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Anaconda是数据科学神器,它的优势之处在于小白也能快速上手。

我们晓得Python的英语抒发是蜥蜴,有意思的是anaconda也是鳄鱼的意思,确切是是水莽,莽中之王,更大、更重、更长。

按这层意思理解,anaconda是python的大码款linux虚拟机,倒也是有些贴切的。

Anaconda知多少

回到编程,Anaconda对于初学Python的人很友好linux环境安装xlrd包,一键安装,何必费心配置python环境,也不用安装各类常用的库,就可以直接入手使用。对于数据科学来说,Anaconda是一个百宝箱式的存在。

Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本,用于估算科学(数据科学、机器学习、大数据处理和预测剖析),Anaconda旨在于简化包管理和布署。

Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。超过1200千人使用Anaconda发行版本linux环境安装xlrd包,但是Anaconda拥有超过1400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。

「总结Anaconda的三大特征:」

外置python,高度集成python数据科学生态

拥有强悍的包管理工具-conda

可用超过600个python数据科学库

Anaconda拥有个人版、商业版、团队版、企业版,除个人版不收费外,其他版本都须要付费,

其实对大部份人来说个人版早已完全够用。和python一样,Anaconda不挑平台,在windows、os、linux上都可以用,目前支持python3.8版本的下载,下载完成后一路next才能完成安装。

官网:

Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform[1]

下载地址:

Anaconda|IndividualEdition[2]

安装教程:

Installation-Anacondadocumentation[3]

学习文档:

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AnacondaDocumentation[4]

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Anaconda能做哪些?

后面说过Anaconda是一个python数据科学百宝箱,所以它的作用就是燃爆数据科学,让小白也可以轻松玩数据。

你可以借助Anaconda研究数据处理、数据建模、机器学习、神经网路、自然语言处理、可视化展示、教学等等。既能一人独秀,也可以团队作战。

神奇的conda

谈谈conda,这是Anaconda的杀手锏。

Conda是一个开源、跨平台和语言无关的软件包管理和系统管理系统,通过Conda可安装、升级和升级软件包依赖。Conda为Python程序创造,并且它可以打包、分发任意语言编撰的软件(比如R语言)和包含多语言的项目。

conda和pip都可以管理python库,但最大的不同在于conda是跨平台且不限语言的,并且可以只身创建虚拟环境。由于conda立足于数据科学生态,不像pip可以安装几乎所有的python库(来自pypl),conda只能安装anaconda里支持的数据科学库(600多个)。

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主要的数据科学外置库包括pandas、numpy、matplotlib、jupyter、scipy、ipython、nltk、notebook、sikit-learn、seaborn、xlrd、xlwt......

通常把这种数据科学库分为四大类:基础库(jupyter、pandas、numpy、scipy),机器学习库(keras、tensorflow、pytorch、sikit-learn、nltk),可视化库(matplotlib、seaborn、plotly)、拓展估算库(numba、dask、pyspark)

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这种库可以通过conda安装linux教程下载,也可以在GUI界面Navigator上点击安装或更新。

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有兴趣可以去官网瞧瞧这种神奇的家伙:Anaconda库大全[5]

附conda文档:Conda-Condadocumentation[6]

Anaconda其他优秀特点

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Anaconda除了适用于Python,还支持R,使用conda安装R并管理R包

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Anaconda的缺点

Anaconda的优点也是它的缺点,功能太齐全就变得很臃肿,一个安装包快500M,所以不少人去拥抱miniconda了。

但无论怎样,Anaconda都是python数据科学最好的伙伴。

Reference

[1]

Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform:

[2]

Anaconda|IndividualEdition:

[3]

Installation-Anacondadocumentation:

[4]

AnacondaDocumentation:

[5]

Anaconda库大全:

[6]

Conda-Condadocumentation:

—完—

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