本节内容：本篇博文记录在Ubuntu16.04上配置Python的科学计算环境包，使用anaconda发行版和清华大学的镜像服务。
Anaconda下载与安装由于使用教育网，便可以很方便的使用IPV6资源，其中就包括镜像服务。Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。
Anaconda 安装包可以到 清华大学镜像站 下载，本文使用了Anaconda3-4.1.1-Linux-x86_64.sh。
安装完成后，默认是已经添加了环境变量的，这里在Ubuntu16.04上安装的，会与系统的Python3版本冲突，因此需要修改环境，为了不影响系统的Python3，将Anaconda的Python路径放至PATH的最后，即在/etc/profile的最后一行添加export PATH=$PATH:/usr/local/anaconda3/bin。同时为了抛弃系统的Python3，一个解决方案是使用软链将Anaconda的python指向/usr/local/bin/python3,具体入下：
1
| ln -s /usr/local/anaconda3/bin/python /usr/local/bin/python3
|
镜像源与PyPi配置通常Anaconda的官方源速度无法忍受，因此需要更改为国内的源，这里可以清华大学的镜像源：Anaconda Python 免费仓库。
Linux下在终端中输入：
1
2
| conda config --add channels 'https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/'
conda config --set show_channel_urls yes
|
Windows下在CMD中输入：
1
2
| conda config --add channels https://mirrors.tuna./anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
|
一般我们使用PyPi的安装大部分的Python组件，同理，官方速度也很够呛，因此在这里配置国内的源。
编辑~/.pip/pip.conf(没有就创建一个)，里面改为清华源：
1
2
| [global]
index-url = https://pypi.tuna./simple
|
或中科大源，速度都很给力
1
2
| [global]
index-url = https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
|
使用由于安装了Anaconda Python3，所以安装软件时可以用conda install XXX安装或conda update XXX来更新，当然也可以用pip3。
当要为系统的Python2版本安装Numpy时，先安装一些编译依赖项,如果直接用pip安装最新的numpy时会编译错误，原因是缺少必要的库，因此需要先安装这些库，一个简单的做法是使用Ubuntu的build-dep命令：
1
| sudo apt build-dep python-numpy python-scipy python-matplotlib
|
然后就可以直接安装了：sudo -H pip install -U numpy.
|
