Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
Anaconda集成了我们几乎常用的包，用于快速安装，运行和升级及其依赖项在计算机便捷的创建，和保存，加载切换环境。同时conda也是一个环境管理器。
Anaconda3下载
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下滑到页尾， 根据自己的系统下载配套的版本。
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Anaconda3的安装
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此处的路径选择，建议选择除C盘以外的盘，且是非中文目录，非特殊字符的目录。
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此处选择默认即可，以上的大概意思如下：
将Anaconda3添加到PATH环境变量中 不推荐。相反，使用Windows Start打开Anaconda3 菜单，选择“Anaconda(64位)”。这个“添加到PATH”选项使 蟒蛇被发现之前安装的软件，但可能 会导致需要你卸载和重新安装Anaconda的问题。 注册Anaconda3作为我的默认Python 3.9 这将允许其他程序，如Visual Studio的Python工具 PyCharm,Wing IDE,PyDev和MSI二进制包，自动 检测Anaconda作为系统上的主Python 3.9。
最后出现的安装成功界面中，会出现两个选项框，默认是勾选的，但是此时你需要取消勾选，然后点击Finish即可。
至此，您的 Anaconda3已经安装完成。以下本文将从实用角度出发，使用PyCharm软件进行配置。
Anaconda3配置
| 此电脑-->属性---->高级系统设置----->环境变量----->找到path----->编辑----->新建----->输入如下信息，保存即可。 |
D:\Programming\Python\Anaconda3 # Python需要 D:\Programming\Python\Anaconda3\Scripts # conda自带脚本 D:\Programming\Python\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin # 使用C with python的时候 D:\Programming\Python\Anaconda3\Library\usr\bin D:\Programming\Python\Anaconda3\Library\bin # jupyter notebook动态库 # 将地址改成你自己的即可
然后我们需要检验是否安装和配置成功
| Win+R---->输入CMD---->回车----->输入Python------>查看python环境是否存在，如果出现python版本号等信息则成功。 |
| Win+R---->输入CMD---->回车----->输入conda -- version------>查看conda环境是否存在，如果出现conda版本号等信息则成功。 |
| Win+R---->输入CMD---->回车----->输入conda info------>查看环境是否存在，如果出现conda版本号等信息则成功。 |
| 如果报错提示conda不是内部或外部命令，此时你需要重新进行配置环境。 |
修改 Anaconda3下载通道地址
此处建议使用清华大学的镜像站
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。
Anaconda 安装包可以到 清华大学开源软件镜像站 下载。
TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch等，查看完整列表）的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。
注：由于更新过快难以同步，我们不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。
channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
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运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
运行 conda create -n myenv numpy 测试
如果您认真阅读至此，您现在已经掌握了Anaconda 的下载安装与配置，且随着您认真练习使用次数的增加，您对您对Anaconda 的掌握我相信不止于此，如果您对此语言或其他有进阶的要求，请移步至我的博客进行其余的修炼计划。
感谢您认真观看完毕此文章，如果此文章对您有帮助的话，还请您点赞、收藏、评论，这对我有很大的帮助。
