Anaconda:數據科學環境

數據科學環境 – 集成了大多數的數據科學工具包
Anaconda是一個用于科學計算的python發行版本,提供了包管理與環境管理的功能.
使用conda進行包管理,conda list查看當前版本中安裝的包的名字
安裝工具包時不要用pip命令安裝,最好用conda命令
conda install packageName
conda uninstall packageName
conda upgrade --all conda upgrade packageName
conda install numpy pandas scipy
conda install numpy=1.10 conda remove packageName

Anaconda Prompt

是一個Anaconda終端,可以便捷的操作conda環境(每一個自定義環境和root環境的Prompt是分開的)

Anaconda Navigator

是Anaconda Prompt的圖形界面,Anaconda Navigator是Anaconda發行版中包含桌面圖形用戶界面(GUI),使用戶無需使用命令行命令(Prompt)即可啟動應用程序并管理著conda程序包,環境,通道.Navigator可以在Anaconda Cloud或本地Anaconda存儲庫中搜索軟件包,將其安裝在環境中,運行軟件包并更新他們

Anaconda Cloud

Anaconda Cloud是Anaconda額軟件包管理環境,你可以在其中查找,訪問,存儲和共享公共和私人jupyter notebook環境以及conda,Pypi軟件包.Cloud托管了適用于各種應用程序的有用的python軟件包,jupyter notebook和環境,你無需登錄或用于云賬號即可搜索公共軟件包.下載并安裝他們

Anaconda jupyter lab

基于web的交互式計算環境,可以編輯易于人們閱讀的文檔,用于展示數據分析的過程

conda,pip,anaconda,miniconda的區別

conda是anaconda下面的一個包,也是一個包管理工具,anaconda則是一個python發行版本,包含有conda在內的各種包,miniconda就是只包含conda和conda的依賴,對于其他包,可以用conda安裝.pip是python包下載管理工具,conda的話不僅是python包下載管理工具,還可以下載其他語言的包(比如R語言),當然conda和pip是可以一起用的

如何用pycharm切換Anaconda中準備好的數據科學環境(環境可以有多個)

在pycharm的setting的interpreter中:
root環境直接進入Anaconda安裝目錄,在安裝目錄中找到python.exe文件,選中即可
其他自定義環境進入Anaconda安裝目錄/envs/自定義環境/python.exe文件,選中即可

jupyter notebook/Lab與pycharm的關系

回答一:
jupyter更多用于數據探索和算法設計階段,你需要即時獲取一段代碼的結果,然后才知道后面的代碼怎么寫
pycharm則更加適用于工程化的項目,比如你需要編寫一個python庫,或者編寫一個web應用,這個時候pycharm就會比jupyter好用很多
回答二:
個人是jupyter的鐵桿分粉絲,無論是用python做機器學習,還是用Scala寫數據挖掘,我都是在jupyter notebook上完成代碼設計和測試,然后再跑集群任務,減少環境部署困難是一個小的方面.對我來說,最重要的原因是,使用jupyter可以在編寫和調試時獲取最密集最實時的反饋,有任何問題插入一個cell寫幾行代碼測試一下,真正是測試驅動編碼有木有,真正是人機實時互動有木有
回答三:

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据科学环境Anaconda及其相关组件介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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