来源：https://blog.csdn.net/qq_30408111/article/details/79710290标签：Anaconda，Python，Woindows，安装收藏：株野 作者：AC手环 日期：2018年03月27日 11:16:58 1，anaconda安装和conda使用
在linux上安装完Python之后（如果没有安装Python环境，或需要安装Python3.6请参照https://blog.csdn.net/qq_30408111/article/details/79709364），开始安装anaconda
把上面的安装包放到Linux目录下,执行sh Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh会自动安装。
注意在安装过程中会提示安装anaconda的路径，所填路径必须为原先不存在的路径
在安装完成后输入conda有时会提示command not found: conda，这是没有把conda添加到环境变量
可以用如下方法解决
暂时性的解决方法是：
export PATH="/home/[your_name]/anaconda/bin:$PATH"
但是下一次重启之后，还是会出现这个问题，所以我们要
这样就可以解决命令找不到的问题
- 利用conda管理包
在终端中键入
conda install package_name（包名）
例如要安装pandas，可以在终端输入conda install pandas
你还可以同时安装多个包。类似 conda install pandas numpy 的命令会同时安装所有这些包。还可以通过添加版本号（例如
conda install numpy=1.10）来指定所需的包版本。
conda 还会自动为你安装依赖项。例如，scipy 依赖于 numpy，因为它使用并需要 numpy。如果你只安装 scipy
(conda install scipy)，则 conda 还会安装 numpy（如果尚未安装的话）。
卸载包
在终端中键入 ：
conda remove package_names
上面命令中的package_names是指你要卸载包的名称，例如你想卸载pandas包：conda remove pandas
更新包
在终端中键入：
conda update package_name
如果想更新环境中的所有包（这样做常常很有用），使用：conda update --all。
列出已经安装的包
列出已安装的包
创建环境
在终端中使用:
conda create -n env_name package_names
上面的命令中，env_name 是设置环境的名称（-n 是指该命令后面的env_name是你要创建环境的名称），package_names 是你要安装在创建环境中的包名称
例如：要创建环境名称为 py3 的环境并在其中安装 numpy，在终端中输入 conda create -n py3 pandas。
创建环境时，可以指定要安装在环境中的 Python 版本
当你同时使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代码时这很有用。要创建具有特定 Python 版本的环境，例如创建环境名称为py3，并安装最新版本的Python3在终端中输入：
conda create -n py3 python=3
或也可以这样创建环境名称为py2，并安装最新版本的Python2：
conda create -n py2 python=2
进入环境
在终端输入source activate my_env（环境名）
进入环境后，我可以用conda list 查看环境中默认安装的几个包：
在环境中安装包的命令与前面一样：conda install package_name。
不过，这次你安装的特定包仅在你进入环境后才可用。
离开环境
在终端输入
共享环境
共享环境非常有用，它能让其他人安装你的代码中使用的所有包，并确保这些包的版本正确
你可以在你当前的环境中终端中使用 conda env export > environment.yaml 将你当前的环境保存到文件中包保存为YAML文件（包括Pyhton版本和所有包的名称）。
命令的第一部分 conda env export 用于输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）
在 GitHub 上共享代码时，最好同样创建环境文件并将其包括在代码库中。这能让其他人更轻松地安装你的代码的所有依赖项。
导出的环境文件，在其他电脑环境中如何使用呢？
首先在conda中进入你的环境，比如activate py3
然后在使用以下命令更新你的环境：
其中-f表示你要导出文件在本地的路径，所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径
conda env update -f=/path/to/environment.yml
列出环境
用 conda env list 就可以列出你创建的所有环境。
删除环境
如果你不再使用某个环境，可以使用 conda env remove -n env_name 删除指定的环境（在这里环境名为 env_name）。
在安装完了anaconda之后，我们就可以用其中自带的Jupyter notebook进行开发工作了
Jupyter notebook（http:///） 是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。
Jupyter notebook（http:///） 是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。
要在 conda 环境中安装 Jupyter notebook，在conda终端使用命令（以下所有命令是指conda的终端Anaconda Prompt）：
1,安装Jupyter notebook 使用命令conda install jupyter notebook
也可以通过python shell的 pip 来安装：pip install jupyter notebook。
2，启动Jupyter notebook
启动 notebook 服务器，在终端中输入： jupyter notebook。
服务器会在你运行此命令的“notebook工作文件夹”中启动。也就是说后面你操作的任何 notebook 文件都会保存在该文件夹下，类似于你用优酷下载视频，优酷都会放到自己的下载目录一样。例如我在下面的/ 下面启动目录后，会在该目录下看到我后面运行的文件。
启动notebook 服务器后，在浏览器中打开notebook页面地址：http://localhost:8888 （其中localhost 表示你的计算机地址，而 8888 是服务器的默认端口）
默认情况下，安装好 Anaconda 后打开 jupyter notebook, 访问本地
localhost:8888 即可。但是如果要访问另一台机器，比如远端服务器上的 notebook, 即默认是不支持 172.104.105.119:8888 这样的访问，需要额外配置。配置如下
A. 生成一个 notebook 配置文件
默认情况下，配置文件 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 并不存在，需要自行创建。使用下列命令生成配置文件：
jupyter notebook --generate-config
如果是 root 用户执行上面的命令，会发生一个问题：
Running as root it not recommended. Use --allow-root to bypass.
提示信息很明显，root 用户执行时需要加上 --allow-root 选项。
jupyter notebook --generate-config --allow-config
执行成功出现如下提示信息
B,生成密码
从 jupyter notebook 5.0 版本开始，提供了一个命令来设置密码：jupyter notebook password，生成的密码存储在 jupyter_notebook_config.json。
C，修改配置文件
复制这里面sha1的密文，配置文件
sha1:58cc6b4421c9:1f8d8b6d0ae504e7a1db2aea8595e724c3c22c28
在 jupyter_notebook_config.py 中找到下面的行，取消注释并修改。
c.NotebookApp.password = u' sha1:58cc6b4421c9:1f8d8b6d0ae504e7a1db2aea8595e724c3c22c28'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888 #可自行指定一个端口, 访问时使用该端口
以上设置完以后就可以在服务器上启动 jupyter notebook，jupyter notebook, root 用户使用 jupyter notebook –allow-root。打开 IP:指定的端口, 输入密码就可以访问了。
再次访问web界面，输入密码进行访问
输入密码登录
显示运行目录下所有的文件夹
将conda中创建的环境自动关联到你的notebook中，先安装下面的包
conda install nb_conda
安装完成之后，再次查看发现conda已集合上去
查看你的conda环境
如果出现以下问题
需要修改一个地方具体操作参看https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda/issues/66
for env in info['envs'] if env != info['root_prefix']]
创建一个新的notebook
之后，查看新的notebook界面
修改文件名
共享你的notebook
点击File->Download as，你可以选择多种格式下载你的notebook。一般我都会根据下面的用途来选择不同的下载格式：
1）如果我想和客户分享我的数据分析成果，我会选择将notebook下载为HTML文件。
2）如果我希望将自己的数据分析成果和代码嵌入到项目中，比如为药店管理系统做个数据分析子模块，我就会选择Python（.py）模块，这可以将我的代码融入项目中，成为子模块，方便和其他开发人员共同完成任务。
3）如果要在博客或文档中使用 notebook，我就选择Markdown格式。
Matplotlib 集成
先执行如下命令
pip install matplotlib
之后执行下面代码
以上就是anaconda的安装和使用方法，conda是一个很好的包管理，他可以统一管理包，jupyter notebook是一个很好的web数据分析开发软件。
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