Python 데이터 분석 입문

Anaconda
Anaconda(구렁이)는 Python,conda,기타 의존 가방 을 묶 은 소프트웨어 다.180 여 개의 배 울 수 있 는 컴 퓨 팅 패키지 와 그 의존 도 를 포함 하고 있다.Anaconda 3 는 Python 3 을 통합 한 환경 이 고 Anaconda 2 는 Python 2 를 통합 한 환경 이다.Anaconda 가 기본적으로 통합 한 가방 은 내 장 된 Python 에 속 하 는 가방 입 니 다.또한 대부분의 운영 체제(예 를 들 어 Windows,Mac,Linux 등)를 지원 합 니 다.다운로드 주 소 는 다음 과 같 습 니 다https://www.anaconda.com/distribution/(홈 페이지 다운로드 가 너무 느 리 면 청화대학 교 오픈 소스 소프트웨어 사이트 에서 다운로드 할 수 있 습 니 다.https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/）。자신의 운영 체제 에 따라 해당 버 전 을 다운로드 합 니 다.Anaconda 에 많은 가방 이 내장 되 어 있 기 때문에 설치 과정 에 상당 한 시간 이 걸 립 니 다.설치 할 때 인내심 을 가지 고 기 다 려 야 합 니 다.설치 가 완료 되면 다음 과 같은 몇 가지 모듈 이 있 습 니 다.Anaconda prompt,Anaconda Navigator,Spyder,Jupyter notebook,다음은 각각 소개 합 니 다.
2.naconda prompt
Anaconda prompt 는 anaconda 를 조작 하 는 터미널 입 니 다.Anaconda 를 설치 한 후 환경 변수의 PATH 에 환경 변 수 를 추가 하지 않 았 다 면 나중에 터미널 에서 anaconda 관련 명령 을 사용 하려 면 Anaconda prompt 에서 완료 해 야 합 니 다.

3.Anaconda Navigator
이것 은 네 비게 이 션 패 널 에 해당 하 며,위 에 Anaconda 와 관련 된 소프트웨어 가 조직 되 어 있다.
Spyder
Python 을 전문 적 으로 개발 하 는 소프트웨어 로 MATLAB 를 잘 아 는 동창 회 는 친근감 이 있 지만 후기 학습 과정 에서 우 리 는 이 도 구 를 사용 하여 코드 를 쓰 지 않 을 것 이다.왜냐하면 더 좋 은 대체 도구 가 있 기 때문이다.

5.jupyter 노트북
코드 의 실행 효 과 를 실시 간 으로 볼 수 있 는 Python 편집 환경

jupyter notebook 을 사용 하 는 자세:
1.Anaconda Prompt 를 열 고 프로젝트 가 있 는 디 렉 터 리 로 들 어 갑 니 다.
2.jpyter notebook 명령 을 입력 하여 jpyter notebook 브 라 우 저 를 엽 니 다.
6.conda 기본 사용
conda 는 Anaconda 설치 와 함께 자동 으로 설 치 됩 니 다.conda 는 virtualenv 처럼 서로 다른 환경 을 관리 할 수도 있 고 pip 처럼 특정한 환경 에서 의 가방 을 관리 할 수도 있다.내 려 와 서 두 가지 기능 의 용법 을 보다.
환경 관리:
conda 는 virtualenv 와 같이 서로 다른 Python 환경 을 관리 할 수 있 고 서로 다른 환경 간 에 서로 격 리 되 어 서로 영향 을 주지 않 습 니 다.왜 다른 환경 을 만들어 야 합 니까?그 이 유 는 프로젝트 가 비교적 많 지만 프로젝트 에 의존 하 는 가방 이 다 르 기 때 문 입 니 다.예 를 들 어 A 프로젝트 는 Python 2 로 개 발 했 고 B 프로젝트 는 Python 3 로 개 발 했 습 니 다.그러면 우 리 는 같은 컴퓨터 에서 두 개의 서로 다른 환경 으로 그들의 운행 을 지탱 해 야 합 니 다.환경 을 만 드 는 기본 명령 은 다음 과 같 습 니 다.

shell
# conda create --name [    ]     ：
conda create --name da-env

이렇게 하면 da-env 라 는 환경 을 만 들 것 입 니 다.이 환경의 python 해석 기 는 anaconda 에 따라 anaconda 가 3.7 이면 기본 값 으로 3.7 의 환경 을 사용 합 니 다.anaconda 에 내 장 된 것 이 2.7 이면 기본 값 으로 2.7 의 환경 을 사용 합 니 다.그리고 conda install numpy 방식 으로 가방 을 설치 할 수 있 습 니 다.그리고 이렇게 설 치 된 가방 은 현재 환경 에 만 설 치 됩 니 다.어떤 학우 들 은 Python 2.7 의 환경 을 설치 하려 면 anaconda 에 Python 2.7 이 내장 되 어 있 지 않 으 면 어떻게 실현 해 야 하 는 지 묻 고 싶 을 수도 있다.실제로,우 리 는 설치 할 때 python 버 전 을 지정 해 야 합 니 다.만약 이 버 전이 현재 존재 하지 않 는 다 면,anaconda 는 자동 으로 우리 에 게 다운로드 해 줄 것 입 니 다.따라서 Python 2.7 환경 을 설치 하고 다음 코드 를 사용 하면 이 루어 집 니 다.

conda create --name xxx python=2.7

다음은 conda 관리 환경의 다른 명령 을 보 여 줍 니 다.
만 들 때 설치 할 가방 을 지정 합 니 다:

conda create --name xxx numpy pandas

만 들 때 지정 한 패키지 도 필요 하고 python 환경 도 지정 해 야 합 니 다:

conda create --name xxx python=3.6 numpy pandas

어떤 환경 에 들어가다

windows: activate xxx mac/linux: source activate xxx

종료 환경:

 deactivate

현재 모든 환경 보 여주 기:

conda env list

어떤 환경 제거:

conda remove --name xxx --all

환경 에서 가방 내 보 내기 및 가 져 오기:
내 보 내기:conda env export>environment.yml.
가 져 오기:conda env create--name xxx-f environment.yml.
패키지 관리:
conda 도 가방 관리 에 사용 할 수 있 습 니 다.예 를 들 어 우리 가 새로운 환경 을 만 든 후에 이 환경 에 가방(예 를 들 어 numpy)을 설치 하려 면 다음 과 같은 코드 를 통 해 이 루어 질 수 있다.

conda remove --name xxx --all

다음은 가방 관리 에 자주 사용 되 는 명령 을 소개 합 니 다.
어떤 환경 에 들 어가 지 않 고 이 환경 에 패 키 지 를 직접 설치 합 니 다.

conda remove --name xxx --all

이 환경 에서 모든 가방 을 보 여 줍 니 다:

 conda list

가방 마 운 트 해제:

 conda remove [  ]

설치 패키지 의 원본 설정:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
conda config --set show_channel_urls yes

파 이 썬 데이터 분석 입문 에 관 한 이 글 은 환경 구축 방법 에 관 한 글 을 소개 합 니 다.더 많은 파 이 썬 환경 구축 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많은 응원 바 랍 니 다!