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今天开始输出数据分析的文章，奥里给！！ 既然是进行数据分析，那首先需要一套数据处理的环境，Anaconda & Jupyter 就可以满足，并且逐渐成为 Python 数据分析的主流环境了，Anaconda 是一个开源的 Python 发行版，其包含了conda、Python等180多个科学计算包，比如Numpy、Pandas等，因此可以非常方便的进行数据处理及分析；Jupyter 是编写及运行 Python 代码的工具，Anaconda 内置了Jupyter。下面就来详细的介绍一下它们的安装过程及使用。
安装及使用
上面我们说了，Anaconda 包含了非常多的包，如Numpy、Pandas等，所以安装包非常大，占用非常大的空间，而 miniconda 只包含最基本的conda、Python以及相关的必须依赖项，比较精简，我们可以根据自己的需求任意构建环境。
因为 Anaconda 和 miniconda 的服务器都在国外，下载速度可能会很慢，所以可以使用国内镜像源进行下载：
miniconda下载地址
anaconda下载地址
选择合适的安装包下载安装即可。
安装完成后，我们可以在开始菜单看到如下信息：
我们可以打开如下按钮，进入命令行：
我们可以在命令行进行如下操作：
- 查看版本情况：
conda --version
- 创建和使用环境:
conda create --name py38 python=3.8 #创建python版本为3.8的环境
conda info --envs # 查看环境
activate py38 # 激活环境
deactivate py38 # 退出环境
conda remove --name py38 --all # 删除指定环境
- Python包的安装和卸载:
conda install 包名称
conda remove 包名称
pip install 包名称
pip uninstall 包名称
下面说一下Jupyter，因为 Anaconda 附带了 Jupyter notebook，所以我们可以直接打开，启动 Jupyter notebook 后，会在浏览器中自动打开 notebook 的页面地址：http://localhost:8888 样式如下：
我们可以点击NEW新建一个Text File文件，即.ipynb文件，创建完之后就可以在notebook中编写并运行Python代码了。
原创不易，如果小伙伴们觉得有帮助，麻烦点个赞再走呗~
最后，感谢女朋友在工作和生活中的包容、理解与支持 ！
