AI 学习-基础算法-1-环境安装

一、安装Anaconda

1、简介

Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。

Anaconda 解决了官方Python的两大痛点：
第一：提供了包管理功能,Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决,
第二：提供环境管理的功能,功能类似 Virtualenv,解决了多版本Python并存、切换的问题

1、下载 Anaconda3-5.3(python3.7 )
各版本镜像包：https://repo.anaconda.com/archive/

2、下载到本地，然后进行安装
本人使用的是Windows环境，Mac可以下载对应的安装包。

在Windows中安装好Anaconda后，可以在 开始 栏看到显示如下:

• Anaconda Navigator：用于管理工具包和环境的图形界面。
• Anaconda Prompt：用于管理包和环境的命令行界面。
• Jupyter Noterbook：基于Web的交互式计算环境，用于展示数据分析的过程，并且生成容易阅读的文档。
• Spyder：Python集成开发环境，布局类似于Matlab。

2、conda 常用命令

conda 是Anaconda 下用于包管理和环境管理的工具，功能上类似pip和virtualenv的组合。安装成功后 conda 会默认加入到环境变量中，因此可以直接在命令行窗口中运行命令 conda，或者也可以 进入到 Anaconda Prompt 界面

conda 的环境管理与 virtualenv 是基本上是类似的操作:

# 查看帮助
conda -h
# 基于python3.6版本创建一个名字为python36的环境
conda create --name python36 python=3.6
# 激活此环境
activate python36
source activate python36 # linux/mac
# 再来检查python版本，显示是 3.6
python -V
# 退出当前环境
deactivate python36
# 删除该环境
conda remove -n python36 --all
# 或者
conda env remove -n python36

# 查看所以安装的环境
conda info -e
python36 * D:\Programs\Anaconda3\envs\python36
root D:\Programs\Anaconda3

conda 的包管理功能可 pip 是一样的，当然你选择 pip 来安装包也是没问题的。

# 安装 matplotlib 
conda install matplotlib
# 查看已安装的包
conda list 
# 包更新
conda update matplotlib
# 删除包
conda remove matplotlib

在 conda 中 anything is a package。conda 本身可以看作是一个包，python 环境可以看作是一个包，anaconda 也可以看作是一个包，因此除了普通的第三方包支持更新之外，这3个包也支持。比如：

# 更新conda本身
conda update conda
# 更新anaconda 应用
conda update anaconda
# 更新python，假设当前python环境是3.6.1，而最新版本是3.6.2，那么就会升级到3.6.2
conda update python

3、修改镜像地址

Anaconda 的镜像地址默认在国外，用 conda 安装包的时候会很慢，目前可用的国内镜像源地址有清华大学的。修改 ~/.condarc (Linux/Mac) 或 C:\Users\当前用户名\.condarc (Windows) 配置：

ssl_verify: true
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true

二、创建虚拟环境

# 创建环境
# conda create --name python36 python=3.6
conda create --name ai_test

# 激活此环境
conda activate ai_test

# 退出当前激活的环境
conda deactivate ai_test

三、Jupyter notebook

目前，安装 Jupyter 的最简单方法是使用 Anaconda。该发行版附带了 Jupyter notebook。你能够在默认环境下使用 notebook。

Jupyter notebook 是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。例如，不久前我共享了我最爱的一个 Jupyter notebook ，它分析了 LIGO 实验探测到的两个碰撞的黑洞所发出的引力波。你可以下载数据，运行 notebook 中的代码，重复整个分析，实际上等于你自己探测引力波！

Jupyter Notebook 已迅速成为处理数据的必备工具。其用途包括数据清理和探索、可视化、机器学习和大数据分析。

GitHub 上也直接支持 Jupyter notebook 的渲染。借助此出色的功能，你可以轻松地共享工作。http://nbviewer.jupyter.org/ 也会提供 GitHub 代码库中的 notebook ，以及存储在其他地方的 notebook。

以后我们的代码开发都会使用 Jupyter notebook 来开发，因为已经安装了 Anaconda，所以，Jupyter 默认已经被安装。

点击直接启动即可看到Jupyter notebook界面：

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为者常成，行者常至