anaconda环境配置，以及python常用库下载语句（包含镜像）

前言

Anaconda 是一个非常流行的 Python 和 R 语言的集成开发环境，特别适合数据科学、机器学习和人工智能领域的开发工作。本文将介绍一些在 Anaconda 环境中常用的 Python 库，并详细说明这些库的安装与引入方法。

1. 常用 Python 库介绍

在使用 Anaconda 时，有一些 Python 库非常常用，几乎每个数据科学家、机器学习工程师都会用到。以下是一些常用库的简单介绍：

1.1 NumPy

NumPy 是一个强大的数学库，提供了多维数组对象以及用于操作数组的函数。它是许多数据科学和机器学习库（如 pandas 和 scikit-learn）的基础。

示例NumPy 数组相关操作

import numpy as np

# 创建一维数组
array_1d = np.array([1, 2, 3, 4])
print("一维数组:", array_1d)

# 创建二维数组
array_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print("二维数组:\n", array_2d)

# 数组相加
array_sum = array_1d + array_1d
print("数组相加:", array_sum)

# 数组的广播机制
array_broadcast = array_1d * 2
print("数组广播:", array_broadcast)

# 获取数组的第二个元素
print("第二个元素:", array_1d[1])

# 获取二维数组的第一列
print("第一列:", array_2d[:, 0])
# 生成全零数组

zeros_array = np.zeros((3, 3))
print("全零数组:\n", zeros_array)

# 生成单位矩阵
identity_matrix = np.eye(3)
print("单位矩阵:\n", identity_matrix)

1.2 Pandas

Pandas 是一个数据分析库，提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 主要用于操作和分析结构化数据（如表格数据）。

import pandas as pd

# 创建字典
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Spike'],
        'Age': [20, 21, 19],
        'Grade': ['A', 'B', 'A']}

# 从字典创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame:\n", df)

# 筛选年龄大于20的行
filtered_df = df[df['Age'] > 20]
print("筛选结果:\n", filtered_df)

# 添加新列
df['Passed'] = df['Grade'] == 'A'
print("添加新列后的 DataFrame:\n", df)

# 按照 Grade 分组并统计各组的平均年龄
grouped_df = df.groupby('Grade')['Age'].mean()
print("按 Grade 分组后的平均年龄:\n", grouped_df)

# 创建包含缺失值的 DataFrame
data_with_nan = {'Name': ['Tom', 'Jerry', None],
                 'Age': [20, None, 19]}
df_with_nan = pd.DataFrame(data_with_nan)

# 填充缺失值
df_filled = df_with_nan.fillna('Unknown')
print("填充缺失值后的 DataFrame:\n", df_filled)

1.3 Matplotlib

Matplotlib 是一个用于创建静态、动态和交互式可视化图表的绘图库。它与 NumPy 配合良好，可用于生成各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。
自用库

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y, marker='o')
plt.title('折线图示例')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.show()

# 数据
categories = ['A', 'B', 'C']
values = [5, 7, 3]

# 绘制柱状图
plt.bar(categories, values, color='green')
plt.title('柱状图示例')
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('值')
plt.show()

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, color='red')
plt.title('散点图示例')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.show()

# 数据
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 7]

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=7, color='blue', edgecolor='black')
plt.title('直方图示例')
plt.xlabel('值')
plt.ylabel('频率')
plt.show()

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [2, 3, 5, 7, 11]

# 创建两个子图
fig, axs = plt.subplots(2)

# 第一个子图
axs[0].plot(x, y1, marker='o')
axs[0].set_title('子图 1')

# 第二个子图
axs[1].scatter(x, y2, color='red')
axs[1].set_title('子图 2')

# 调整布局
plt.tight_layout()
plt.show()

1.4 Scikit-learn

Scikit-learn 是一个机器学习库，提供了简单而高效的数据挖掘和数据分析工具，支持各种分类、回归、聚类算法。它建立在 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 之上。

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载 Iris 数据集
iris = load_iris()
print("特征名称:", iris.feature_names)
print("标签名称:", iris.target_names)

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)
print("训练集大小:", X_train.shape)
print("测试集大小:", X_test.shape)

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建 KNN 分类器并训练
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = knn.predict(X_test)
print("预测结果:", predictions)

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 计算模型的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("模型准确率:", accuracy)

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
X

1.5 TensorFlow/PyTorch

TensorFlow 和 PyTorch 是两个非常流行的深度学习框架，分别由 Google 和 Facebook 开发。它们都提供了强大的工具和函数，用于构建和训练神经网络模型。

1.6 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一个交互式的开发环境，特别适合数据分析和机器学习任务。它允许用户将代码、文本、图表和公式组合在一个文档中，非常适合演示和分享工作成果。我在实习的时候常用jupyterlab，比pycharm好用在

2. 常用库列表

以下是常用库的列表，供大家参考：

库名称	功能描述	官方文档链接
NumPy	数学计算，支持多维数组	NumPy 官方文档
Pandas	数据分析和操作	Pandas 官方文档
Matplotlib	数据可视化	Matplotlib 官方文档
Scikit-learn	机器学习算法	Scikit-learn 官方文档
TensorFlow	深度学习框架	TensorFlow 官方文档
PyTorch	深度学习框架	PyTorch 官方文档
Jupyter Notebook	交互式计算环境	Jupyter 官方文档

3. 引入与安装方法

3.1 使用 Conda 安装

Anaconda 自带了 Conda 包管理工具，使用 Conda 可以方便地安装和管理环境中的库。

安装库的命令如下：

conda install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow pytorch jupyter

清华镜像：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
科大镜像：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
豆瓣镜像：http://pypi.douban.com/simple/
阿里镜像：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
百度镜像：https://mirror.baidu.com/pypi/simple

#安装pytorch（自用
pip3 install torch==2.0.1 torchaudio torchvision==0.15.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118