剛開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的小伙伴，都會在數(shù)據(jù)分析環(huán)境上陷入抉擇，是使用python還是matlab？是使用pycharm還是VSCode亦或者是anaconda？今天小編就來告訴你，數(shù)據(jù)挖掘最好的選擇還是anaconda。那么怎么搭建數(shù)據(jù)分析環(huán)境（anaconda）呢？接下來的這篇文章告訴你。
一、Anaconda
Anaconda（水蚺）是一個捆綁了Python、conda、其他相關(guān)依賴包的一個軟件。包含了180多個可學(xué)計算包及其依賴。Anaconda3是集成了Python3的環(huán)境，Anaconda2是集成了Python2的環(huán)境。Anaconda默認(rèn)集成的包，是屬于內(nèi)置的Python的包。并且支持絕大部分操作系統(tǒng)（比如：Windows、Mac、Linux等）。下載地址如下：https://www.anaconda.com/distribution/（如果官網(wǎng)下載太慢，可以在清華大學(xué)開源軟件站中下載：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/）。根據(jù)自己的操作系統(tǒng)，下載相應(yīng)的版本，因為Anaconda內(nèi)置了許多的包，所以安裝過程需要耗費相當(dāng)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。
二、naconda 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(huán)境變量的PATH中添加相關(guān)的環(huán)境變量，那么以后你想在終端使用anaconda相關(guān)的命令，則必須要在Anaconda prompt中完成。
三、Anaconda Navigator
這個相當(dāng)于是一個導(dǎo)航面板，上面組織了Anaconda相關(guān)的軟件。
四、Spyder
一個專門開發(fā)Python的軟件，熟悉MATLAB的同學(xué)會比較有親切感，但在后期的學(xué)習(xí)過程中，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。
五、jupyter notebook
一個Python編輯環(huán)境，可以實時的查看代碼的運行效果。
使用jupyter notebook的姿勢：
1. 先打開Anaconda Prompt，然后進入到項目所在的目錄。
2.輸入命令jupyter notebook打開jupyter notebook瀏覽器。
六、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(huán)境，也可以跟pip一樣管理某個環(huán)境下的包。以下來看看兩個功能的用法。
環(huán)境管理：
conda能跟virtualenv一樣管理不同的Python環(huán)境，不同的環(huán)境之間是互相隔離，互不影響的。為什么需要創(chuàng)建不同的環(huán)境呢？原因是有時候項目比較多，但是項目依賴的包不一樣，比如A項目用的是Python2開發(fā)的，而B項目用的是Python3開發(fā)的，那么我們在同一臺電腦上就需要兩套不同的環(huán)境來支撐他們運行了。創(chuàng)建環(huán)境的基本命令如下：
shell # conda create --name [環(huán)境名稱] 比如以下： conda create --name da-env
這樣將創(chuàng)建一個叫做da-env的環(huán)境，這個環(huán)境的python解釋器根據(jù)anaconda來，如果anaconda為3.7，那么將默認(rèn)使用3.7的環(huán)境，如果anaconda內(nèi)置的是2.7，那么將默認(rèn)使用2.7的環(huán)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(dāng)前環(huán)境中。有的同學(xué)可能有想問，如果想要裝一個Python2.7的環(huán)境，anaconda中沒有內(nèi)置Python2.7，那么該怎么實現(xiàn)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(xiàn)在不存在，那么anaconda會自動的給我們下載。所以安裝Python2.7的環(huán)境，使用以下代碼即可實現(xiàn)：
conda create --name xxx python=2.7
以下再列出conda管理環(huán)境的其他命令：
創(chuàng)建的時候指定需要安裝的包：
conda create --name xxx numpy pandas
創(chuàng)建的時候既需要指定包，也需要指定python環(huán)境：
conda create --name xxx python=3.6 numpy pandas
進入到某個環(huán)境
windows: activate xxx mac/linux: source activate xxx
退出環(huán)境：
deactivate
列出當(dāng)前所有的環(huán)境：
conda env list
移除某個環(huán)境：
conda remove --name xxx --all
環(huán)境下的包導(dǎo)出和導(dǎo)入：
導(dǎo)出：conda env export > environment.yml。
導(dǎo)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(chuàng)建完一個新的環(huán)境后，想要在這個環(huán)境中安裝包（比如numpy），那么可以通過以下代碼來實現(xiàn)：
conda remove --name xxx --all
以下再介紹一些包管理常用的命令：
在不進入某個環(huán)境下直接給這個環(huán)境安裝包：
conda remove --name xxx --all
列出該環(huán)境下所有的包：
conda list
卸載某個包：
conda remove [包名]
設(shè)置安裝包的源：
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
到此這篇怎么搭建數(shù)據(jù)分析環(huán)境的文章就介紹到這了,更多數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)內(nèi)容請搜索W3Cschool以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章。
