Linux环境下Anaconda的安装与使用

Anaconda是封装好python及其开源库（numpy、pandas、matplotlib等）的软件，并具有良好的包管理功能。

conda是包及其依赖项和环境的管理工具，在安装包时会自动安装其依赖项，可以便捷地在包地不同版本中自由切换（pip也是包管理器，但不一定会检查其依赖项，有时会忽略安装包的依赖项直接安装）。因此，尽量使用conda命令进行包的安装！

Anaconda可在清华大学开源软件镜像站中下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ (选择linux版本)

或者使用命令行下载：

wget -P /tmp https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

sha256sum Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh （对下载文件进行校验，以确保下载文件是完整的）

（sha256码）输出结果与网站提供的一致，则可以继续安装使用。

安装完成后，命令行输入conda info，查看是否安装成功。

---

从终端中进入Anaconda的所在目录：bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh （安装前需添加可执行权限）

一直yes即可安装完成，安装位置为默认位置，并在用户家目录的.bashrc文件中加入了Anaconda的环境变量设置。

Anaconda安装完后的主要困惑在于：

如何将 anaconda3中bin目录下的python命令 与 /usr/bin/目录下的python命令 区分开来？

后加载的变量会覆盖前者，因此添加Anaconda环境后会默认使用Anaconda中的python。

这个问题对Centos7及其之前的版本尤其重要，因为yum命令需要使用系统自带的python2.7。

---

conda的简单使用：

【创建环境】conda create -n [name]

【激活环境】conda activate [name]

【退出环境】conda deactivate

【删除环境】conda remove -n [name] --all

【复制环境】conda create -n [name-B] --clone [name-A]

【查看环境列表】conda info -e

【查看特定环境中的包】conda list -n [name]

【查看所安装包的信息】conda search [packagename]

【安装特定环境中的包】conda install -n [name] [packagename]

【升级特定环境中的包】conda update -n [name] [packagename]

【删除特定环境中的包】conda remove -n [name] [packagename]

---

特定包的安装：

segyio--地震数据读写工具包

 conda install -c conda-forge segyio

kerastuner--tensorflow模型参数优化库

conda install -c conda-forge keras-tuner