Anaconda安装配置

一、Anaconda介绍及下载

Anaconda 是一个专用于数据科学的包管理工具，它附带了多个科学包及其依赖项。我们在数据分析时，需要安装很多包和依赖。由于使用python原生的方式去安装、卸载和更新，有很多坑。这对于新手来讲非常不友好，也很容易打击大家信心。所以强烈建议，前期使用Anaconda来处理这些依赖库和安装包。

另外Anaconda还可以非常方便的帮我们管理虚拟环境。由于不同的项目，基于的依赖库和依赖库的版本可能都有区别。而我们又无法在同一个python环境下，配置不同的依赖库\包版本，比如tensorflow 1.0 和 tensorflow2.0。所以需要可以随时切换不同的python环境。这时，Anaconda就可以帮我们高效管理和切换。

Anaconda还自带了jupyter notebook（一个轻量级的文本编译器）。它把代码、文本和图像完美的结合到一起，几乎是目前数据分析的主流编译器。我们未来的课程中，统一使用jupyter notebook来讲解。这样大家在未来的工作中就可以无缝切换。

Anaconda官网https://www.anaconda.com/products/individual，一直拖拽到最下面，就是各个平台的下载链
接。根据自己的电脑版本，去下载对应的即可。【先别急着下载，往下看！这个网站的速度很慢】
鼠标右键我的电脑，选择【属性】，设备规格中，即可看到自己电脑的操作系统的位数。

鼠标右键我的电脑，选择【属性】，设备规格中，即可看到自己电脑的操作系统的位数。

一般最新版本，不论是语言，还是工具，都会不稳定。新手不建议花费太多时间去趟这些没必要的坑。老版本比较稳定。而新老版本不会有太大的功能性差异。如果不是特别需求，还是建议使用比较稳定的旧版。

如果网速较差，可以去https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/清华源软件镜像站下载。

Anaconda 的下载文件比较大（约 500 MB），因为它附带了 Python 中最常用的数据科学包，这些包当我们安装完Anaconda，就直接安装好了。比如jupyter notebook、numpy、pandas、matplotlib等等。
如果计算机上已经安装了 Python，安装也不会有冲突。Anaconda自带一个 Python环境，Anaconda会默认把这个python环境配置为默认的运行环境。

二、安装Anaconda

win10用户，建议使用管理员身份安装。即鼠标右键点击图标，以管理员身份运行。

选择安装路径时，一定要记得自己安装到哪个位置。不一定非要安装在C盘。可以安装到一个内存比较大的磁盘中。

此处第一项的Add Anaconda to the system PATH environment variable，是自动帮我们配置python的环境变量。在我们众多次的安装配置中，有极个别的电脑会出现Bug，但是绝大多数都可以完美安装。所以此处建议先勾选上。如果失败，就把这个取消选择，然后重新安装一次。但是需要【手动配置环境变量】，参见下面第三项。

最后一步，直接finish即可。那两个 √ 可以取消。

 安装完以后，按下windows键（窗口键），在程序列表中，可以看到Anaconda的安装内容

打开终端，【按下窗口键，输入cmd，回车即可】，再窗口中，输入conda，出现以下信息，表示安装成功。

三、手动配置环境变量

操作步骤：
点击窗口键， 输入“环境变量”：

点击打开如下界面，点击环境变量：

可以看到如下窗口：

用户变量的级别要比系统变量低，两个变量中都有一个名为path的变量，图中红框标记处。打开系统变量的Path。
如下图：

点击新建，分别添加3个变量进来即可。