Python（26）
Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境，但用起来更加方便。自带的包管理器conda也很强大。下载地址为：(访问不稳定，可能需要翻墙.PS:可以注册个nydus
VPN翻墙免费使用7天:.cn)。Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个主要版本，同时如果需要其他版本，还可以通过conda来创建。
安装完成后可以看到，Anaconda提供了Spyder，IPython和一个命令行。下面来看一下conda。使用conda list命令可以看到所安装的软件包,其中包括了最新的科学计算相关的第三方库，主要有matplotlib,numpy,scipy,spyder,以及sklearn等机器学习包。Anaconda
Python 是完全免费的企业级的Python发行大规模数据处理、预测分析和科学计算工具。conda install &软件包&和pip install &软件包&同样可以用来安装软件，两者完全兼容，另外，如果想用最新的包，可以到这个网站去下载windows下的二进制程序，默认安装就可以了，这相当于使用了pip进行安装。注意版本，如果使用了virtualenv创建了虚拟环境，比如在anaconda
python3.4环境下创建一个Python2.7的 虚拟环境，可以使用如下命令：conda create -n python2 python=2.7，但这样是无法直接使用上述网站二进制文件安装，因为主环境为3.4版本的，但可以将二进制程序后缀改为.rar，然后解压到2.7的虚拟环境对应的目录，这样就可以解决自己从源代码编译安装经常出错找不到依赖的问题。
如果想更新软件，则可以使用conda update &软件包&或pip install –U &软件包&，比如conda update numpy或pip install –U numpy，但不能一次性更新所有软件，只能一次更新一个，如果想更新anaconda，可以使用conda update anaconda,conda update conda命令。对于虚拟目录下的开发环境，必须使用activate命令才有效，这样在更新虚拟环境下的软件时可以用conda命令。直接用 conda install 并用
-n 指明安装到的环境也是一种方便的手段。
关于Spyder。Spyder如同IDE，但却是Python的一个拓展包。Spyder相比于python自带的IDLE，功能要强大不少，但相比于PyCharm，又要轻量级不少，总之属于轻量级的功能强大的IDE，详情看截图。
参考知识库
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最近在用Python做中文自然语言处理。使用的IDE是PyCharm。PyCharm确实是Python开发之首选，但用于科学计算方面，还略有欠缺。为此我尝试过Enthought Canopy，但Canopy感觉把问题搞得复杂化，管理Python扩展也不太方便。直到今天我发现了。
Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境，但用起来更加方便。自带的包管理器conda也很强大。
首先是下载安装。Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个版本，同时如果需要其他版本，还可以通过conda来创建。安装完成后可以看到，Anaconda提供了Spyder，IPython和一个命令行。下面来看一下conda。
输入conda list来看一下所有安装时自带的Python扩展。粗略看了一下，其中包括了常用的 Numpy,Scipy，matplotlib和networkx等，以及beautiful-soup，requests，flask，tornado等网络相关的扩展。
奇怪的是，里边竟然没有sklearn，所以首先装一下它。
conda install scikit-learn
如果需要指定版本，也可以直接用[package-name]=x.x来指定。
conda的repo中的扩展不算太新，如果想要更新的，可能要用PyPI或者自己下载源码。而conda和pip关联的很好。使用pip安装的东西可以使用conda来管理，这点要比Canopy好。下图是我用pip安装的nltk，jieba和gensim。
我对这个科学计算环境的另一个要求就是能够多个Python版本并存，尤其是2.x和3.x的并存。这个通过virtualenv可以做到。Anaconda也正是通过其实现的。
下面用conda创建一个名叫python2的版本为python2.7的环境。
conda create -n python2 python=2.7
这样就会在Anaconda安装目录下的envs目录下创建python2这个目录。
向其中安装扩展可以：
直接用conda install并用-n指明安装到的环境，这里自然就是python2。
像virtualenv那样，先activate，然后在虚拟环境中安装。
这里突然有一个问题，怎样在IDE中使用创建出来的环境？如果是PyCharm等IDE，直接设置Python安装目录就可以了。那spyder呢？其实spyder就是一个Python的扩展，你需要在虚拟环境中也装一个spyder。
最后就是spyder的主界面。变量查看窗口很好用。
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Python是一种强大的编程语言，其提供了很多用于科学计算的模块，常见的包括numpy、scipy和matplotlib。要利用Python进行科学计算，就需要一一安装所需的模块，而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库，因而安装和使用起来相对麻烦。幸好有人专门在做这一类事情，将科学计算所需要的模块都编译好，然后打包以发行版的形式供用户使用，Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版。
Anaconda的特点：
包含了众多流行的科学、数学、工程、数据分析的Python包
完全开源和免费
额外的加速、优化是收费的，但对于学术用途可以申请免费的License
全平台支持：Linux、Windows、Mac
支持Python&2.6、2.7、3.3、3.4，可自由切换
安装anaconda之后，系统内就会存在两个版本的Python：anaconda以及系统自带的Python。
为了保证两个Python版本之间不相互干扰，需要使用专门的工具来管理多个Python版本。这里选择的工具是pyenv。
pyenv的安装可以参考《》。
当然，也可以不使用pyenv，而直接从其官方网站下载：&。此时用户需自行承担可能的版本冲突。
安装anaconda
Anaconda支持Python 2和Python 3，但二者是分开的，用户需要自己选择使用Python 2还是Python&3。当然，借助于pyenv的版本管理功能，同时装两个版本也是没问题的。
安装支持Python&2.7的Anaconda:
pyenv install anaconda-2.0.1
安装支持Python&3.4的Anaconda:
pyenv install anaconda3-2.0.1
申请免费的学术License
对于学生来说，可以申请免费的学术License，以安装额外的功能包，以实现计算过程的加速。
申请地址：&
申请后，会得到一个license文件，将其放在~/.continuum目录下即可。
安装额外的功能包
安装额外的功能包
conda update conda
conda install accelerate
conda install iopro
安装模块Anaconda已经自带了大量科学计算中的常用模块，可以直接使用。有时需要安装一些其他python模块。
condaanaconda自带了conda命令用于安装与更新模块，比如:
conda install scipy
conda update scipy
pip是Python自带的模块安装工具，比如:
pip install requests
pip install requests --upgrade
升级Anaconda新版本发布之后，可以使用pyenv安装Anaconda的最新版本，也可以用Anaconda的自带更新工具升级:
conda update conda
conda update anaconda
阅读(...) 评论()Python科学计算环境推荐――Anaconda
Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境，但用起来更加方便。自带的包管理器conda也很强大。首先是下载安装。Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个版本，同时如果需要其他版本，还可以通过conda来创建。安装完成后可以看到，Anaconda提供了Spyder，IPython和一个命令行。下面来看一下conda。输入 conda list 来看一下所有安装时自带的Python扩展。粗略看了一下，其中包括了常用的 Numpy , Scipy ， matplotlib 和 networkx 等，以及 beautiful-soup ， requests ， flask ， tornado 等网络相关的扩展。奇怪的是，里边竟然没有 sklearn ，所以首先装一下它。conda install scikit-learn如果需要指定版本，也可以直接用 [package-name]=x.x 来指定。conda的repo中的扩展不算太新，如果想要更新的，可能要用PyPI或者自己下载源码。而conda和pip关联的很好。使用pip安装的东西可以使用conda来管理，这点要比Canopy好。下图是我用pip安装的 nltk ， jieba 和 gensim 。我对这个科学计算环境的另一个要求就是能够多个Python版本并存，尤其是2.x和3.x的并存。这个通过 virtualenv 可以做到。Anaconda也正是通过其实现的。下面用conda创建一个名叫python2的版本为python2.7的环境。conda create -n python2 python=2.7这样就会在Anaconda安装目录下的envs目录下创建python2这个目录。向其中安装扩展可以：直接用 conda install 并用 -n 指明安装到的环境，这里自然就是 python2 。像 virtualenv 那样，先activate，然后在虚拟环境中安装。这里突然有一个问题，怎样在IDE中使用创建出来的环境？如果是PyCharm等IDE，直接设置Python安装目录就可以了。那spyder呢？其实spyder就是一个Python的扩展，你需要在虚拟环境中也装一个spyder。最后就是spyder的主界面。变量查看窗口很好用。
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微信扫一扫Python科学计算环境简介——Anaconda Python
Python科学计算环境简介——Anaconda Python
Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境，但用起来更加方便。自带的包管理器conda也很强大。下载地址为：(访问不稳定，可能需要翻墙.PS:可以注册个nydus
VPN翻墙免费使用7天:.cn)。Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个主要版本，同时如果需要其他版本，还可以通过conda来创建。
安装完成后可以看到，Anaconda提供了Spyder，IPython和一个命令行。下面来看一下conda。使用conda list命令可以看到所安装的软件包,其中包括了最新的科学计算相关的第三方库，主要有matplotlib,numpy,scipy,spyder,以及sklearn等机器学习包。Anaconda
Python 是完全免费的企业级的Python发行大规模数据处理、预测分析和科学计算工具。conda install &软件包&和pip install &软件包&同样可以用来安装软件，两者完全兼容，另外，如果想用最新的包，可以到这个网站去下载windows下的二进制程序，默认安装就可以了，这相当于使用了pip进行安装。注意版本，如果使用了virtualenv创建了虚拟环境，比如在anaconda
python3.4环境下创建一个Python2.7的 虚拟环境，可以使用如下命令：conda create -n python2 python=2.7，但这样是无法直接使用上述网站二进制文件安装，因为主环境为3.4版本的，但可以将二进制程序后缀改为.rar，然后解压到2.7的虚拟环境对应的目录，这样就可以解决自己从源代码编译安装经常出错找不到依赖的问题。
如果想更新软件，则可以使用conda update &软件包&或pip install –U &软件包&，比如conda update numpy或pip install –U numpy，但不能一次性更新所有软件，只能一次更新一个，如果想更新anaconda，可以使用conda update anaconda,conda update conda命令。对于虚拟目录下的开发环境，必须使用activate命令才有效，这样在更新虚拟环境下的软件时可以用conda命令。直接用 conda install 并用
-n 指明安装到的环境也是一种方便的手段。
关于Spyder。Spyder如同IDE，但却是Python的一个拓展包。Spyder相比于python自带的IDLE，功能要强大不少，但相比于PyCharm，又要轻量级不少，总之属于轻量级的功能强大的IDE，详情看截图。
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