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Python資料分析入門(一):搭建環境

2021-04-01 17:15:09 後端開發

Python版本:

本課程用到的Python版本都是3.x,要有一定的Python基礎,知道串列、字串、函式等的用法,

Anaconda:

Anaconda(水蟒)是一個捆綁了Python、conda、其他相關依賴包的一個軟體,包含了180多個可學計算包及其依賴,Anaconda3是集成了Python3的環境,Anaconda2是集成了Python2的環境,Anaconda默認集成的包,是屬于內置的Python的包,并且支持絕大部分作業系統(比如:Windows、Mac、Linux等),下載地址如下:https://www.anaconda.com/distribution/(如果官網下載太慢,可以在清華大學開源軟體站中下載:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/),根據自己的作業系統,下載相應的版本,因為Anaconda內置了許多的包,所以安裝程序需要耗費相當長的時間,大家在安裝的時候需要耐心等待,在安裝完成后,會有以下幾個模塊:Anaconda prompt、Anaconda Navigator、Spyder、jupyter notebook,以下分別做一些介紹,

Anaconda prompt:

Anaconda prompt是專門用來操作anaconda的終端,如果你安裝完Anaconda后沒有在環境變數的PATH中添加相關的環境變數,那么以后你想在終端使用anaconda相關的命令,則必須要在Anaconda prompt中完成,

Python資料分析入門第一課,教你如何搭建環境

 

Anaconda Navigator:

這個相當于是一個導航面板,上面組織了Anaconda相關的軟體,

Spyder:

一個專門開發Python的軟體,熟悉MATLAB的同學會比較有親切感,但在后期的學習程序中,我們將不會使用這個工具寫代碼,因為還有更好的可替代的工具,

Python資料分析入門第一課,教你如何搭建環境

 

jupyter notebook:

一個Python編輯環境,可以實時的查看代碼的運行效果,

Python資料分析入門第一課,教你如何搭建環境

 

使用jupyter notebook的姿勢:

  1. 先打開Anaconda Prompt,然后進入到專案所在的目錄,
  2. 輸入命令jupyter notebook打開jupyter notebook瀏覽器,

conda基本使用:

conda伴隨著Anaconda安裝而自動安裝的,conda可以跟virtualenv一樣管理不同的環境,也可以跟pip一樣管理某個環境下的包,以下來看看兩個功能的用法,

環境管理:

conda能跟virtualenv一樣管理不同的Python環境,不同的環境之間是互相隔離,互不影響的,為什么需要創建不同的環境呢?原因是有時候專案比較多,但是專案依賴的包不一樣,比如A專案用的是Python2開發的,而B專案用的是Python3開發的,那么我們在同一臺電腦上就需要兩套不同的環境來支撐他們運行了,創建環境的基本命令如下:

shell
# conda create --name [環境名稱] 比如以下:
conda create --name da-env

 

這樣將創建一個叫做da-env的環境,這個環境的python解釋器根據anaconda來,如果anaconda為3.7,那么將默認使用3.7的環境,如果anaconda內置的是2.7,那么將默認使用2.7的環境,然后你就可以使用conda install numpy的方式來安裝包了,并且這樣安裝進來的包,只會安裝在當前環境中,有的同學可能有想問,如果想要裝一個Python2.7的環境,anaconda中沒有內置Python2.7,那么該怎么實作呢?,實際上,我們只需要在安裝的時候指定python的版本,如果這個版本現在不存在,那么anaconda會自動的給我們下載,所以安裝Python2.7的環境,使用以下代碼即可實作:

conda create --name xxx python=2.7

 

以下再列出conda管理環境的其他命令:

創建的時候指定需要安裝的包:

 conda create --name xxx numpy pandas

 

創建的時候既需要指定包,也需要指定python環境:

 conda create --name xxx python=3.6 numpy pandas

 

進入到某個環境

 windows: activate xxx mac/linux: source activate xxx

 

退出環境:

 deactivate

 

列出當前所有的環境:

 conda env list

 

移除某個環境:

 conda remove --name xxx --all

 

環境下的包匯出和匯入:

匯出:conda env export > environment.yml,

匯入:conda env create --name xxx -f environment.yml,

包管理:

conda也可以用來管理包,比如我們創建完一個新的環境后,想要在這個環境中安裝包(比如numpy),那么可以通過以下代碼來實作:

python
activate xxx
conda install numpy

 

以下再介紹一些包管理常用的命令:

在不進入某個環境下直接給這個環境安裝包:

conda install [包名] -n [環境名]

 

列出該環境下所有的包:

 conda list

 

卸載某個包:

 conda remove [包名]

 

設定安裝包的源:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
conda config --set show_channel_urls yes

 

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標籤:Python

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