Anaconda發行版：使用Python的最完整的數據科學套件

在過去的幾天裡，我一直在非常深入地學習和練習 Python程式設計語言 我們在博客上反复討論過，主要是因為我有幾個要指定的想法，這些想法旨在 在Linux中自動化流程 但這可以在其他操作系統中擴展。

所有這些研究使我有機會結識新朋友 對Python程序員非常有用的工具，技巧和指南，因此在接下來的幾天中，我們可能會分享與這種強大的編程語言相關的幾篇文章。

Anaconda發行 是我認為應作為本系列文章基礎的工具之一，因為我認為 最完整的Python數據科學套件 並且它為我們提供了大量功能，這些功能將使我們能夠以更高效，更快，更輕鬆的方式開發應用程序。

什麼是Anaconda發行？

蟒蛇 是一個 開源套件或涵蓋了專為開發該應用程序而設計的一系列應用程序，庫和概念 使用Python進行數據科學。 總的來說Anaconda發行版是Python發行版，可充當環境管理器，程序包管理器，並具有 超過720個開源軟件包.

Anaconda分銷分為4個行業或技術解決方案， Anaconda導航器, Anaconda項目， 數據科學圖書館 y 康達。 所有這些都可以通過非常簡單的過程自動安裝。

安裝Anaconda時，我們將提供所有已配置的工具，我們可以通過圖形用戶界面Navigator對其進行管理，也可以通過控制台使用Conda進行管理。 您可以在Navigator中單擊幾下或使用Conda的單個命令來安裝，刪除或更新任何Anaconda軟件包。

Anaconda發行功能

這個帶有Python的數據科學套件具有許多功能，其中我們可以重點介紹以下功能：

• 免費，開源，非常詳細的文檔和強大的社區。
• 多平台（Linux，macOS和Windows）。
• 它允許您以非常簡單的方式使用Python安裝和管理數據科學的軟件包，依賴項和環境。
• 使用Jupyter，JupyterLab，Spyder和RStudio等各種IDE幫助開發數據科學項目。
• 它具有Dask，numpy，pandas和Numba等工具來分析數據。
• 它允許使用Bokeh，Datashader，Holoviews或Matplotlib可視化數據。
• 與機器學習和學習模型有關的各種應用程序。
• Anaconda Navigator是一個相當簡單的GUI圖形用戶界面，但潛力巨大。
• 您可以從終端使用Python進行與數據科學相關的高級軟件包。
• 提供訪問更多高級學習資源的能力。
• 消除程序包依賴性和版本控制問題。
• 它配備了工具，可讓您創建和共享包含帶有實時編譯，方程式，描述和註釋的代碼的文檔。
• 允許您將Python編譯為機器代碼以快速執行。
• 它有助於編寫複雜的並行算法來執行任務。
• 它支持高性能計算。
• 項目是可移植的，允許您與其他人共享項目並在不同平台上運行項目。
• 快速簡化數據科學項目的實施。

如何安裝Anaconda Distribution？

安裝Anaconda Distribution非常簡單，只需轉到 Anaconda發行下載部分 並下載所需的版本（Python 3.6或Python 2.7）。 下載完成後，我們將打開一個終端，轉到相應的目錄並使用相應的版本執行安裝嘗試。

bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
o
bash Anaconda2-4.4.0-Linux-x86_64.sh

那我們必須按 enter 要繼續，我們接受 yes，我們確認要安裝Anaconda的目錄，最後我們選擇 yes 因此Anaconda優先於機器的Python。

在終端上，我們使用以下命令運行Anaconda Navigator： anaconda-navigator 然後我們就可以開始使用下面的庫中所示的工具。

同樣，您可以使用以下內容 康達命令列表 這將使您以非常快速的方式安裝和管理軟件包。

該工具套件專為使用Python的數據科學而設計，但 對大多數python開發人員有用，擁有大量的應用程序和程序包，這些程序和程序包將使我們更加高效。

Anaconda發行版中存在的許多軟件包和實用程序將在我們將要發布的各種文章中進行詳細評估，我希望您對此領域感興趣，並且不要忘記在評論中留下您對它的意見和評論。