anaconda在哪寫python

1. 怎麼在mac 系統上使用python怎麼安裝Anaconda

在mac 系統上使用Python和Anaconda：
1. 從網上下載你所需要的安裝包，你可以直接下到——/anaconda/pkgs目錄下。
2. 打開需要安裝的安裝包，裡面會用setup.py，在terminal下進入——/anaconda/pkgs,輸入python setup.py （develop）， develop 有些包會需要用到，有些包好像直接python setup.py就可以了。
3. 設置成功後，可以在Terminal下運行python，import 來測試安裝好的python。
4、安裝Anaconda，需要從官網下載，直接運行安裝就好了。

2. anaconda怎麼安裝python環境

可以使用conda來安裝和管理python環境。conda可以理解為一個工具，也是一個可執行命令，其核心功能是包管理和環境管理。包管理與pip的使用方法類似，環境管理則是允許用戶方便滴安裝不同版本的python環境並在不同環境之間快速地切換。
conda將幾乎所有的工具、第三方包都當作package進行管理，甚至包括python 和conda自身。Anaconda是一個打包的集合，裡面預裝好了conda、某個版本的python、各種packages等。
創建環境舉例：
conda create -n your_env_name python=x.x

其中your_env_name是你要創建的環境名稱，python=x.x中的x.x是你需要安裝的pytthon版本。安裝成功之後可以用以下兩個命令來查看是否安裝成功。
conda env list
conda info -e

3. windows下anaconda navigator怎麼新建python工程

方法/步驟

• 下載安裝Anaconda，建議安裝32位版本。

  

4. anaconda怎麼查看python版本

Anaconda是Python的一個開源發行版本，主要面向科學計算，預裝了豐富強大的庫。

使用Anaconda可以輕松管理多個版本的Python環境。

Anaconda默認有兩個版本，可以選擇64位還是32位安裝，當你安裝了其中一個版本時，系統默認為該版本。

同時你可以在已安裝的Anaconda版本中添加另一個版本的Python，實現多版本共存。

Anaconda可以使用命令行進行操作

conda的環境管理

conda info -e 查看當前已安裝的環境

conda create -n py27 python=2.7 添加2.7版本的Python環境

activate py27 切換到Python2.7環境

deactivate 返回默認的Python環境

conda remove -n py27 --all 刪除已安裝的Python環境

conda的包管理，類似Python的pip

conda list查看當前環境下已安裝的包

conda list -n py27 查看指定環境的已安裝的包

conda search selenium 查找package信息

conda install -n py27 selenium 指定環境安裝package，不加-n則安裝在當前活躍環境

conda update -n py27 selenium 指定環境更新package，不加-n則更新在當前活躍環境

conda remove -n py27 selenium 刪除package，不加-n則刪除在當前活躍環境

conda將conda、python等都視為package，因此可以使用conda管理conda和python的版本

conda update conda 更新conda

conda update anaconda 更新anaconda

conda update python 更新python，假設當前環境是3.6，則更新3.6.x系列版本

anconda的默認環境會安裝anconda的包集合，新添加的Python環境只會安裝相關的必須項，如python、pip等。

如果要使用anconda的集合包：

conda install anaconda 在當前環境下安裝anaconda包集合

conda create -n py27 python=2.7 anaconda 在創建環境的同時安裝anaconda集合包

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助。

5. 怎樣使用anaconda編輯python

1、安裝anaconda 想更好的學習python請關注微信公眾號「Python基礎教程」！
之前什麼都不需要安裝，直接在官網下載anaconda，我下載的是Python2.7，32位的。
下載好文件後，直接雙擊安裝，可以自己選定安裝位置。
安裝完anaconda，就相當於安裝了Python、IPython、集成開發環境Spyder、一些包等等。
2、Python（shell）

這個和我們直接安裝Python得到的Python shell用法一樣。當然由於安裝了anaconda，所以在這里好多包我們都可以使用了。
3、IPython
3.1 IPython(shell)
我們可以直接點擊打開，也可以像下面這樣在命令提示符中輸入ipython

這個和我們pip install ipython安裝的ipython用法一樣。
3.2 Ipython QTConsole
直接點擊打開，

3.3 IPython Notebook
我們直接點擊打開，或者在命令提示符中輸入ipython.exe notebook。
4、Spyder（IDE）
4.1 Spyder
Spyder的最大優點就是模仿MATLAB的「工作空間」。
直接點擊打開：

4.2 其他的IDE使用anaconda
由於安裝完anaconda就自帶了Spyder集成開發環境了，所以不需要任何配置可以直接使用，但是其他你自己安裝的IDE要想使用anaconda需要配置。
配置的方法我們可以去官網了解。下面我們以Pycharm為例。
其實如果anaconda在Pycharm之前安裝，那麼遇到解釋器選擇的時候會有一個選項，我們直接選擇就OK了。如果在Pycharm之後安裝，我們只需要手動設置一下Pycharm所用的解釋器就行了。

5、安裝包
其實安裝完anaconda後，基本上就把我們常用的部分包安裝好了，但是畢竟只是安裝了一小部分（我們可以去官網查看安裝了哪些包），還有一部分需要我們自己來安裝。
查看已經安裝的包我們可以在命令提示符中輸入pip list或者用anaconda自帶的包管理器conda（conda list）。
5.1 pip 或conda安裝
我們可以在命令提示符中輸入pip install 包名，或者conda install 包名。conda和pip的用法基本上一致（更新？卸載？還不確定）。但是我們使用conda安裝的時候不僅會安裝當前你要安裝的包還會提示更新其他已經安裝過的包，所以我基本上都是直接用pip安裝。
5.2 文件安裝
pip或conda不能安裝的話，我們就下載文件安裝，比如exe文件（雙擊安裝）或者whl文件（pip安裝）等等。
6、anaconda自帶的命令窗口
上面我們說的命令提示符基本上都是在系統盤上的操作。其實anaconda自帶一個命令窗口。直接點擊打開

所有可以在「命令提示符」中運行的都可以在這里運行，只不過文件的路徑改變了而已。就比如我們在這兩個命令窗口中分別輸入ipython.exe notebook，默認的文件.ipynb存儲在不同的位置。

6. 如何用anaconda寫python

在anaconda prompt窗口敲入以下命令：
conda upgrade –all
解釋：可以將anaconda當前環境下的軟體包都進行一個更新，保證後續安裝都是最新的可用包。
conda install numpy scipy pandas
解釋：conda一次可以安裝多個軟體包。上面這個指令就可以一次安裝好numpy, scipy, pandas
conda create -n py3 python=3 或 conda create -n py2 python=2
解釋：上面是分別建立python 3.5和python 2.7虛擬環境的指令。py3（py2）是自己起的環境名；python=3 (python=2)是指定python版本
activate py3
解釋：這樣就進入python 3.5的環境了
conda list
解釋：查看當前環境下都已經安裝了哪些包。如果需要安裝新包，敲入指令 conda install <package name>就可以了
deactivate py3
解釋：退出python3.5的環境

7. 安裝Anaconda3 後，怎樣使用 Python 2.7

首先決定你想要的名字，以下稱為NAME。

在開始菜單里找到Anaconda Prompt（在Anaconda2(64-bit)文件夾中），然後輸入：

conda -n NAME python=2.7

然後等字幕跳完以後輸入：

activate NAME

之後你就有一個Python2.7的環境了，注意是環境，不是安裝的python，區別就是環境是可以有多個的，但是python一個版本只能有一個。

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如果你說的是普通Pytho2.7的安裝的話：

進入python.org

找到download按鈕，選擇你的系統然後2.7.13

或者點擊你的系統-latest release 2.7.13-拉到最下面-（你的系統）x86 executable installer

8. 怎麼在mac 系統上使用Python怎麼安裝Anaconda

1. 首先安裝python，我選擇安裝Anaconda （Windows 64-Bit Python 2.7 Graphical Installer 下載地址）。
Anaconda的一些命令（在Anaconda的命令行窗口輸入）：
conda list #該命令，將列出Anaconda安裝的所有應用包，我們可以看到Anaconda已經安裝了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。
conda install <pkg name> #該命令用於安裝應用包，如 conda install numpy.
pip install <pkg name> #該命令用於安裝應用包，如 pip install theano.
conda update <pkg name> #升級應用包，如 conda update python
2. 安裝Theano，在Anaconda 的命令窗口中輸入 pip install theano，可以看到程序開始下載安裝包，並檢查是否滿足安裝條件：numpy>=1.5.0，scipy>=0.7.2，滿足條件之後開始運行setup.py安裝theano，安裝完成後會顯示Successfully installed theano。
3. 測試Theano安裝情況。
（1）在ipython中輸入以下兩行代碼：
import theano

theano.test()
會顯示theano的版本號，安裝位置，已經其他包的安裝版本，如numpy,nose,python等。
在運行中出現g++不是內部或外部命令，也不是可運行的程序或批處理文件。
（2）在Anaconda的命令行窗口輸入：python Lib\site-packages\theano\tests\run_tests_in_batch.py
顯示unable to find theano-nose，查看run_tests_in_batch.py發現，其中路徑設置為在bin下尋找theano-nose文件，而實際上Anaconda文件夾下根本沒有bin這個文件夾，theano-nose存放在Scripts文件夾中。
》》》嘗試1：將Scripts更名為bin，重新運行這句命令，可以成功運行。但是出現一個warning，提示沒有檢測到g++，所以無法運行優化後的C代碼版本，只能執行python版本。
該種嘗試的結果是，下次打開Anaconda 命令窗口後出現錯誤，因為其運行路徑為Scripts，所以還是不要修改了。
（3）g++問題。我們打開MinGW文件夾，可以很清楚的看到有g++，但是為什麼使用不了呢？？在Anaconda 命令窗口中輸入g++也能成功調用g++.exe啊。所以結論是，鑒於這個代碼中出現很明顯的漏洞，所以說不定這里也是錯誤，先不管這些了。
試著做了以下配置，也不知行不行。
添加環境變數: path: C:\Anaconda\MinGW\bin;C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;
新建環境變數： PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;
在home目錄下（cmd可以看到，我的是C:\Users\Administrator），創建 .theanorc.txt 文件內容如下：
[global]
openmp=False
[blas]
ldflags=
[gcc]
cxxflags = -IC:\MinGW\include
（4）驗證BLAS是否安裝成功。由於numpy是依賴BLAS的，如果BLAS沒有安裝成功，雖然numpy亦可以安裝，但是無法使用BLAS的加速。驗證numpy是否真的成功依賴BLAS編譯，用以下代碼試驗：
>>> import numpy
>>> id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot)
False
結果為False表示成功依賴了BLAS加速，如果是Ture則表示用的是python自己的實現並沒有加速。

9. anaconda python3.7安裝步驟

《Anaconda3軟體》網路網盤資源免費下載:

鏈接: https://pan..com/s/1pOzDpvL-l8y6zGvcOW2Ofg

Anaconda3-2020.02最新中文版是專門為了方便使用 Python 進行數據科學研究而建立的一組軟體包，涵蓋了數據科學領域常見的 Python 庫，並且自帶了專門用來解決軟體環境依賴問題的 conda 包管理系統。可以使用它創建虛擬環境，以便更輕松地處理多個項目。主要提供了包管理與環境管理的功能，可以很方便地解決多版本python並存、切換以及各種第三方包安裝問題。