Linux之Anaconda安裝使用

你可能已經安裝了 python，那麼為什麼還需要 anaconda？有以下3個原因：

1）anaconda 附帶了一大批常用資料科學包，它附帶了 conda、python 和 150 多個科學包及其依賴項。因此你可以立即開始處理資料。

2）anaconda 是在 conda（乙個包管理器和環境管理器）上發展出來的。在資料分析中，你會用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的幫助你在計算機上安裝和管理這些包，包括安裝、解除安裝和更新包。

3）管理環境。比如你在a專案中用了 python 2，而新的專案b老大要求使用python 3，而同時安裝兩個python版本可能會造成許多混亂和錯誤。這時候 conda就可以幫助你為不同的專案建立不同的執行環境。還有很多專案使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同時安裝兩個 numpy 版本，你要做的應該是，為每個 numpy 版本建立乙個環境，然後專案的對應環境中工作。這時候conda就可以幫你做到。

bash anaconda3-5.1.0-linux-x86_64.sh

conda list # 檢視安裝的包

預設的環境是root，也可以新建立乙個環境

conda create -n env_name  list of packages

其中-n代表 name，env_name是需要建立的環境名稱，list of packages則是列出在新環境中需要安裝的工具包。

例如，當我安裝了 python3 版本的 anaconda 後，預設的 root 環境自然是 python3，但是我還需要建立乙個 python 2 的環境來執行舊版本的 python **，最好還安裝了 pandas 包，於是我們執行以下命令來建立：

conda create -n py2 python=2.7 pandas

細心的你一定會發現，py2 環境中不僅安裝了 pandas，還安裝了 numpy 等一系列 packages，這就是使用 conda 的方便之處，它會自動為你安裝相應的依賴包，而不需要你乙個個手動安裝。

再比如，新建乙個tensorflow環境

conda create -n tensorflow python=3.5 conda activate tensorflow pip install tensorflow-gpu keras # 安裝 gpu 版本的 tensorflow 和 keras #安裝需要的環境 conda install ipython

conda install jupyter

conda activate env_name

conda deactivate

conda env remove -n env_name

conda env list

當分享**的時候，同時也需要將執行環境分享給大家，執行如下命令可以將當前環境下的 package 資訊存入名為 environment 的 yaml 檔案中。

conda env export > environment.yaml

同樣，當執行他人的**時，也需要配置相應的環境。這時你可以用對方分享的 yaml 檔案來建立一摸一樣的執行環境。

conda env create -f environment.yaml

conda env create -f environment.yml

# conda create --name --clone

修改conda源為國內源

清華源

conda config --add channels conda config --add channels

conda config --set show_channel_urls yes

中科大源

conda config --add channels conda config --add channels

conda config --set show_channel_urls yes

配置後檢視 conda 配置

conda config --show channels

在指定環境中安裝包

conda install --name

例如：conda install --name python2 pandas即在名為「python2」的環境中安裝pandas包。

在當前環境中安裝包

conda install

解除安裝指定環境中的包

conda remove --name

解除安裝當前環境中的包

conda remove

conda update #方法1

conda upgrade #方法2

建立虛擬環境時，如果報錯如下

則參考上邊的方法，把源替換一下即可

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