Anaconda

Anaconda 指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。

可以简单理解为 python 全家桶，包含了常见的工具包，这样就省去了我们后期安装各种依赖包。

核心组件

Anaconda 包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等

conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。

Anaconda 安装

个人开源版

开源个人版（发行版）在全球拥有超过2000万用户，是在单台机器上执行Python/R数据科学和机器学习的最简单方法。

该工具包是为独业者开发的，它使您可以处理成千上万个开源程序包和库。

下载地址

进入 https://www.anaconda.com/products/individual 进行下载。

这里有多种类型可以选择，根据自己的系统选择即可。

这里老马选择：

Windows Python 3.8

64-Bit Graphical Installer (457 MB)

耐心等待下载完成即可。

安装

直接双击运行安装，全部选择默认配置。

默认数据路径：C:\ProgramData\Anaconda3

ps: 发现默认源下载较慢，可以尝试下国内的镜像。

清华大学开源软件镜像站：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

安装成功之后会默认弹出一个网址：

https://anaconda.cloud/tutorials/getting-started-with-anaconda-individual-edition?source=win_installer

感兴趣的小伙伴可以注册下账号，体验一下。

验证

安装完成之后，启动栏会有 Anaconda Prompt，可以进入命令行。

> conda list
# packages in environment at C:\ProgramData\Anaconda3:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf    0.1.0                    py38_0
alabaster                 0.7.12                     py_0
anaconda                  2020.11                  py38_0
anaconda-client           1.7.2                    py38_0
anaconda-navigator        1.10.0                   py38_0
anaconda-project          0.8.4                      py_0
argh                      0.26.2                   py38_0
argon2-cffi               20.1.0           py38he774522_1
asn1crypto                1.4.0                      py_0
astroid                   2.4.2                    py38_0
astropy                   4.0.2            py38he774522_0
async_generator           1.10                       py_0
atomicwrites              1.4.0                      py_0
attrs                     20.3.0             pyhd3eb1b0_0
autopep8                  1.5.4                      py_0
babel                     2.8.1              pyhd3eb1b0_0
backcall                  0.2.0                      py_0
backports                 1.0                        py_2
...

执行 conda list 可以查看所有已经安装的依赖包。

Anaconda Navigator

官方导航

命令行直接点击【Anaconda Navigator】，可以进入官方的导航工具。

Anaconda Navigator

Jupyter Notebooks

Jupyter Notebooks是用于Jupyter笔记本，代码和数据的基于Web的交互式开发环境。

JupyterLab非常灵活：配置和安排用户界面以支持数据科学，科学计算和机器学习中的各种工作流程。

JupyterLab是可扩展的且模块化的：编写可添加新组件并与现有组件集成的插件。

我们直接在官方导航中点击 Jupyter Notebooks 对应的 Launch，然后选择一个浏览器打开即可。

会在我们本地启动一个 web 服务，http://localhost:8888/tree

Jupyter Notebooks

New Python3

我们点击右上角的 New-Python3 就可以在 web 中打开一个 python 的基本环境。

输入图片说明

我们输入

print ('hello ml')

点击运行就可以获取对应的结果。

ps: 对于 python 的教程网上很多，小伙伴们选择自己喜欢的即可。

小结

python 作为主流的机器学习语言，有更加丰富的学习资料可以学习参考。

老马作为一名 java 开发者，几年前也学习过 DL4j，后来也不了了之。

所以还是决定选择 python 系列，作为入门。

千里之行，始于足下。让我们一起加油！

希望本文对你有所帮助，如果喜欢，欢迎点赞收藏转发一波。

我是老马，期待与你的下次相遇。

参考资料

https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/getting-started/