Ubuntu 16.04下亲测Linux版Anaconda3安装及虚拟环境管理

本文主要介绍了如何在Linux环境下，特别是Ubuntu 16.04系统上下载和安装Anaconda3，这是一个针对数据科学和机器学习开发的强大Python发行版。Anaconda提供了众多科学计算库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，以及集成的Jupyter Notebook，使得开发者可以方便地进行数据处理、可视化和模型开发。 首先，我们要关注的是标题中提到的“Linux版的anaconda安装包”，这通常指的是Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh，这是针对64位Linux系统的安装脚本。这个版本是在2019年发布的，虽然现在时间已经过去了几年，但因为Anaconda的更新策略通常是稳定性和兼容性优先，较旧版本依然可以在许多场景下正常工作，特别是对于不频繁更新或对稳定性有较高要求的用户。 在Ubuntu 16.04系统上进行安装，意味着用户无需担心兼容性问题，因为这是官方支持的版本。Anaconda的安装过程相对简单，通常包括下载安装脚本、运行脚本并按照提示完成配置。提供的链接是到百度网盘的下载地址，提取码为"h85c"，用户可以通过这个链接获取到安装包，并且建议使用手机App下载，以优化用户体验。 在安装过程中，需要注意以下几点： 1. **权限问题**：确保在执行安装脚本时拥有足够的权限，可能需要使用`sudo`命令。 2. **选择安装路径**：安装脚本会询问你是否接受默认的安装路径，如果需要自定义路径，这时可以指定。 3. **虚拟环境管理**：Anaconda的一个亮点是其强大的虚拟环境管理功能，允许你在同一个系统上创建多个独立的Python环境，每个环境有自己的包依赖，这样可以避免不同项目之间的包冲突。 4. **安装后配置**：安装完成后，你可以通过命令行使用`conda create`来创建新环境，然后使用`conda activate`来激活特定环境。 这篇教程为那些在Linux尤其是Ubuntu环境中想要使用Anaconda进行深度学习或科学计算任务的用户提供了实用的指导，无论是初次接触还是有一定经验的开发者，都能从中获益。同时，由于Anaconda的易用性和广泛社区支持，它已经成为Python数据分析和机器学习领域的首选工具之一。