(一)工具篇——最新Anaconda安装及环境&插件配置过程 – 胜_jw

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1. 下载及初始安装

1.1 下载

1.2 安装

  • 运行本地exe程序即可,自行修改安装路径,接下来所有步骤默认下一步即可
  • 重启(若之前有安装anaconda2可直接安3,不冲突)

2. 添加系统环境变量

  • 此举是为了能够从命令行操作,必需
  • 根据自己的安装路径设置系统环境变量:path下编辑→新建:
E:\Anaconda\Anaconda3
E:\Anaconda\Anaconda3\Scripts
E:\Anaconda\Anaconda3\Lib
E:\Anaconda\Anaconda3\condabin
E:\Anaconda\Anaconda3\Library\bin
E:\Anaconda\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin

3.切换conda源&更新所有包

以下所有操作命令建议在anaconda程序带的anaconda prompt中运行,避免不必要的错误

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
  • 有时有些模块在conda中找不到,不能通过conda install 安装,可通过pip,所以此处直接切换镜像源:
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • 添加完后更新所有包,速度很快:输入conda upgrade --all

4. jupyter notebook的使用及拓展

jupyter是一款能够实时交互的笔记本,比较适合用于学习、教程等等,上手也快;
值得一提的是,现在最新的jupyterlab已经到了1.0+版本,其功能更为强大友好,设计本身即是为了能取代notebook,但我最近使用时尝试添加拓展出现一些问题,待之后再上手

4.1 更改启动路径

  • 我们打开notebook时自动跳转到了C盘下的user路径,这不太方便,可以通过在cmd中以下方命令修改,但修改之后需要通过命令行的方式启动或者找到安装路径下的jupyter exe将快捷方式再启动:
jupyter notebook --generate-config
上述生成后根据提示找到对应的.py文件,找到notebook_dir,取消注释并将路径修改为想要的路径:
如:我的      
c.NotebookApp.notebook_dir = 'C:\jupyter'
  • 另外,我们可以在任意文件夹下,通过CMD输入
jupyter notebook
来启动book  lab也类似

4.2 nbextensions拓展

这是一款很多小工具的继承插件,很实用,可以用来添加目录导航,代码自动填充等等
详细使用见:https://github.com/ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions

  • conda安装,pip自行看文档
conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions

4.3 jupyter-themes主题拓展

相信我们在打开notebook时会发现很多不满意的地方,如字体太小,外观丑等等,这可以通过该拓展自行定制
详细使用网址:https://github.com/dunovank/jupyter-themes

  • 安装:
# install jupyterthemes
pip install jupyterthemes
# upgrade to latest version
pip install --upgrade jupyterthemes
  • 使用
    自行查看即可,举例:
jt -fs 13
jt -nfs 51
jt -tfs 15
等等等等,若重置主题或字体则
jt -r
jt -dfonts

5. 安装新模块

所有模块的安装建议在conda环境下,没有则pip install,另外,如果害怕出错则在对于模块的github上参见详细的安装说明,以下为安装机器学习模块scikit-learn,安装时出现附带的版本更新或其他模块支持,y即可
地址:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

conda uninstall scikit-learn

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