anaconda的jupyter使用教程

时间: 2023-04-30 10:06:36 浏览: 96

anaconda3安装及jupyter环境配置全教程

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### Anaconda3安装及Jupyter环境配置全教程 #### 一、Anaconda3简介与下载 **Anaconda** 是一个非常流行的 Python 和 R 的数据科学平台，它包含了 Conda（一个开源的包管理系统和环境管理系统）、Python 和 R 的数据科学库，以及 Jupyter Notebook 等一系列的数据科学工具。Anaconda 提供了一个简单易用的方式来管理和运行数据科学项目所需的各种工具。对于本文档提到的 Anaconda3 安装和 Jupyter 环境配置，我们首先需要下载最新的 Anaconda3 发行版。通常情况下，官方网站可能由于网络问题导致下载速度较慢。因此推荐使用国内的镜像站点，比如清华大学的镜像站，以提高下载速度。 **下载步骤**: 1. **访问镜像站点**: 访问清华大学的镜像站点：[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/)。 2. **选择合适的版本**: 本文档提到的是 Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh，这是针对 Linux x86_64 架构的版本。如果你使用的操作系统不是 Linux 或者架构不同，请选择适合的版本。 3. **下载**: 使用 wget 命令下载 Anaconda3 的安装包，如文中所示： ```bash wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh ``` #### 二、安装 Anaconda3 **安装步骤**: 1. **运行安装脚本**: 使用 bash 命令运行下载好的安装脚本，并按照提示进行安装。 ```bash sh ./Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh ``` 2. **指定安装路径**: 在安装过程中，可以选择安装位置，默认情况下会安装到用户的主目录下，但为了更好地进行权限管理和环境共享，建议指定安装目录为 `/opt/anaconda3`。 3. **环境变量配置**: - **编辑文件**: 编辑 `/etc/profile` 或者 `~/.bashrc` 文件来添加环境变量。 - **添加环境变量**: 文中给出了具体的环境变量配置示例，需要注意的是，最好避免直接将这些配置写入 `/etc/profile`，以免影响系统其他部分。 - **使配置生效**: 通过 `source ~/.bashrc` 命令使新的环境变量配置立即生效。 #### 三、用户组和权限管理为了更好地进行用户权限管理并统一虚拟环境的位置，可以采取以下步骤： 1. **创建用户组**: 创建名为 `anaconda` 的用户组，并将需要使用 Anaconda 的用户添加到该组中。 ```bash sudo groupadd anaconda ``` 2. **设置所属组**: 将 `/opt/anaconda3` 目录的所属组设置为 `anaconda`。 ```bash sudo chgrp -R anaconda /opt/anaconda3 ``` 3. **修改权限**: 修改 `/opt/anaconda3` 目录的权限，确保用户组成员可以访问。 ```bash sudo chmod 770 -R /opt/anaconda3 ``` 4. **添加用户到用户组**: 将需要使用 Anaconda 的用户添加到 `anaconda` 用户组。 ```bash sudo usermod -a -G anaconda 用户名 ``` #### 四、卸载 Anaconda3 如果需要卸载 Anaconda3，可以执行以下步骤： 1. **删除安装目录**: 删除 Anaconda3 的安装目录。 ```bash rm -rf /opt/anaconda3 ``` 2. **移除环境变量**: 删除 `.bashrc` 或 `/etc/profile` 中有关 Anaconda 的配置。 ```bash vi ~/.bashrc ``` 移除相应的配置后，执行 `source ~/.bashrc` 使更改生效。 #### 五、更新 conda 并安装 ipykernel **更新 conda**: 1. **检查 conda 版本**: 首先检查当前 conda 的版本。 ```bash conda --version ``` 2. **更新 conda**: 如果需要更新 conda，可以使用以下命令。 ```bash conda update -n base -c defaults conda ``` **安装 ipykernel**: 1. **安装 ipykernel**: 安装完成后，可以通过 conda 安装 ipykernel。 ```bash conda install -c anaconda ipykernel ``` #### 六、创建和管理 Jupyter 环境 **创建新环境**: 1. **创建环境**: 使用 conda 创建一个新的环境，例如命名为 `myenv`。 ```bash conda create -n myenv python=3.7 ``` 2. **激活环境**: 激活刚创建的环境。 ```bash conda activate myenv ``` 3. **安装 Jupyter**: 在该环境中安装 Jupyter。 ```bash conda install jupyter ``` 4. **安装 ipykernel 并注册**: 为了在 Jupyter Notebook 中使用新环境，还需要安装 ipykernel 并将其注册到 Jupyter。 ```bash python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name="Python (myenv)" ``` 完成以上步骤后，即可使用 Anaconda3 和 Jupyter 环境进行数据科学项目的工作了。这样的配置不仅便于管理和维护，还能够确保项目之间相互独立，避免环境冲突的问题。

Anaconda是一个流行的Python编程环境，包含了许多流行的Python库和工具。Jupyter是Anaconda中一个交互式的编程环境，可以在网页浏览器中直接编写和运行Python代码。在使用Jupyter之前，你需要先安装Anaconda，并创建一个Python环境。然后，打开Jupyter，就可以开始编写Python代码了。在Jupyter中，代码是按照单元（cell）划分的，每个单元可以包含多行代码。你可以执行单元中的代码，并查看代码的输出。此外，你还可以在Jupyter中进行文本编辑、添加图片和各种有用的工具。

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anaconda的jupyter使用教程

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