「Python数据分析养成记」第一篇
前言
俗话说的好，“工欲善其事，必先利其器”。我们要运行Python代码，就需要Python的环境。本文就将详细讲解anaconda的安装和使用。
Anaconda的优点
通常情况下，我们直接去Python官网去安装环境，但为什么我推荐大家使用Anconda了？首先我们看下Anaconda是什么：
Anaconda是一个集成的Python数据科学环境，简单的说，Anaconda除了有Python外，还安装了180多个用于数据分析的第三方库，而且可以使用conda命令安装第三方库和创建多个环境。相对于只安装Python而言，避免了安装第三方库的麻烦。
通过上面的描述，我们可以简单的说，Anaconda就是安装了很多第三方库的Python环境。其有这么明显的两个优点：
- 安装库方便
- 创建和管理环境方便
Anaconda的安装
我们这里安装的是Anaconda的清华镜像，网址（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/）。
自己根据电脑系统，选择自己安装的版本，这里我是windows系统，64位。
下载到本地后，运行安装即可。这和大部分的软件安装差不多，有两个值得我们去注意的是：
因为电脑可能有多个用户，我们这里选择所有用户。
第一个选线是把anaconda添加到电脑的环境变量中，这个无所谓。
Anaconda使用
在开始菜单中，找到Anaconda Prompt。打开就进入了Anaconda的环境中。
输入Python，就可以写Python代码啦。
多个环境的创建： 这里提醒新手朋友，一定要退出Python编辑环境，才能运行下面的代码。
conda create --name xxx python=2 #xxx为环境名称，创建了python版本为2的环境
conda create --name xxx python=3 #创建了python版本为3的环境
conda create --name xxx python=3 anaconda #创建了python版本为3的环境,并具有anaconda的所有包
conda info --envs #查看环境
activate xxx #激活环境
deactivate xxx #退出环境
conda remove --name xxx --all # 删除一个已有的环境包的安装和卸载：
代码语言：javascript复制conda install xxx #xxx为包名称
conda remove xxx #卸载包
pip install xxx
pip uninstall xxxjupyter notebook使用： jupyter notebook是一款编辑器，就如同文字可以写在石头上，竹子上，纸上；Python代码也可以写在不同的编辑器上。
我们想把代码写在d盘的名称为代码的文件夹下，就需要先来到d盘，然后在cd到这个路径。最后输入jupyter notebook，就会弹出一个网页，如图就能写Python代码啦。
代码语言：javascript复制d:
cd d代码
jupyter notebook
