
  • 麒麟操作系统搭建Nacos集群
  • Imagination推出性能最高且具有高等级功能安全性的汽车GPU IP
  • 端口大全说明,HTTP,TCP,UDP常见端口对照表
  • dplyr、tidyverse和ggplot2初探