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摘要：做數據分析，，你值得擁有。的包管理器有和，本來是很方便的。另外，本身還提供了包管理器來安裝或升級相應的包。八斬刀是詠春中最厲害的兵器，是一條大蟒蛇，翻譯為水蟒。如果數據科學是武俠中的詠春，那么便是數據科學中的八斬刀。
摘要：武俠，是成人的童話。江湖，是門派的斗爭。數據科學已經開山立派，Python便是其中獨領風搔的兵器。如果數據科學是IT武俠中的詠春，那么Anaconda便是數據科學中的八斬刀。做數據分析，Anaconda，你值得擁有。
武俠，是成人的童話。江湖，是門派的斗爭。要想在江湖中闖出名堂，那么稱手的兵器很有必要。數據科學已經開山立派，Python便是其中獨領風搔的兵器。
Python已經成為數據分析領域事實上的標準了，詳情參見文章《0x01 念念Python，必有回響》。如果你的目標是成為一個數據科學家或者數據工程師，那么配置好自己的Python環境尤為重要。
Anaconda是一個第三方的Python集成環境，主要用于科學計算領域。而我通常會把它當成一個數據分析的專用環境，主要是因為省事。官方網站為：www.continuum.io，在官網上的介紹中，可以看出，他集成300多個python包，基本上在數據分析領域的所有包都包含了，當然會包括最常用的數據分析包：Ipython, Numpy, Scipy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib等。
Python的包管理器有pip和easy_install，本來是很方便的。相信你也會在Mac，Ubuntu，Centos下自己安裝過常用的如Numpy, Scipy,Scikit-learn的情況下，但通常不會那么順利，在各種情況下，會有相應的版本依賴問題。也許你還會嘗試homebrew，apt-get或者yum等工具來安裝，但安裝的包和pip安裝的還是會有些區別，這某些情況下，你會在程序中遇到問題。
在偶然的機會下，發現了Anaconda這個集成環境，于是往后的所有環境，我都是直接用它來替換了官方的Python版本。做數據分析和挖掘，我們應該把精力放到有限且有效的事情上，而不是去折騰各種環境導致的問題。我們需要的是打開Ipython，import你需要的包，開始分析。
做數據分析，Anaconda，你值得擁有。目前支持python2.x系列和3.x系列，同時支持Mac，Linux, Windows系統，而且有32位和64位對應的包。你需要的是下載它的不到300M的壓縮包，使用一個shell命令即可解壓安裝。
通常選擇安裝到/opt/anaconda目錄后，將路徑添加到PATH環境變量里的最前面，或者你也可以建立符號鏈接到/usr/bin/python和/usr/bin/pip，這樣以后使用就不會再有問題了。修改/opt/anaconda目錄的屬主為自己的用戶，以后pip安裝的包，依然會在這個環境下。另外，Anaconda本身還提供了conda包管理器來安裝或升級相應的包。
把自己常用的Python環境歸檔，這樣還有一個好處，你可以隨時移植到相應的系統上。比如，做深度學習的時候，需要強大的顯卡和大內存支持的機器，剛好有一個目標環境，上面有Nvidia tesla k20的顯卡環境，內存128G，但唯一的缺點是無法上外網，你要在上面重新搭建Python的運行環境是很困難的。此時，把你在相應系統，比如Linux上的/opt/anaconda環境，直接打包，拷貝到目標機器，解壓就可以調用你所有的依賴庫了。
最后，Aanconda是免費和開源的，不用擔心版權和費用問題，可以用于商業用途。你甚至可以基于它進行二次開發和發行你自己的版本。
八斬刀是詠春中最厲害的兵器，Python是一條大蟒蛇，Anaconda翻譯為水蟒。如果數據科學是IT武俠中的詠春，那么Anaconda便是數據科學中的八斬刀。
一件好的兵器能加快你的練功的進度，但最后能修煉到出神入化的功夫，除了刻苦訓練，那還得管住我們的心。《師父》中陳識說，每日揮刀500下,這個數字管住了我。如果我們能堅持做到每天寫50行Python代碼，那么這個數字應該能管住我們。
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