使用Miniconda搭建Python数据分析开发环境

Python数据分析开发环境配置指南 通过miniconda安装配置Python数据分析开发环境，主要涵盖了miniconda的安装、环境搭建和Python数据分析开发环境的配置。下面是相关知识点的详细说明： 一、miniconda的安装 miniconda是Anaconda的轻量级版本，只包含conda、Python和少量的包，不包含图形化界面，通过控制台命令运行，大小只有50几兆。适合于机子性能不足或高级用户开发使用。miniconda的安装过程可以按照以下步骤进行： 1. 进入清华镜像miniconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 2. 找到miniconda较新版本，下载默认安装。注意：不要安装在中文目录。 二、conda环境的搭建 conda是Anaconda的包管理器，可以用来安装、更新和管理Python packages。conda环境的搭建可以按照以下步骤进行： 1. 安装成功后，在开始菜单栏中找到并打开Anaconda Prompt（Miniconda3）：不要管截图中的其他部分是否存在，只要能找到这个就行。 2. 打开后是控制台（注意，前面有(base)）。 3. 修改清华镜像源：参照链接：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 4. 修改当前用户目录下的.condarc文件，Windows用户无法直接创建名为.condarc的文件，可先执行conda config --set show_channel_urls yes生成该文件之后，用记事本打开后清空文件内容并粘贴上面这些内容并保存后关闭。 channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 三、Python数据分析开发环境的配置 Python数据分析开发环境的配置可以按照以下步骤进行： 1. 创建新的conda环境命令为：conda create -n pydatatest python=3.7；在创建过程中输入y： 2. 安装numpy命令：conda install numpy 3. 安装pandas：conda install pandas 4. 安装matplotlib：conda install matplotlib 5. 安装scikit-learn：conda install scikit-learn 6. 安装jupyter notebook：conda install jupyter notebook 通过以上步骤，可以成功配置Python数据分析开发环境，准备好进行数据分析任务。