1.Anconda/Miniconda安装与简单使用
1.1 下载Anaconda和配置Jupyter环境变量
1.2 下载Miniconda和配置Jupyter Lab
1.2.1 安装jupyter
1.3 其他下载源
2.使用Anaconda/Miniconda
2.1 conda环境管理
2.2 conda配置Jupyter Lab环境
3 实战:构建科学计算专用虚拟环境
参考资料
1.Anconda/Miniconda安装与简单使用
主要目的:使用虚拟环境(VirtualEnv)管理不同的Python包
1.1 下载Anaconda和配置Jupyter环境变量
- 安装64位版本的Anaconda,其中自带了jupyter lab/jupyter notebook (jupyter lab是jupyter notebook的升级版,推荐使用jupyter lab,有好用的widge有待探索)
可以从Anaconda官方网站(点击这里),Anaconda是跨平台运行的软件,支持Windows、Linux和MacOS
- 接下来需要在系统环境变量中加上jupyter的安装路径,这样在命令行工具中才能够使用jupyter关键字
1.2 下载Miniconda和配置Jupyter Lab
由于Anaconda集成了许多软件包,十分臃肿,下载耗时,安装也占用较大的空间。Miniconda只是简单封装了Conda package manager和Python,对于一些对空间占用比较在意的同学,可以下载使用Miniconda(点击这里)
1.2.1 安装jupyter
Miniconda中安装好了python环境之后,直接输入
conda install jupyter
或者使用pip
pip install jupyter # 如果未成功,则切换到/yourpython/Scripts/pip.exe install jupyter
1.3 其他下载源
官方网站提供的下载源速度较慢,教育网的同学可以使用清华大学的镜像网站(或者其他国内高校镜像站)进行下载,速度会提升很多。
直达地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/
_archive_中是各个版本的Anaconda包,注意在下载的时候选择最近更新的版本,默认的排序中提供的是2013年的版本,需要点击date重新排序即可看到最近更新的版本。同样地,_miniconda_中时各个版本的miniconda安装包。
2.使用Anaconda/Miniconda
打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。使用conda管理虚拟环境,可以分离管理多个常用的Python环境。
2.1 conda环境管理
Conda基本知识
conda list # 查看安装了哪些包。
conda env list 或 conda info -e # 查看当前存在哪些虚拟环境
conda update conda # 检查更新当前conda
conda update anaconda # 检查更新anaconda
conda update python # 检查更新PythonConda环境管理
set CONDA_FORCE_32BIT=1
conda create -n ArcPython27 python=2.7 # 新建一个名为ArcPython27的32位虚拟环境
activate ArcPython27 # 激活/去活某个环境
deactivate ArcPython27
conda remove -n Arcpython27 --all # 删除某个已有的环境Conda包管理
conda install -n Arcpython27 numpy # 安装包
conda update -n Arcpython27 numpy # 更新包
conda remove -n Arcpython27 numpy # 删除包Conda源管理
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --set show_channel_urls yes
2.2 conda配置Jupyter Lab环境
conda install ipykernel # 安装ipykernel包到当前的python环境中
安装好之后,将这个环境加入到Jupyter Lab中
Python -m ipykernel install --name arcpy27 # --name后加的参数即是在Jupyter Lab中显示的名称
- 安装Arcpy,所遇到问题的描述
使用本地jupyter notebook 时一直报错 no module named XXX
总结原因: 是jupyter notebook 使用的kernel版本选择错误,尝试重新指向所需使用的python版本。但jupyter notebook的kernel列表中没有此python,因此,重新添加新kernel即可。
3 实战:构建科学计算专用虚拟环境
新建一个64位的虚拟环境
conda create -n scipython python=3.6
activate scipython
conda install -c conda-forge plotnine # 测试安装包plotnine
参考资料
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