这是一个集成的Python环境，一键安装，装好即用，特别适合懒人，对Windows环境而言，也不用安装C++编译器了，其使用conda来管理包，集成了Python主程序，IDE(Spyder)与IPython，以及常用的第三方库，例如Flask，并有适合Windows，OSX，与Linux三个系统，以及32位、或者64位，Python2.7、或者3.6版本，不同组合选项，总有一款适合你。
安装Anaconda时可以不卸载前面安装的python，不需要单独安装python了。需要安装新的库时，需要手动维护软件包。
Anaconda本质上是一个软件发行版，包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，支持Linux、Mac、Windows系统，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。主要是安装方便，而python是一个编译器，如果不使用anaconda，那么安装起来会比较痛苦，各个库之间的依赖性就很难连接的很好。
安装了Annaconda，就安装了python、conda和一般可能用到的numpy、scipy、pandas等等常见的科学计算包，而无需再单独下载配置。由于python3和python2的分裂，自行使用virtualenv用pip进行配置，经常会出现无法使用的情况。
1、AnacondaEnterprise5
AnacondaEnterprise是一个企业级，安全且可扩展的数据科学平台，使团队能够管理数据科学资产，协作和部署数据科学项目。
使用AnacondaEnterprise，您可以执行以下操作：
开发：ML/AI管道在中央开发环境中，可从笔记本电脑扩展到数千个节点
管理：从笔记本电脑到集群的完整再现性，能够配置访问控制
自动化：在可扩展的基于容器的基础架构上进行模型培训和部署
2、AnacondaDistribution
开源AnacondaDistribution是在Linux，Windows和MacOSX上执行Python/R数据科学和机器学习的最简单方法。全球有超过1100万用户，它是开发，测试和培训的行业标准。一台机器，使个别数据科学家能够：
快速下载1,500多个Python/R数据科学包
使用Conda管理库，依赖项和环境
使用scikit-learn，TensorFlow和Theano开发和训练机器学习和深度学习模型
使用Dask，NumPy，pandas和Numba分析具有可伸缩性和性能的数据
使用Matplotlib，Bokeh，Datashader和Holoviews可视化结果
1、开源;
2、conda包;
3、环境管理器;
4、1000+开源库;
5、安装过程简单;
6、免费的社区支持;
7、高性能使用Python和R语言;
8、Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本，其包含的科学包包括：conda、numpy、scipy、ipythonnotebook等。
1、在华军软件园将Anaconda下载下来，并解压，然后打开Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe执行安装，点击下一步开始安装
2、软件的安装协议内容，点击agree同意协议
3、软件的安装方式，默认第一个就可以了，点击next
4、选择安装位置，软件的安装地址是C:Userspc0359Anaconda3
5、这时提示安装方式，这里默认第二项即可
6、Anaconda正在安装，提示安装进度，耐心等待软件安装结束吧
7、Anaconda软件已经安装到你的电脑，如果你会使用这种开发环境就自己启动程序吧
Anaconda入门
AnacondaDistribution包含conda和AnacondaNavigator，以及Python和数百个科学包。当您安装Anaconda时，您也安装了所有这些。您可以尝试使用conda和Navigator来查看哪个适合您管理包和环境。您甚至可以在它们之间切换，并且可以在另一个中查看您对其中的工作。
尝试使用Navigator和命令行进行这个简单的编程练习，以帮助您确定哪种方法适合您。
你的第一个Python程序：你好，Anaconda!
使用AnacondaNavigator启动应用程序。然后，使用Spyder和JupyterNotebook创建并运行一个简单的Python程序。
打开导航器
选择适用于您的操作系统的说明。
从“开始”菜单中，单击AnacondaNavigator桌面应用程序。
苹果系统
打开Launchpad，然后单击AnacondaNavigator图标。
Linux的
打开终端窗口并键入anaconda-navigator。
在SpyderIDE(集成开发环境)中运行Python
注意
导航器的主屏幕显示多个应用程序供您选择。
1、在Navigator的Home选项卡上，在右侧的Applications窗格中，滚动到Spyder磁贴，然后单击Install按钮安装Spyder。
如果您已经安装了Spyder，则可以直接跳到“启动”步骤。
2、单击Spyder的“启动”按钮启动Spyder。
3、在左侧的新文件中，删除任何占位符文本，然后键入或复制/粘贴。print("HelloAnaconda")
4、在顶部菜单中，单击“文件”-“另存为”并命名新程序hello.py。
5、单击三角形“运行”按钮运行新程序。
6、您可以在右下方的控制台窗格中查看程序的输出。
关闭Spyder
从Spyder的顶级菜单栏中选择Spyder-QuitSpyder(在macOS中，选择Python-QuitSpyder)。
在Jupyter笔记本中运行Python
1、在Navigator的Home选项卡的右侧Applications面板中，滚动到JupyterNotebook磁贴，然后单击Install按钮安装JupyterNotebook。
如果您已经安装了JupyterNotebook，则可以直接跳到“启动”步骤。
2、单击JupyterNotebook的“启动”按钮启动JupyterNotebook。
这将启动一个显示NotebookDashboard的新浏览器窗口(或新选项卡)。
3、在右侧的顶部，有一个标有“新建”的下拉菜单。使用您安装的Python版本创建一个新的Notebook。
4、重命名您的笔记本。单击当前名称并进行编辑，或在顶部菜单栏的“文件”下找到重命名。您可以将其命名为您想要的任何名称，但对于此示例，我们将使用MyFirstAnacondaNotebook。
5、在Notebook的第一行，键入或复制/粘贴。print("HelloAnaconda")
6、通过单击保存和检查点图标或在顶部菜单中选择文件-保存和检查点来保存笔记本。
7、通过单击“运行”按钮或从顶部菜单中选择“单元格-全部运行”来运行新程序。
开发GG说这次真的没有bug了~
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