Windows 10上快速入门：Anaconda与Jupyter Notebook的安装与管理

本篇文章主要介绍了Anaconda与Jupyter Notebook的基础知识，特别针对Windows 10系统用户。Anaconda是一个功能强大的Python包管理和环境管理器，它在数据科学和机器学习领域中扮演着关键角色。 **What (什么是)**: Anaconda的核心功能是提供了一个集成的Python发行版，包含了大量常用的科学计算和数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Keras、Scikit-learn和TensorFlow等。此外，它还包含了一个名为Jupyter Notebook的交互式编程环境，允许用户创建和共享文档式代码。 **Why (为什么使用)**: 1. **包管理**：Anaconda简化了Python第三方库的安装过程，确保了不同项目的依赖项统一管理和版本控制。 2. **环境隔离**：通过创建多个独立的环境，比如Python 2和Python 3，避免不同项目之间的包冲突，保持代码的整洁。 3. **效率提升**：清华大学镜像提供了更快的下载速度，减少了安装时间。 **How (如何操作)**: 1. **下载安装**：访问Anaconda官网下载，或者选择清华大学镜像加速下载。安装后，需将Anaconda的安装路径添加到系统环境变量中。 2. **环境变量配置**：进入系统设置，编辑环境变量，在"Path"中添加Anaconda的Scripts目录，解决命令行找不到conda的问题。 3. **包管理**：在Anaconda Prompt中，使用`conda list`查看已安装包，`conda install 包名`用于安装新的包；在Jupyter Notebook中，可以使用`!pip install 包名`进行安装和升级。 4. **环境管理**：使用`conda create --name 环境名 python=3.5`来创建新环境，`conda activate 环境名`激活环境，`conda env remove -n 环境名`删除环境。`conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda`用于添加默认的镜像源。 Anaconda和Jupyter Notebook组合为数据科学家和开发者提供了一套高效且易于管理的工具，使得在不同项目之间切换和维护代码环境变得更加便捷。理解并掌握这些基本操作是入门Python数据分析和科学计算的第一步。