安装anaconda时的Anaconda3和基础环境

，是指安装anaconda软件包管理器和Anaconda3环境，以及一些基本的工具和库。下面是对这个问题的完善和全面的回答：

Anaconda3：Anaconda是一个流行的Python和R编程语言的开发环境，它包含了许多常用的科学计算和数据分析工具。Anaconda3是Anaconda的Python 3.x版本。安装Anaconda3可以让开发者更方便地使用Python进行开发，并且可以轻松地安装和管理各种Python库。
基础环境：在安装Anaconda时，会自动配置一些基础环境，包括以下内容：
- Python解释器：Anaconda默认会安装Python解释器，可以在命令行或Anaconda自带的集成开发环境（如Spyder、Jupyter Notebook）中直接运行Python代码。
- Conda软件包管理器：Conda是Anaconda自带的包管理工具，可以用来安装、升级、删除各种软件包。它可以管理Python库以及其他依赖库，方便开发者管理项目的依赖关系。
- Anaconda Navigator：Anaconda Navigator是一个图形化的界面，用于管理和启动各种工具和环境，包括Jupyter Notebook、Spyder等。
- Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一个交互式的开发环境，可以用于编写和运行Python代码，支持实时展示代码输出、绘图和数据可视化等功能。
- Spyder：Spyder是一个专门为科学计算和数据分析设计的集成开发环境，提供了强大的编辑器、调试器和变量查看器等功能。

安装Anaconda3和基础环境的主要优势包括：

简便性：Anaconda提供了一个一键式的安装过程，不仅包括Python解释器和各种工具，还包括常用的科学计算和数据分析库，方便开发者快速搭建开发环境。
跨平台性：Anaconda支持Windows、Linux和macOS等多个操作系统平台，开发者可以在不同的平台上保持一致的开发环境。
库管理：Anaconda通过Conda软件包管理器提供了简单易用的库管理功能，可以方便地安装、更新和删除各种Python库，避免了手动下载和配置的繁琐过程。
集成工具：Anaconda提供了集成的开发工具，如Jupyter Notebook和Spyder，能够满足不同开发场景下的需求，提高开发效率。
社区支持：Anaconda拥有活跃的社区和广泛的用户群体，可以获得来自社区的支持和帮助，解决遇到的问题。

安装Anaconda3和基础环境适用于各种场景，包括但不限于：

科学计算：Anaconda中包含了许多常用的科学计算库，如NumPy、SciPy和Pandas等，适用于进行数据分析、数值计算和机器学习等任务。
数据分析：通过Anaconda提供的Jupyter Notebook和Pandas等库，可以方便地进行数据清洗、探索性分析和可视化等工作。
开发环境搭建：Anaconda提供了一整套的Python开发工具和环境，适用于搭建和管理各种类型的项目。
教育和学术研究：Anaconda是学术界和教育界广泛使用的工具，可以方便地进行教学和研究工作。

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# Anaconda3介绍简单来说，Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。先来解决一个初学者都会问的问题：我已经安装了Python，那么为什么还需要Anaconda呢？原因有以下几点： 1. Anaconda附带了一大批常用数据科学包，它附带了conda、Python和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据。 2. 管理包。Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。 3. 管理环境。为什么需要管理环境呢？比如你在A项目中用到了Python2，而新的项目要求使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到。 # Anaconda3的安装 1. [官网地址](https://www.anaconda.com/download/) 2. [清华镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/) 关于安装过程中的细节,如全局变量设置...可自行百度,下面我们转入正题 # Anaconda3安装tensorflow 1. 打开anaconda安装时自带的Anaconda prompt 2. 打开后,输入清华镜像的tensorflow的下载地址(如果你已经在墙外翱翔了,可以省略这一步): ```html conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 3. 接着我们开始创建一个python3.6的环境,因为如果你安装的是最新的anaconda,它默认环境为py3.7,并且在不久之前,tensorflow已经开始支持py3.6,所以我们创建一个py3.6环境: ```html conda create -n tensorflow python=3.6 ``` 4. 启动anaconda中的py3.6环境: ```html activate tensorflow ``` 如果不能进入,则重新执行第3步骤 5. 进入py3.6的环境中后,我们就可以进行安装了(此处我们安装的是CPU版本的tensorflow): ```html pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow ``` 6. 当我们不使用tensorflow时,我们就可以使用: ```html deactivate ``` 退出该环境 7. 开始测试一下是否安装成功: 重新打开Anaconda Prompt—>activate tensorflow—>python来启动tensorflow，并进入python环境 ```python #TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务；并使用会话(Session)来执行图，通过Session.close()来关闭会话（这是一种显式关闭会话的方式）。会话方式有显式和隐式会话之分。 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') #初始化一个TensorFlow的常量 sess = tf.Session() #启动一个会话 print(sess.run(hello)) ``` 如果可以准确的输出结果,那么恭喜你,安装tensorflow成功!