1.1　集成开发工具Anaconda

Anaconda是Python的一个集成管理工具或系统，它把Python进行相关数据计算与分析所需要的包都集成在了一起，用户只需要安装Anaconda，即可使用Python语言及其相关的分析包进行可视化分析。

1.1.1　什么是Anaconda

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux、macOS和Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本Python并存、切换以及各种第三方包的安装问题。Anaconda利用工具／命令conda来进行包和环境的管理，并且其中已经包含Python语言本身和相关的配套工具。

Anaconda是一个打包的集合，里面包含NumPy、Pandas、Matplotlib等数据科学相关的开源包，在数据分析、数据可视化、大数据和人工智能等多方面都有涉及，包括Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch等。

Anaconda官方网站对其功能的概括如图1-1所示。

Anaconda的优点总结起来就8个字：省时省心，分析利器。

·　省时省心：Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本大大简化了用户的工作流程，不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。

·　分析利器：Anaconda官方网站中是这么宣传自己的，适用于企业级大数据分析的Python工具，其包含720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及，不仅可以进行数据分析，还可以用在大数据和人工智能领域。

1.1.2　安装Anaconda

Anaconda的安装过程比较简单，首先进入Anaconda的官方网站下载需要的版本，这里选择Windows版本的64-Bit Graphical Installer，如图1-2所示。如果官方网站下载速度较慢，还可以到清华大学开源软件镜像站下载。

软件下载好后，以管理员身份运行Anaconda3-2023.03-1-Windows-x86_64.exe文件，单击Next按钮，安装过程比较简单，最后单击Finish按钮即可，主要安装过程如图1-3所示。

安装结束后，正常情况下会在计算机的“开始”菜单中出现Anaconda3（64-bit）文件夹，单击其下方的Anaconda Prompt，然后输入python，如果出现Python的版本信息，就说明安装成功，如图1-4所示。

Anaconda是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，内置了许多非常有用的第三方库，安装Anaconda后，就相当于把Python和NumPy、Pandas、Scipy、Matplotlib等常用的库自动安装好了。但是，如果选择非集成环境Python的话，那么还需要使用pip install命令逐个安装各种库，尤其是对于初学者来说，这个过程是非常痛苦的。

Python第三方包众多，但是调用包的时候，有时会遇到问题，比如安装包失败，安装速度很慢，很影响自己的工作进度，可能还会报错，这是由于我们在CMD窗口使用pip安装的时候，默认下载的是国外资源，会由于网速不稳定甚至没有网速而出现问题，解决办法如下：

（1）首先搜索需要安装的包名称，然后去国外的网站进行下载。在本地安装包时，用户可以在窗口中看到系统会自动安装相关包，但是可能也会出现下载失败的情况，出现这种情况时，只需继续去国外网站下载缺失的包，然后在本地安装即可。

（2）第二种方法是一劳永逸的方法，选择国内镜像源，相当于从国内的一些机构下载所需的Python第三方包。那么如何选择国内镜像源，如何配置呢？首先在计算机中显示隐藏的文件，并找到C:\Users\shang\AppData\Roaming，其中shang是个人的计算机的名称，然后在该路径下新建一个文件夹，命名为pip，在pip文件夹中新建一个TXT格式的文本文档，将下面这些代码复制到该文本文档中，关闭并保存。最后将文本文档重新命名为pip.ini，这样就创建了一个配置文件。

     [global]
     timeout = 60000
     index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
     [install]
     use-mirrors = true
     mirrors = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

文档中的链接地址还可以更换成如下地址：

·　阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/。

·　中国科技大学：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/。

·　豆瓣（douban）：http://pypi.douban.com/simple/。

·　清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/。

·　中国科学技术大学：http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/。

通过以上操作，后续我们使用pip安装第三方包的时候，就默认选择国内源进行安装，这样安装速度较快。