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

[1]

及Python

[2]

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

[3]

和Matplotlib

[4]

这样的数据科学扩展包时,我了解了Anaconda Python 发行版

[5]

Anaconda 是一个完备的、开源

[6]

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

[8]

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

[11]

、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

[16]

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

[17]

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

[18]

。我浏览的第一个应用是Jupyter QtConsole

[19]

,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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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180609B0CYJ300?refer=cp_1026
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