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1，anaconda安裝和conda使用

在linux上安裝完Python之后（如果沒有安裝Python環境，或需要安裝Python3.6請參照https://blog.csdn.net/qq_30408111/article/details/79709364），開始安裝anaconda

但是下一次重啟之后，還是會出現這個問題，所以我們要

這樣就可以解決命令找不到的問題

1. 利用conda管理包

在終端中鍵入

例如要安裝pandas，可以在終端輸入conda install pandas

你還可以同時安裝多個包。類似 conda install pandas numpy 的命令會同時安裝所有這些包。還可以通過添加版本號（例如
conda install numpy=1.10）來指定所需的包版本。

conda 還會自動為你安裝依賴項。例如，scipy 依賴于 numpy，因為它使用并需要 numpy。如果你只安裝 scipy
(conda install scipy)，則 conda 還會安裝 numpy（如果尚未安裝的話）。

卸載包
在終端中鍵入 ：

上面命令中的package_names是指你要卸載包的名稱，例如你想卸載pandas包：conda remove pandas

更新包
在終端中鍵入：

如果想更新環境中的所有包（這樣做常常很有用），使用：conda update --all。

列出已經安裝的包
列出已安裝的包

創建環境
在終端中使用:

上面的命令中，env_name 是設置環境的名稱（-n 是指該命令后面的env_name是你要創建環境的名稱），package_names 是你要安裝在創建環境中的包名稱
例如：要創建環境名稱為 py3 的環境并在其中安裝 numpy，在終端中輸入 conda create -n py3 pandas。

創建環境時，可以指定要安裝在環境中的 Python 版本
當你同時使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代碼時這很有用。要創建具有特定 Python 版本的環境，例如創建環境名稱為py3，并安裝最新版本的Python3在終端中輸入：

或也可以這樣創建環境名稱為py2，并安裝最新版本的Python2：

進入環境
在終端輸入source activate my_env（環境名）

進入環境后，我可以用conda list 查看環境中默認安裝的幾個包：

在環境中安裝包的命令與前面一樣：conda install package_name。
不過，這次你安裝的特定包僅在你進入環境后才可用。

離開環境

在終端輸入

共享環境
共享環境非常有用，它能讓其他人安裝你的代碼中使用的所有包，并確保這些包的版本正確
你可以在你當前的環境中終端中使用 conda env export > environment.yaml 將你當前的環境保存到文件中包保存為YAML文件（包括Pyhton版本和所有包的名稱）。
命令的第一部分 conda env export 用于輸出環境中的所有包的名稱（包括 Python 版本）

在 GitHub 上共享代碼時，最好同樣創建環境文件并將其包括在代碼庫中。這能讓其他人更輕松地安裝你的代碼的所有依賴項。
導出的環境文件，在其他電腦環境中如何使用呢？
首先在conda中進入你的環境，比如activate py3
然后在使用以下命令更新你的環境：
其中-f表示你要導出文件在本地的路徑，所以/path/to/environment.yml要換成你本地的實際路徑

列出環境
用 conda env list 就可以列出你創建的所有環境。

刪除環境
如果你不再使用某個環境，可以使用 conda env remove -n env_name 刪除指定的環境（在這里環境名為 env_name）。

2，Jupyter notebook使用

在安裝完了anaconda之后，我們就可以用其中自帶的Jupyter notebook進行開發工作了
Jupyter notebook（http://jupyter.org/） 是一種 Web 應用，能讓用戶將說明文本、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易于共享的文檔中。
Jupyter notebook（http://jupyter.org/） 是一種 Web 應用，能讓用戶將說明文本、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易于共享的文檔中。
要在 conda 環境中安裝 Jupyter notebook，在conda終端使用命令（以下所有命令是指conda的終端Anaconda Prompt）：

1,安裝Jupyter notebook 使用命令conda install jupyter notebook

也可以通過python shell的 pip 來安裝：pip install jupyter notebook。

2，啟動Jupyter notebook
啟動 notebook 服務器，在終端中輸入： jupyter notebook。
服務器會在你運行此命令的“notebook工作文件夾”中啟動。也就是說后面你操作的任何 notebook 文件都會保存在該文件夾下，類似于你用優酷下載視頻，優酷都會放到自己的下載目錄一樣。例如我在下面的/ 下面啟動目錄后，會在該目錄下看到我后面運行的文件。

啟動notebook 服務器后，在瀏覽器中打開notebook頁面地址：http://localhost:8888 （其中localhost 表示你的計算機地址，而 8888 是服務器的默認端口）

默認情況下，安裝好 Anaconda 后打開 jupyter notebook, 訪問本地
localhost:8888 即可。但是如果要訪問另一臺機器，比如遠端服務器上的 notebook, 即默認是不支持 172.104.105.119:8888 這樣的訪問，需要額外配置。配置如下

A. 生成一個 notebook 配置文件
默認情況下，配置文件 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 并不存在，需要自行創建。使用下列命令生成配置文件：

如果是 root 用戶執行上面的命令，會發生一個問題：

提示信息很明顯，root 用戶執行時需要加上 --allow-root 選項。

執行成功出現如下提示信息

B,生成密碼
從 jupyter notebook 5.0 版本開始，提供了一個命令來設置密碼：jupyter notebook password，生成的密碼存儲在 jupyter_notebook_config.json。

C，修改配置文件
復制這里面sha1的密文，配置文件

sha1:58cc6b4421c9:1f8d8b6d0ae504e7a1db2aea8595e724c3c22c28

在 jupyter_notebook_config.py 中找到下面的行，取消注釋并修改。

以上設置完以后就可以在服務器上啟動 jupyter notebook，jupyter notebook, root 用戶使用 jupyter notebook –allow-root。打開 IP:指定的端口, 輸入密碼就可以訪問了。

再次訪問web界面，輸入密碼進行訪問

輸入密碼登錄
顯示運行目錄下所有的文件夾

將conda中創建的環境自動關聯到你的notebook中，先安裝下面的包

conda install nb_conda

安裝完成之后，再次查看發現conda已集合上去

查看你的conda環境

如果出現以下問題

需要修改一個地方具體操作參看https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda/issues/66

for env in info['envs'] if env != info['root_prefix']]

創建一個新的notebook

之后，查看新的notebook界面

修改文件名

共享你的notebook
點擊File->Download as，你可以選擇多種格式下載你的notebook。一般我都會根據下面的用途來選擇不同的下載格式：
1）如果我想和客戶分享我的數據分析成果，我會選擇將notebook下載為HTML文件。
2）如果我希望將自己的數據分析成果和代碼嵌入到項目中，比如為藥店管理系統做個數據分析子模塊，我就會選擇Python（.py）模塊，這可以將我的代碼融入項目中，成為子模塊，方便和其他開發人員共同完成任務。
3）如果要在博客或文檔中使用 notebook，我就選擇Markdown格式。

Matplotlib 集成

先執行如下命令

pip install matplotlib

之后執行下面代碼

以上就是anaconda的安裝和使用方法，conda是一個很好的包管理，他可以統一管理包，jupyter notebook是一個很好的web數據分析開發軟件。