概述

　　使用python做数据分析，目前最方便和最流行的环境就是Anaconda。

　　Anaconda太重，刚开始学习使用python数据分析，还是觉得 Miniconda 更好一些。

　　环境安装

　　我是在 Debian10 下使用 python，所以下载了最新的 Linux 下的安装脚本：

　　$ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh

　　$ ./Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh

　　下载安装脚本之后，直接执行即可。 执行过程根据提示，设置安装路径，之后安装的 python package 都会在这个安装路径下。

　　设置是否自动启动

　　设置自动启动的话，进入 shell 就进入 miniconda 环境。 建议不要自动启动，因为后续可能有多个 miniconda 环境。

　　$ conda config --set auto_activate_base false

　　基本使用

　　创建环境

　　$ conda create --name databook

　　创建一个名称为 databook 的环境。 这里环境的概念和之前 python 的 virtualenv 差不多，就是为了将 python 环境和系统自带的 python 环境隔离开来。

　　创建的环境位于：

　　$ ll /path/to/miniconda3/envs

　　total 4.0K

　　drwxr-xr-x 20 wangyubin wangyubin 4.0K Jan 17 00:15 databook

　　进入/退出环境

　　# 进入 databook 环境

　　$ conda activate databook

　　# 退出 databook 环境

　　$ conda deactivate databook

　　安装 python package

　　进入 databook 环境之后，安装常用的 python 数据分析 package

　　$ conda activate databook

　　$ conda install ipython

　　$ conda install numpy

　　$ conda install pandas

　　$ conda install matplotlib

　　$ conda install scikit-learn

　　这些常用的 package 后续在实战中再介绍使用。

　　安装的 package 都在相应的环境目录中：

　　$ ls /path/to/miniconda3/envs/databook/lib/python3.9/site-packages