anaconda pycharm使用教程（anaconda python 怎么使用）

本文目录

• anaconda python 怎么使用
• pycharm上怎么使用anaconda的numpy库
• pycharm使用anaconda虚拟环境
• anaconda怎么用Python代码（Anaconda的使用方法）
• Jet Brains Pycharm 基本配置
• Anaconda与pycharm连接
• 怎么在mac 系统上使用Python怎么安装Anaconda
• 在pycharm 中怎么用anaconda 的库
• 如何使用Anaconda更新Python版本

anaconda python 怎么使用

1、安装anaconda 想更好的学习python请关注微信公众号“Python基础教程”！
之前什么都不需要安装，直接在官网下载anaconda，我下载的是Python2.7，32位的。
下载好文件后，直接双击安装，可以自己选定安装位置。
安装完anaconda，就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Spyder、一些包等等。
2、Python（shell）
这个和我们直接安装Python得到的Python shell用法一样。当然由于安装了anaconda，所以在这里好多包我们都可以使用了。
3、IPython
3.1 IPython(shell)
我们可以直接点击打开，也可以像下面这样在命令提示符中输入ipython

这个和我们pip install ipython安装的ipython用法一样。
3.2 Ipython QTC***ole
直接点击打开，
3.3 IPython Notebook
我们直接点击打开，或者在命令提示符中输入ipython**** notebook。
4、Spyder（IDE）
4.1 Spyder
Spyder的最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。
直接点击打开：
4.2 其他的IDE使用anaconda
由于安装完anaconda就自带了Spyder集成开发环境了，所以不需要任何配置可以直接使用，但是其他你自己安装的IDE要想使用anaconda需要配置。
配置的方法我们可以去官网了解。下面我们以Pycharm为例。
其实如果anaconda在Pycharm之前安装，那么遇到解释器选择的时候会有一个选项，我们直接选择就OK了。如果在Pycharm之后安装，我们只需要手动设置一下Pycharm所用的解释器就行了。
5、安装包
其实安装完anaconda后，基本上就把我们常用的部分包安装好了，但是毕竟只是安装了一小部分（我们可以去官网查看安装了哪些包），还有一部分需要我们自己来安装。
查看已经安装的包我们可以在命令提示符中输入pip list或者用anaconda自带的包管理器conda（conda list）。
5.1 pip 或conda安装
我们可以在命令提示符中输入pip install 包名，或者conda install 包名。conda和pip的用法基本上一致（更新？卸载？还不确定）。但是我们使用conda安装的时候不仅会安装当前你要安装的包还会提示更新其他已经安装过的包，所以我基本上都是直接用pip安装。
5.2 文件安装
pip或conda不能安装的话，我们就下载文件安装，比如exe文件（双击安装）或者whl文件（pip安装）等等。
6、anaconda自带的命令窗口
上面我们说的命令提示符基本上都是在系统盘上的操作。其实anaconda自带一个命令窗口。直接点击打开

所有可以在“命令提示符”中运行的都可以在这里运行，只不过文件的路径改变了而已。就比如我们在这两个命令窗口中分别输入ipython**** notebook，默认的文件.ipynb存储在不同的位置。

pycharm上怎么使用anaconda的numpy库

你环境没有安装numpy库，第一张图片右上方那个加号，点他，然后搜索numpy库添加，如果出现安装不了的话建议你先更新pip库

pycharm使用anaconda虚拟环境

添加解释器菜单的第二个就是我们的anaconda的选项了，点击后就可以看到下面右侧的界面。其中有两个选项，创建新的虚拟环境和选择已经存在的环境。

第一次进入pycharm它会直接提示你选择python解释器，也就是要去选定我们的环境。
anaconda所有的虚拟环境都存放在conda目录下的envs目录下，base虚拟环境除外，它是anaconda自己创建的一个虚拟环境。

像上面那样，选择完毕后就可以正常使用了。
补充：在这里补充下anaconda创建和删除虚拟环境的命令。

创建：

conda create -n name python==3.7

其中name和Python版本是可以自己选择的

删除：

conda remove -n name --all

anaconda怎么用Python代码（Anaconda的使用方法）

Anaconda安装成功后，python也默认安装完成。
Anaconda启动成功后，默认的环境为base环境，对于初学者来说不太好理解。base环境就好像我们操作系统的C盘的“桌面”一样，中文件不能都放在桌面上，要在除C盘以外的分驱上建立文件夹来管理计算机中的文件。也可以理解为windows系统中的用户，管理员可以建立不同的用户，每个用户可以独立设置个性化的系统。
图1
1.新建Anaconda环境
在Anaconda主界面中依次选择：“Environments”、“base”、“OpenTerminal”，如图2
图2
进入命令行窗口，如图3
图3
新建一个名为“PTcamp”的环境，在命令行窗口输入新建环境的命令：
condacreate-nPTcamppython=3.7.0，其中PTcamp为环境名，python=3.7.0为指定python的版本号。
图4
提示：将有几个新的包需要安装，选择y，如图5。
图5
此时提示是否要激活PTcamp的环境，如果要激活直接输入condaactivatePTcamp即可，也可以不激活，对后面的使用没有影响，如图6。
图6
输入python可进入python的交互编程界面，实际上我们很多情况下会用Jupyternotebook来编程方便，当然，读者可根据自身的实际情况，也会选择Pycharm等其他环境编程。
图7
新建成功后，在Anaconda主界面上就会出现PTcamp环境，以后的操作就都可以在新建的环境中操作，如图8。对照图5，我们可以发现PTcamp环境的几个包就是刚刚安装的包。
图8
2.安装Jupyternotebook
打开Anaconda主界面，切换到我们自己创建的环境PTcamp，如图9。
图9
选择JupyterNotebook,点击“install”,系统会自动完成安装，点击“launch”登录，在浏览器窗口中打开Jupyternotebok，如图10。点击“new”，“Folder”新建一个自己的文件夹。
图10
勾选图11中刚刚建的文件夹后，拖动页面到最上方点击“Rename”重命名“PTcamp”，如图12。
图11
图12
进入“PTcamp”文件夹中，点击“New”，选择Python3，如图13。
图13
进入Jupyternotebook交互的编程界面，如图14
图14
File菜单中Rename对当前的文档重命名，如图15。
图15
python编程中用到的第三方库，如pandas、numpy等的安装将在下一章详细讲解。

Jet Brains Pycharm 基本配置

准备：Pycharm 、Anaconda3（或者Anaconda2）

1.分别安装俩款软件，Pycharm 需激活，激活方法自行百度。

2.运行Pycharm ，打开FIle-》Setting，点击Project，然后点击右上角的小齿轮，选择Add Local

3.Location为新建PY文件的存储路径；Base interpreter要选择你电脑上Anaconda里python****的路径（如图3）
4.如图4所示，点击Apply-》OK，环境就配置完成了
5.等待加载，如图5
注：Anaconda集成了很多Python的第三方库，若在列表里找不到里想要的库，可运行Anaconda Prompt 进行pip安装

Anaconda与pycharm连接

在工作环境中我们会集成开发环境去编码, 这里介绍一下pycharm（我自己使用这个）, 而pycharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合

在 Setting =》 Project =》 Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击 Add Local 为你某个环境的 python**** 解释器就行了

比如你要在 learn (自定义的)环境中编写程序, 那么就修改为 D:\Software\Anaconda\envs\learn , 可以看到这时候下面的依赖包也变成了learn环境中的包了.接下来我们就可以在pycharm中愉快的编码了.

现在你是不是发现用上anaconda就可以十分优雅简单的解决上面所提及的单个python环境所带来的弊端了呢, 而且也明白了其实这一切的实现并没有那么神奇.

当然anaconda除了包管理之外还在于其丰富数据分析包, 不过那就是另一个内容了, 我们先学会用anaconda去换一种方法管里自己的开发环境, 这已经是一个很大的进步了.

怎么在mac 系统上使用Python怎么安装Anaconda

1. 首先安装python，我选择安装Anaconda （Windows 64-Bit Python 2.7 Graphical Installer 下载地址）。
Anaconda的一些命令（在Anaconda的命令行窗口输入）：
conda list #该命令，将列出Anaconda安装的所有应用包，我们可以看到Anaconda已经安装了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。
conda install 《pkg name》 #该命令用于安装应用包，如 conda install numpy.
pip install 《pkg name》 #该命令用于安装应用包，如 pip install theano.
conda update 《pkg name》 #升级应用包，如 conda update python
2. 安装Theano，在Anaconda 的命令窗口中输入 pip install theano，可以看到程序开始下载安装包，并检查是否满足安装条件：numpy》=1.5.0，scipy》=0.7.2，满足条件之后开始运行setup.py安装theano，安装完成后会显示Successfully installed theano。
3. 测试Theano安装情况。
（1）在ipython中输入以下两行代码：
import theano
theano.test（）
会显示theano的版本号，安装位置，已经其他包的安装版本，如numpy,nose,python等。
在运行中出现g++不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
（2）在Anaconda的命令行窗口输入：python Lib\site-packages\theano\tests\run_tests_in_batch.py
显示unable to find theano-nose，查看run_tests_in_batch.py发现，其中路径设置为在bin下寻找theano-nose文件，而实际上Anaconda文件夹下根本没有bin这个文件夹，theano-nose存放在Scripts文件夹中。
》》》尝试1：将Scripts更名为bin，重新运行这句命令，可以成功运行。但是出现一个warning，提示没有检测到g++，所以无法运行优化后的C代码版本，只能执行python版本。
该种尝试的结果是，下次打开Anaconda 命令窗口后出现错误，因为其运行路径为Scripts，所以还是不要修改了。
（3）g++问题。我们打开MinGW文件夹，可以很清楚的看到有g++，但是为什么使用不了呢？？在Anaconda 命令窗口中输入g++也能成功调用g++****啊。所以结论是，鉴于这个代码中出现很明显的漏洞，所以说不定这里也是错误，先不管这些了。
试着做了以下配置，也不知行不行。
添加环境变量： path: C:\Anaconda\MinGW\bin;C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;
新建环境变量： PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;
在home目录下（cmd可以看到，我的是C:\Users\Administrator），创建 .theanorc.txt 文件内容如下：
openmp=False
ldflags=
cxxflags = -IC:\MinGW\include
（4）验证BLAS是否安装成功。由于numpy是依赖BLAS的，如果BLAS没有安装成功，虽然numpy亦可以安装，但是无法使用BLAS的加速。验证numpy是否真的成功依赖BLAS编译，用以下代码试验：
》》》 import numpy
》》》 id（numpy.dot） == id（numpy.core.multiarray.dot）
False
结果为False表示成功依赖了BLAS加速，如果是Ture则表示用的是python自己的实现并没有加速。

在pycharm 中怎么用anaconda 的库

方法1:

在 pycharm的设置里面找到这个,点加号

然后搜索你需要的库,再点安装.

方法2:

在 terminal 里输入指令,用 pip安装.

如何使用Anaconda更新Python版本

使用Anaconda更新Python版本的方法和详细的操作步骤如下：

1、首先，直接打开计算机的开始菜单，然后选择“Anaconda Prompt”进入，如下图所示。

2、其次，下一步如果没有问题，请输入图中所示的代码进行确认，如下图所示。

3、接着，此时需要通过“File”，来点击“Settings”跳转，如下图所示。

4、最后，等找到Project Interpreter添加解释器后，就可以使用Anaconda更新Python版本，如下图所示。