Python在气象与海洋领域的应用愈发广泛，特别是其拥有众多的第三方库避免了重复造轮子，使得开发速度较快。但是官方提供的Python仅包含了核心的模块和库，为了完成其他任务，所需的第三方模块和库需要另行安装，这个过程往往较为繁琐。
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，包含了众多常用于科学计算、数据分析的 Python 包, 以及一个包管理器conda。Anaconda通过管理工具包、开发环境以及Python版本，大大简化了你的工作流程，不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，特别是还可以使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
下面以Linux系统为例，说明如何配置一个适合大气和海洋领域的Anaconda虚拟环境。
1 安装Anaconda
代码语言：javascript复制# 下载
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
# 脚本过程运行过程中需要选择安装目录等，默认为/home/xxx/anaconda3,xxx为你的用户名
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
#添加ANACONDA的环境变量到~/.bashrc
export PATH=/home/xxx/anaconda3/bin:$PATH
source ~/.bashrc安装完成后可执行以下命令添加清华源，提高国内访问速度。
代码语言：javascript复制conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes # 设置搜索时显示通道地址2 建立python3.7版本的虚拟环境
代码语言：javascript复制conda create -n atm_ocn python=3.7 # atm_ocn虚拟环境名，可任意
conda activate atm_ocn # 激活环境 或者source activate atm_ocn
conda deactivate # 退出环境
conda info --envs # 查看已建立的环境
conda list # 查看已安装的库3 安装大气和海洋领域常用库
代码语言：javascript复制# conda无法安装时尝试使用pip
# -y 参数默认下载安装依赖包
### 科学计算与统计等
conda install scikit-learn -y
conda install pandas -y
conda install numpy -y
conda install scipy -y### 机器学习与深度学习
conda install tensorflow
#安装gpu版本的tensorflow,用conda安装会把cuda/cudnn都安装
conda install tensorflow-gpu==1.14
conda install keras-gpu
conda install pytorch torchvision### 大气海洋
pip install namelist-python
conda install -c conda-forge wrf-python
conda install netcdf4 -y### 可视化绘图
conda install matplotlib -y
conda install -c conda-forge cartopy -y以上为个人常用的库，其他需要的可自行新增。
4 使用从conda搭建NCL环境
气象和海洋领域中，NCL也是较为常用的语言，其出图较为精美，且官网提供众多现成的脚本。但是官方不再继续更新维护，NCL与较新版本系统的glibc库等不兼容，因此在较新版本的linux系统中无法安装（如ubuntu20.04）。需要继续使用的，可以通过conda构建NCL环境，方便又快捷。
代码语言：javascript复制# conda install ncl
conda update -n root --all
conda create -n ncl_stable -c conda-forge ncl
source activate ncl_stable
conda update -n ncl_stable -c conda-forge --all
# 安装成功后使用
source activate ncl_stable
ncl plot.ncl 参考:
http://www.ncl.ucar.edu/Download/conda.shtml
https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
