Python环境搭建//Anaconda

本文介绍了Python环境的快速搭建方法,包括从清华大学镜像站点下载Python和Anaconda,安装配置过程及推荐使用的编辑器如VScode和PyCharm。此外,还介绍了如何通过Anaconda管理常用的Python库,例如numpy和matplotlib。

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1.官网下载python
2.下载Anaconda
从官网下载太慢了,查询网上教程,最后从清华开源软件镜像站下载的
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

两者的安装都勾选添加到环境变量,别的都默认

安装Anaconda结束后提示推荐安装VScode…我已经安装过了,想了一下卸载之后从安装里面重新装
(保证放在同一路径下,避免后面麻烦)

固定到开始菜单栏,就ok了

3.下载pycharm

在Anaconda把需要的包安装好
暂时先用的numpy和matplotlib包

可能接下来会研究matplotlib包怎么用,毕竟之前上过数据可视化还用过Matlab可能比较方便

pycharm设置

打开Pycharm-File-Setting-project Interpreter里面修改
选好编译器

Anaconda
暂时也没有别的用处,从开始菜单找到

输入

仔细拉下去发现大多数包都已经集成好了
里面有需要的numpy/matplotlib就ok了

conda 命令类似于pip,用到了再详细解释

### 安装Anaconda并配置Python开发环境 为了使用 Anaconda 搭建 Python 开发环境,可以按照以下步骤进行操作: #### 1. 下载与安装 Anaconda 首先,根据官方文档推荐,选择适合 Windows 系统的 Anaconda 版本,并确保所选版本支持 Python 3.6~3.9 的版本。下载完成后,运行安装程序并遵循向导完成安装。 #### 2. 验证安装 安装完成后,打开命令提示符(CMD)输入以下命令以验证 `conda` 是否正确安装: ```bash conda --version ``` 如果输出了 conda 的版本信息,则说明安装成功 [^2]。 #### 3. 创建和激活虚拟环境 创建一个新的虚拟环境可以通过以下命令实现: ```bash conda create --name myenv python=3.8 ``` 这里的 `myenv` 是你给新环境起的名字,`python=3.8` 表示在这个环境中使用的 Python 版本。 激活刚刚创建的环境: ```bash conda activate myenv ``` 注意替换为自己的环境名称 [^2]。 #### 4. 使用PyCharm配置Anaconda环境 在 PyCharm 中设置解释器时,需要指向 Anaconda 安装目录下的 Python 解释器。具体路径通常是类似 `D:\ProgramData\Anaconda3\python.exe` 这样的格式。选择好路径之后,就可以看到许多预先安装好的包,如 numpy、pandas、scipy 和 matplotlib 等 [^4]。 #### 5. 安装额外的包 虽然 Anaconda 自带了很多常用的科学计算库,但有时可能还需要安装额外的包。这可以通过 pip 或者 conda 来完成: ```bash pip install package_name # 或者 conda install package_name ``` #### 示例代码:测试Anaconda环境 下面是一个简单的 Python 脚本,用于测试 Anaconda 环境是否能够正常工作: ```python import numpy as np def main(): a = np.array([1, 2, 3]) print("Numpy array:", a) if __name__ == "__main__": main() ``` 这段代码导入了 numpy 库,并创建了一个数组来打印其内容。如果一切正常,你应该能看到输出的数组。
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