Linux 安装和配置 Anaconda

Anaconda 是一个开源的 Python/R 数据科学平台，专注于简化包管理、环境隔离和跨平台协作。它集成了 Conda（强大的包与环境管理器）、Jupyter Notebook、VS Code 等工具，广泛应用于数据分析、机器学习、科学计算等领域。

Q：Anaconda 和 pip 的区别？

Conda：管理二进制包（含非 python 依赖），支持环境隔离。

pip：仅限 python 库，无环境隔离（需配合 venv）

 

# 下载 Anaconda，https://repo.anaconda.com/archive/ 可选择相应的版本进行下载

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

# 赋予权限并执行安装脚本

chmod +x Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

./Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

# 按照提示配置 Anaconda 安装路径并配置 conda PATH

# 初始化 Anaconda（星号表示当前所处的虚拟环境）

＃查看当前 Anaconda 配置

# 配置 conda 清华镜像源

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

# 测试安装 python 包（不指定包版本，默认为最新版本）

# 创建一个 test 虚拟环境并指定环境的 python 和 numpy 版本

# 切换到 test 虚拟环境

# 由于 .bashrc 中配置了 conda ，所以切换 shell 或重新登录后默认为 base 虚拟环境

# conda 常用命令

1. 环境管理

• conda create --name myenv python=3.9  # 创建名为 myenv 的环境，并指定 python 版本
• conda activate myenv  # 激活 myenv 环境
• conda deactivate  # 退出当前虚拟环境
• conda env list  # 列出所有 conda 环境
• conda env remove --name myenv  # 删除 myenv 环境
• conda env export > environment.yml  # 导出当前环境的配置到 environment.yml 
• conda env create -f environment.yml  # 从 environment.yml 创建环境
• conda list  # 查看当前环境安装的包
• conda list --name myenv  # 查看 myenv 环境安装的包

2. 包管理

• conda install numpy  # 安装 numpy
• conda install numpy=1.21  # 安装指定版本的 numpy
• conda install numpy pandas matplotlib -y  # 非交互式安装多个包
• conda remove numpy  # 卸载 numpy 
• conda update numpy  # 更新 numpy
• conda update --all  # 更新当前环境所有包
• conda search numpy  # 搜索可用的 numpy 版本

3. 配置管理

• conda config --show  # 查看 conda 所有配置
• conda info  # 查看 conda 详细信息（环境路径，python 版本等）
• conda init bash/zsh  # 初始化 conda （conda init 不指定参数默认为当前 shell 类型）
• conda config --add channels <镜像源URL> # 添加镜像源
• conda config --remove channels <镜像源URL>  # 删除指定镜像源
• conda config --remove-key channels  # 删除添加的所有镜像源，恢复默认
• conda list --export > requirements.txt  # 导出当前环境的包列表
• conda create --clone myenv --name myenv_copy  # 克隆 myenv 环境到 myenv_copy