1 Anaconda
1.1 Anaconda介绍
Anaconda是一个开源的包与环境管理器，里面包含了大量conda、Python科学包及其相关依赖，支持Windows、MacOS和Linux操作系统，是进行机器学习和深度学习的利器。它提供了强大的包管理和环境管理功能。通过包管理，可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且在安装工具包的时候，还能够自动安装相应的依赖包。通过环境管理功能，可以在同一台机器上创建几个相互独立的Python开发环境，称之为虚拟环境。用户可以根据不同的项目需求分别建立、切换不同的环境，这些环境互不影响、各自独立。
1.2 Anaconda下载与安装
- Anaconda官网：
https://www.anaconda.com - 清华大学软件镜像站：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
Anaconda官网打开较慢，国内建议使用清华大学软件镜像站打开下载更加快捷方便
1.3 清华大学软件镜像站安装Anaconda
打开清华大学软件镜像站如图1-1，根据自身系统版本选择相应的安装包，以64位Windows10为例，选择下载比较稳定的2020-7-24的安装版本如图1-2所示。
1.4 创建Anaconda环境
1.4.1 初识Anaconda环境
Anaconda安装好之后点击开始，找到Anaconda3（64-bit）并展开该文件夹如图1-10所示，点击Anaconda Prompt(Anaconda)（如图1-11所示）启动在Anaconda环境下的cmd窗口如图1-12所示。
1.4.2 创建Anaconda新环境
如1.4.1节打开Anaconda环境下的cmd，输入如下命令按回车创建新环境，并在显示Proceed ([y]/n)?后，输入y等待安装即可，如图1 15所示。其中new_name是新环境的名字（注意不要和Anaconda已有环境名冲突），3.x为新环境所要安装的Python版本（建议为3.7或3.8）。
conda create -n new_name python=3.x
例如建立名为test，python版本为3.7的Anaconda环境的命令为：
conda create -n test python=3.7
安装过程无红色报错或出现如所示即环境创建成功。
输入如下命令即可激活刚刚创建好的环境如图1-17所示。其中environment_name为所要激活的环境名。
conda activate environment_name
例如激活刚刚创建的test环境：
conda activate test
至此完成Anaconda安装及新环境创建。
2 补充Anaconda命令：
退出当前环境：
conda deactivate
如图2-1所示，即从test环境退出回到基本base环境。
conda remove -n del_name –all
例如删除名为test的环境：
conda remove -n test –all
如图2-2所示，当显示Proceed ([y]/n)?，输入y并按回车即可删除此环境。
3 Anaconda包管理
Anaconda提供便捷方便的包管理，通过包管理，用户可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且在安装工具包的时候，还能够自动安装相应的依赖包。用户可以使用conda命令和pip命令两种方式进行包管理。
3.1 conda命令下的包管理
⑴ conda命令安装包
使用conda安装时能自动安装相应的依赖包。
例如——
指定安装的包：
conda install numpy
指定同时安装多个包：
conda install numpy scipy
指定安装的版本：
conda install numpy=1.10
⑵ conda相关包命令
- 安装包 conda install <包名称列表>
- 卸载包 conda remove <包名称列表>
- 更新包 conda search <包名称列表>
- 搜索包 conda search <搜索项>
- 查看所有包 conda list
- 升级包版本 conda update <包名称>
为提高安装包的安装速度建议添加清华源镜像：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
3.2 pip命令下的包管理
pip的包管理命令与conda命令相同，仅需将5.1节命令中的conda换为匹配即可，如pip的安装包和卸载包命令。
pip install numpy
pip uninstall numpy
pip install numpy==1.10 #注意在pip中指定包版本号需要使用两个等号