Conda的下载和安装 什么是Conda? 官方定义：Package, dependency and environment management for any language—Python, R
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败，报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误，最终成功的安装方式如下：
简单来说，Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。先来解决一个初学者都会问的问题：我已经安装了Python，那么为什么还需要Anaconda呢？原因有以下几点：
Anaconda介绍 Anaconda是python加强的一个全家桶套件，是目前最简单的方式来使用python进行机器学习和数据分析，它包含了250多个最流行的python科学计算包，并支持多种系统如windows，linux，mac，此外Anaconda最棒的一个特性就是使用conda来致力于简化包的管理和部署与pip命令的功能类似但更加强大。 Anaconda下载 Anaconda截止到目前最新的版本是基于Python3.6的Anaconda3 5.1.0，并分别提供了支持Python3.x和Pyhon
在学习任何新的编程语言时，我们都会在第一时间完成Hello World，以宣告自己开发环境的完美搭建。TensorFlow也不例外。TensorFlow充分考虑了各种软/硬件平台上的安装，本篇记录了在
下载可以去官网上下载，直接搜索找与你电脑对应的版本就好，国内清华镜像网站是：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
Python的优势不仅仅在于优雅的语言、简洁的语法，强大的第三方库是其能够用于各个领域的最重要杀手锏之一，如在数据科学领域的numpy、scipy、pandas、scikit-learn、jupyte
适用语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
摘要总结：本文主要介绍了如何安装 scikit-learn 库以及它的贡献者。首先，文章介绍了如何通过 pip 或 conda 安装 scikit-learn，并提供了安装示例。其次，文章列出了 scikit-learn 的贡献者名单，包括其名称、邮箱和贡献的模块。最后，文章提供了贡献者的维护建议，旨在帮助社区成员更好地参与和维护 scikit-learn 项目。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/93378987
今天遇到的新单词： editor n编辑，作者 general adj大致的一般的 repository n仓库 distribute v分配，发布 wrapper n封装 volume n音量
conda的前两个要点实际上是使许多软件包比pip更具优势。 由于pip是从源代码安装的，所以如果你无法编译源代码，那么安装它可能会很痛苦（这在Windows上尤其如此，但如果软件包有一些困难的C或FORTRAN库，甚至在Linux上也是如此）依赖）。 Conda从二进制文件安装，这意味着有人（例如Continuum）已经完成了编译软件包的艰苦工作，因此安装非常简单。如果您有兴趣构建自己的软件包，也有一些差异。 例如，pip建立在setuptools之上，而conda使用它自己的格式，这有一些优点（比如静态，而且Python不可知）。
序 Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。 个人尝试了很多类似的发行版，最终选择了Anaconda，因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda，对Anacon
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
注意：Python中没有分号，而是用换行符替换；没有{}，而使用冒号替换；构造函数中的self是显示出现的等，除此之外，Python和Java存在 很多相似的地方。
2017年1月18日，facebook下的torch7团队宣布Pytorch开源，官网地址：pytorch。2018.4月 ，PyTorch0.4.0已经有官方的Windows支持，
和其他大多数现代编程语言一样，Python对包和 模块的下载、存储以及管理有其自己的一套方法。但是当我们同时开发多个项目工程的时候，不同的项目会将第三方的包存放在相同的路径下。这就意味着，如果有两个工程依赖同一个包，但是所需要的版本却不一样，比如项目A依赖v1.0.0，而项目B依赖v2.0.0。由于Python无法根据版本来区分包的安装路径，那么此时，就会发生版本冲突。
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当需要管理多种版本的python pip 会比较麻烦 pip安装好的包升级换代也繁琐，anaconda就是来解决这一难题的工具 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。 设置国内镜像源 由于
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