Windows下下PyCharm配置配置Anaconda环境环境(超详细教程超详细教程)
主要介绍了Windows下PyCharm配置Anaconda环境,本文给大家分享一篇超详细教程,通过图文并茂的形式给
大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
首先来明确一下首先来明确一下Python、、PyCharm和和Anaconda的关系的关系
1、Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
虽然Python3.5自带了一个解释器IDLE用来执行.py脚本,但是却不利于我们书写调试大量的代码。常见的是用Notepade++写
完脚本,再用idle来执行,但却不便于调试。这时候就出现了PyCharm等IDE,来帮助我们调试开发。
2、PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高
亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外,该IDE提供了一些高级功能,以用于支持
Django框架下的专业Web开发。
但是Python自身缺少numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn....等一系列包,需要我们用pip来导入这些包才能进行相应运算
(在cmd终端输入:pip install numpy就能安装numpy包了。)
虽然PyCharm也能自动搜索和下载包,但是但是总是会遇到有些包下载失败或查询不到,很不方便,此时就出现了Anaconda
大蟒蛇来解决这个问题。
3、Anaconda是一个开源的Python发行版本。其包含了720多个数据科学相关的开源包,在数据可视化、机器学习、深度学
习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析,甚至可以用在大数据和人工智能领域。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的
下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行
版(仅包含conda和 Python)。
Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本,大大简化了工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包,而且
安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
也就是说,也就是说,Anaconda自带很多自带很多Python包,有了包,有了Anaconda就不用再对这些包进行安装了。而且在就不用再对这些包进行安装了。而且在PyCharm中可以查看这些中可以查看这些
包,如果需要的包在系统中不存在,也可以很省心的进行包的在线下载,省事省力省心包,如果需要的包在系统中不存在,也可以很省心的进行包的在线下载,省事省力省心~~
那么如何将那么如何将Anaconda集成到集成到PyCharm中呢?中呢?
(1)安装Anaconda。
1、进入Anaconda官网下载Anaconda,官网下载地址:https://www.anaconda.com/download/
点击需要的版本进行下载,我这里选的是Windows版。
可以选择Python的版本,我这里选的是Python3
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