- 概述
- 環境安裝
- 設定是否自動啟動
- 基本使用
- 創建環境
- 進入/退出環境
- 安裝 python package
概述
使用 python 做資料分析，目前最方便和最流行的環境就是 Anaconda，
Anaconda 太重，剛開始學習使用 python 資料分析，還是覺得 Miniconda 更好一些，
環境安裝
我是在 Debian10 下使用 python，所以下載了最新的 Linux 下的安裝腳本：
$ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh
$ ./Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh
下載安裝腳本之后，直接執行即可， 執行程序根據提示，設定安裝路徑，之后安裝的 python package 都會在這個安裝路徑下，
設定是否自動啟動
設定自動啟動的話，進入 shell 就進入 miniconda 環境， 建議不要自動啟動，因為后續可能有多個 miniconda 環境，
$ conda config --set auto_activate_base false
基本使用
創建環境
$ conda create --name databook
創建一個名稱為 databook 的環境， 這里環境的概念和之前 python 的 virtualenv 差不多，就是為了將 python 環境和系統自帶的 python 環境隔離開來，
創建的環境位于：
$ ll /path/to/miniconda3/envs
total 4.0K
drwxr-xr-x 20 wangyubin wangyubin 4.0K Jan 17 00:15 databook
進入/退出環境
# 進入 databook 環境
$ conda activate databook
# 退出 databook 環境
$ conda deactivate databook
安裝 python package
進入 databook 環境之后，安裝常用的 python 資料分析 package
$ conda activate databook
$ conda install ipython
$ conda install numpy
$ conda install pandas
$ conda install matplotlib
$ conda install scikit-learn
這些常用的 package 后續在實戰中再介紹使用，
安裝的 package 都在相應的環境目錄中：
$ ls /path/to/miniconda3/envs/databook/lib/python3.9/site-packages
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標籤：Python
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