许多小伙伴听到anaconda的第一反应是什么？亚马逊雨林里的森蚺？还是柯尔特公司的蟒蛇手枪？今天小编就带你了解一下anaconda的第三种解释——世界上最受欢迎的 Python 分发平台。在之前的文章里小编有介绍过一款叫conda的包与环境管理器。这款管理器其实有两个分支，分别为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包的版本，miniconda则是精简版。小编这里要介绍的，就是anaconda。
anaconda是一个开源的数据科学工具包。它可以提供7500多个（而且还在增长）数据科学和机器学习包。同时它还提供了conda进行多个数据环境的管理，使用anaconda可以单独维护和运行这些数据环境，而且不会相互干扰。而且anaconda提供了开源社区，任何领域项目所需要的开源软件都可以在anaconda的开源社区获得支持。另外，anaconda为用户提供了一个名为anaconda navigator的桌面GUI，使用anaconda navigator 可以轻重启动应用程序和管理包和环境而无需使用命令行，还提供了培训材料，文档和社区资源来让初学者更快入门数据科学。
如图所示，anaconda提供了很多应用程序，包括好用的交互型解释器Jutyter Notebook以及应用版本的JupyterLab，python的Qt控制台，数据科学开发必备的利器Spyder，轻量级的代码编辑器VSCode，重量级的IDE pycharm，机器学习的云端开发环境datalore和IBM Watson studio cloud，以及数据挖掘神器orange 3等工具（pycharm和VSCode这些并不是默认安装，小编在安装anaconda之前就有安装，所以直接可以启动，未安装这些工具可以直接在界面中点击安装）。
如图所示，anaconda提供了图形化的环境管理页面，使用该页面能够更方便的进行python环境的管理（包括包的管理）
小结
anaconda 是一个极其好用的python分发平台。它提供的数据科学的相关包让它在数据科学相关领域的使用上大放异彩，他使用的conda在非数据科学相关领域也有很多应用。所以小编建议初学者在配置python环境的时候可以直接使用anaconda。
有了这么好的数据科学学习利器，确定不来点数据科学相关知识点练练手？
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