面向数据科学的 Anaconda Python 入门

Anaconda 是一个完备的、开源的数据科学软件包，拥有超过 600 万社区用户。

-- Don Watkins

致谢

编译自　|　https://opensource.com/article/18/4/getting-started-anaconda-python

作者　|　Don Watkins

译者　|　Andy Song (pinewall) 共计翻译：20篇 贡献时间：73 天

Anaconda 是一个完备的、开源的数据科学软件包，拥有超过 600 万社区用户。

像很多人一样，我一直努力加入到快速发展的数据科学领域。我上过 Udemy 的R

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及Python

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语言编程课，那时我分别下载并安装了应用程序。当我试图解决各种依赖关系，安装类似Numpy

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和Matplotlib

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这样的数据科学扩展包时，我了解了Anaconda Python 发行版

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。

Anaconda 是一个完备的、开源

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的数据科学包，拥有超过 600 万社区用户。下载

[7]

和安装 Anaconda 都很容易，支持的操作系统包括 Linux, MacOS 及 Windows。

我感谢 Anaconda 降低了初学者的学习门槛。发行版自带 1000 多个数据科学包以及Conda

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包和虚拟环境管理器，让你无需单独学习每个库的安装方法。就像 Anaconda 官网上提到的，“Anaconda 库中的 Python 和 R 语言的 conda 包是我们在安全环境中修订并编译得到的优化二进制程序，可以在你系统上工作”。

我推荐使用Anaconda Navigator

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，它是一个桌面 GUI 系统，包含了发行版自带的全部应用的链接，包括RStudio

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、iPython

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、Jupyter Notebook

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、JupyterLab

[13]

、Spyder

[14]

、Glue

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和Orange

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。默认环境采用 Python 3.6，但你可以轻松安装 Python 3.5、 Python 2.7 或 R。文档

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十分详尽，而且用户社区极好，可以提供额外的支持。

安装 Anaconda

为在我的 Linux 笔记本（I3 CPU，4GB 内存）上安装 Anaconda，我下载了 Anaconda 5.1 Linux 版安装器并运行 进行文件校验：

接着按照安装文档

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的说明，无论是否在 Bash shell 环境下，执行如下 shell 命令：

我完全按照安装指南操作，运行这个精心编写的脚本，大约花费 5 分钟可以完成安装。安装过程中会提示：“是否希望安装器将 Anaconda 的安装路径加入到你的 ？”我选择允许并重启了 shell，这会让 中的环境变量生效。

安装完成后，我启动了 Anaconda Navigator，具体操作是在 shell 中执行如下命令：

Anaconda Navigator 每次启动时会检查是否有可更新的软件包，如果有，会提醒你进行更新。

按照提醒进行更新即可，无需使用命令行。Anaconda 初次启动会有些慢，如果涉及更新会额外花费几分钟。

当然，你也可以通过执行如下命令手动更新：

浏览和安装应用

Navigator 启动后，可以很容易地浏览 Anaconda 发行版包含的应用。按照文档所述，64 位 Python 3.6 版本的 Anaconda支持 499 个软件包

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。我浏览的第一个应用是Jupyter QtConsole

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，这个简单易用的 GUI 支持内联数据 (inline figures) 和语法高亮。

发行版中包含 Jupyter Notebook，故无需另外安装（不像我用的其它 Python 环境那样）。

我习惯使用的 RStudio 并没有默认安装，但安装它也仅需点击一下鼠标。其它应用的启动或安装也仅需点击一下鼠标，包括 JupyterLab、 Orange、 Glue 和 Spyder 等。

Anaconda 发行版的一个强大功能是创建多套环境。假如我需要创建一套与默认 Python 3.6 不同的 Python 2.7 的环境，可以在 shell 中执行如下命令：

Conda 负责整个安装流程，如需启动它，仅需在 shell 中执行如下命令：

在 Anaconda GUI 的 “Applications on” 下拉菜单中选取py27即可。

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