最近在学习python,发现在本地搭建python环境的时候，要是想要同时搭建不同python版本的环境，就比较麻烦，很容易就出现冲突了，很是头疼。然后光明就出现这山重水复疑无路的时候，同事给我推荐了包管理以及环境管理神器：Anaconda。
是一个安装、管理python相关包的软件，还自带python、Jupyter Notebook、Spyder，有管理包的conda工具，非常有用。
Anaconda 是一个开源免费的Python集成管理工具，自带了数据科学相关的依赖包，支持多平台Win/linux/OS X。
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：
参考的地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500
如果你要决定用conda管理Python版本及包那么你有两个选择，安装Anaconda或者Miniconda,下面简单说明区别：
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
之前，习惯性用conda来管理环境，安装软件。大多时候都还不错，但是就是喜欢转圈圈，下载不动，最后给出些不清晰的信息~
Anaconda安装：Anaconda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。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境，避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。
“ 大家好哇！我们在前面介绍如何为python部署第三方包时提到，推荐优先使用conda命令进行安装。那么在今天呢，我们就来聊一聊为什么更推荐使用conda而不是pip命令。”
在认识 Anaconda 之前，先认识一下conda，Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。它可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。那么既然都是用来安装包的，Conda和pip有啥区别呢？主要区别如下：
在上次，如果不出意外，手把手教你进行Anaconda的安装，我们已经在windon10上成功的安装上了Anaconda。
在Python中，它存在着大量的库，在我们使用的时候，如果需要用到的项目特别大特别多时，就会遇到版本和工程的依赖问题，又或者是在不同的环境下，使用库时的方法也会有差异，引发不同的问题，在这个时候我们就需要采用虚拟环境来保护我们的开发环境，使用的系统环境得到清洁。通常使用的是virtualenv这个工具，它是一个Python面对不同环境下时的一个管理工具，它可以在系统中创建多个不被互相干扰的虚拟环境，而且在使用pip命令进行各种包的安装时，不会遇到权限设置的问题。
由于不同demo所利用的环境不同，因而大神们开发了Anaconda工具，其中已经安装好了很多包，并且使用conda来对这些进行管理。如此，便可以实现在电脑中存储多个互相不干扰的环境，使用编译器来分别利用这些环境创建不同的项目。
Anaconda是一个开源包管理器，环境管理器，以及Python和R编程语言的发行版。它专为数据科学和机器学习工作流程而设计，通常用于大规模数据处理，科学计算和预测分析。
專 欄 ❈ 段晓晨，Python中文社区专栏作者。写过一点爬虫，写过几篇文章。能力虽有限，会尽量把想说的东西讲清楚。 知乎ID：段小草 知乎专栏：小段同学的杂记， https://zhuanlan.zhihu.com/666666❈—— 说起Python入门第一步，很多人会说是Hello World。殊不知挡在众多小白同学面前的一座大山便是安装Python。安装Python有什么难的，可要真从2.x和3.x之争说起，夹杂着诸如Windows下如何安装lxml库，如何管理Python 2.x和Python
Anaconda专为数据科学和机器学习工作流程而设计，是一个开源包管理器，环境管理器，以及Python和R编程语言的分发。它通常用于大规模数据处理，科学计算和预测分析。
生物信息学的日常就是利用五花八门的工具和各种各样的数据打交道，很多时候需要在命令行安装软件或者包。我相信每一个生信人都碰到过安装软件或包时无法解决依赖的囧况，安装软件或者包，听起来是一件很简单的一件事，实际情况却不是如此。比如说编译时碰到系统lib不存在或版本太低，安装一个python/R包却需要升级当前的python/R,而这又会导致之前安装好的包不能使用。今天给大家介绍一下跨平台包管理神器Anaconda，学习一下它在Linux下的正确使用姿势。
pytorch是基于torch和Python语言的机器学习库。anaconda是环境与包的管理工具，pytorch的下载需要借助anaconda来完成。另外，安装的anaconda自带Python，因此没安装过Python的小伙伴也不必要再安装Python了。 最后anaconda为我们提供了运行环境，为了编写程序的方便，我们还需要一款编辑器，这里推荐使用pycharm。从安装anaconda到在pycharm中写代码，可分为三步进行：
这次安装过程可以说是一波三折了，感觉几乎所有奇奇怪怪的问题都遇见了。感觉很少有安装Anaconda遇见这么多问题的同学，所以索性汇总一下写出来给大家做个参考。因为也是我第一次写博客，所以希望大家多批评指正，我会虚心改正的哈。希望对大家有帮助！
1写在前面 最近在搞Machine Learning，R中的包实在是不太给力，这方面还是要看Python的。😂 这里和大家分享一下我的Python环境搭建之路，图文介绍非常详细，希望帮助到大家。😘 由于我的电脑是M1 芯片的Macbook，以下均以这个配置为例啦。🥳 2Anaconda的下载与安装 2.1 什么是Anaconda 首先我们先下载Anaconda吧，Anaconda是包管理器和环境管理器。😎 大家是不是经常听到conda，miniconda和anaconda三个名词，我也是傻傻分布清楚，就去查
就在几天前，地图可视化神器kepler.gl面向Python的接口库keplergl迎来了新的0.3.0版本更新。
PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
今天开始学习Python数据分析了，说到Python数据分析，大家都会推荐使用anaconda，但作为一个初学者，总是很多疑虑，但在实践中解决了一部分，先和大家分享分享。
一般情况下，最新版R的安装非常容易。但如果是在linux服务器上，而又恰好没有root权限，安装就比较麻烦了。最直接粗暴的方法是自己在有读写权限的个人目录中编译安装，但操作很繁琐，需要解决非常多依赖库，整个过程几乎会让人爆炸。还好，有一种简便很多的方法，通过Anaconda的虚拟环境安装。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/174522.html原文链接：https://javaforall.cn
在本机开发完程序后，需要把程序移植到服务器之类的目标机上运行，或者分发给其余同事，经常会遇到第三方库管理，或者是不同项目之间用到的第三方库版本不一致，例如有时候需要tensorflow 1版本，有的时候希望用最新的2.3版本，这样导致了运行环境的管理复杂度，对于第三方库管理推荐通过Anaconda来解决这个痛点，通过不同的env解决环境配置问题。
这是我写Ng的dp作业做的准备，好像需要安装特定版本的tensorflow 根据https://blog.csdn.net/ccgcccccc/article/details/89058445的配置要求来配置文件
本教程介绍了如何在Windows上下载和安装Anaconda。如何测试您的安装；如何解决常见的安装问题；以及安装Anaconda后的操作。
conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
Pycharm：目前一款主流的 Python 集成开发环境，它带有一整套帮助我们在Python开发时提高效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
作为一名技术爱好者或者开发人员，我们可能经常需要管理不同版本的软件包或创建独立的开发环境。Conda 是一个强大的工具，能够帮助我们轻松完成这些任务。接下来，我们将介绍 Conda 的基本概念和常用操作，帮助大家快速上手。
第三方库很多都是个人或者团队，非 Python 官方开发的库，所以难免五花八门，杂乱不堪。
Conda是一个非常好用的工具，既可以管理packages，也可以管理和下载软件，还可以建立多个虚拟环境来独立运行多个版本的软件。conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包,miniconda是精简版。做生信常常用的一些包只支持老版本的R，一些新开发的包又只支持最新的R，这里我们用conda建立多个版本的R环境。 conda的安装： 下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/ https://docs.anaconda.com/anaconda/install/
Conda是Python中用于管理包和虚拟环境的一大利器。 使用Conda可以非常便利的使用数据科学相关的包，Conda可以帮助我们创建虚拟环境，从而方便的应用于多个项目中。
上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式（conda、pip、轮子）。
新手在刚刚开始数据科学的学习时会遇到很多问题，而往往最简单的问题也最容易犯错。其中，搭建一个好的工作空间将让你避免很多不必要的麻烦。关于这个问题，荷兰数据分析师 Christiaan Dollen 近日发表了一篇博文，在文中他分享了用 Visual Studio（VS）和 python 设置自己的数据科学工作区的经验，AI 开发者将全文编辑如下：
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
在minicondon 清华镜像网站中下载最新的miniconda版本https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh
最近由于工作需要要使用TensorFlow，所以只能狂补相关的知识。本来博主打算在Ubantu上玩，但是由于一些原因还是放弃了这个想法，就转移到Pycharm上来玩。以下是自己在收集资料的过程中看到一篇很好的安装教程，分享一下。
Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，用于计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析），Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。超过1200万人使用Anaconda发行版本，并且Anaconda拥有超过1400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。
大多数 Python 的初学者们都曾为配置环境问题或者选择便利的编辑器等问题头疼，所以这里推荐使用 Anaconda 来管理你的安装环境和各种工具包。
文章目录 介绍 安装 使用 包管理功能 环境管理功能 渠道管理 实例 介绍 开源包管理系统和环境管理系统 ，包括多种语言的包安装，运行，更新，删除，最重要的是可以解决包依赖问题 支持语言包括 Python，R，Ruby，Lua，Scala，Java，JavaScript，C / C ++，FORTRAN 支持在Windows，macOS和Linux上运行 Conda可以构建不同的环境，同时可以对环境进行保存，加载和切换操作 conda包和环境管理器包含在所有版本的Anaconda和Miniconda中
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。
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