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摘要：是一個很好用的，它集成了很多科學計算需要使用的第三方工具包。也可以參考它的來快速查看它的用法。編輯器默認使用的編輯器是，可以在命令行下輸入來進入這個編輯器，具體使用方法不做介紹。
Anaconda是一個很好用的Python IDE，它集成了很多科學計算需要使用的python第三方工具包。
conda 的使用根據自己的操作系統安裝好Anaconda后，在命令行下輸入：
conda list
可以看已經安裝好的python第三方工具包，這里我們使用 magic 命令 %%cmd 在 ipython cell 中來執行這個命令：
!conda list
# packages in environment at C:Anaconda: # _license 1.1 py27_0 alabaster 0.7.3 py27_0 anaconda 2.3.0 np19py27_0 argcomplete 0.8.9 py27_0 astropy 1.0.3 np19py27_0 babel 1.3 py27_0 backports.ssl-match-hostname 3.4.0.2basemap 1.0.7 np19py27_0 bcolz 0.9.0 np19py27_0 beautiful-soup 4.3.2 py27_1 beautifulsoup4 4.3.2 binstar 0.11.0 py27_0 bitarray 0.8.1 py27_1 blaze 0.8.0 blaze-core 0.8.0 np19py27_0 blz 0.6.2 np19py27_1 bokeh 0.9.0 np19py27_0 boto 2.38.0 py27_0 bottleneck 1.0.0 np19py27_0 cartopy 0.13.0 np19py27_0 cdecimal 2.3 py27_1 certifi 14.05.14 py27_0 cffi 1.1.0 py27_0 clyent 0.3.4 py27_0 colorama 0.3.3 py27_0 conda 3.17.0 py27_0 conda-build 1.14.1 py27_0 conda-env 2.4.2 py27_0 configobj 5.0.6 py27_0 cryptography 0.9.1 py27_0 cython 0.22.1 py27_0 cytoolz 0.7.3 py27_0 datashape 0.4.5 np19py27_0 decorator 3.4.2 py27_0 docutils 0.12 py27_1 dynd-python 0.6.5 np19py27_0 enum34 1.0.4 py27_0 fastcache 1.0.2 py27_0 flask 0.10.1 py27_1 funcsigs 0.4 py27_0 geopy 1.11.0 geos 3.4.2 3 gevent 1.0.1 py27_0 gevent-websocket 0.9.3 py27_0 greenlet 0.4.7 py27_0 grin 1.2.1 py27_2 h5py 2.5.0 np19py27_1 hdf5 1.8.15.1 2 idna 2.0 py27_0 ipaddress 1.0.7 py27_0 ipython 3.2.0 py27_0 ipython-notebook 3.2.0 py27_0 ipython-qtconsole 3.2.0 py27_0 itsdangerous 0.24 py27_0 jdcal 1.0 py27_0 jedi 0.8.1 py27_0 jinja2 2.7.3 py27_2 jsonschema 2.4.0 py27_0 launcher 1.0.0 1 libpython 1.0 py27_1 llvmlite 0.5.0 py27_0 lxml 3.4.4 py27_0 markupsafe 0.23 py27_0 matplotlib 1.4.3 np19py27_1 menuinst 1.0.4 py27_0 mingw 4.7 1 mistune 0.5.1 py27_1 mock 1.3.0 py27_0 multipledispatch 0.4.7 py27_0 networkx 1.9.1 py27_0 nltk 3.0.3 np19py27_0 node-webkit 0.10.1 0 nose 1.3.7 py27_0 numba 0.19.1 np19py27_0 numexpr 2.4.3 np19py27_0 numpy 1.9.2 py27_0 odo 0.3.2 np19py27_0 openpyxl 1.8.5 py27_0 owslib 0.9.0 py27_0 pandas 0.16.2 np19py27_0 patsy 0.3.0 np19py27_0 pbr 1.3.0 py27_0 pep8 1.6.2 py27_0 pillow 2.9.0 py27_0 pip 7.1.2 py27_0 ply 3.6 py27_0 proj4 4.9.1 py27_1 psutil 2.2.1 py27_0 py 1.4.27 py27_0 pyasn1 0.1.7 py27_0 pycosat 0.6.1 py27_0 pycparser 2.14 py27_0 pycrypto 2.6.1 py27_3 pyepsg 0.2.0 py27_0 pyflakes 0.9.2 py27_0 pygments 2.0.2 py27_0 pyopenssl 0.15.1 py27_1 pyparsing 2.0.3 py27_0 pyqt 4.10.4 py27_1 pyreadline 2.0 py27_0 pyshp 1.2.1 py27_0 pytables 3.2.0 np19py27_0 pytest 2.7.1 py27_0 python 2.7.10 0 python-dateutil 2.4.2 py27_0 pytz 2015.4 py27_0 pywin32 219 py27_0 pyyaml 3.11 py27_2 pyzmq 14.7.0 py27_0 requests 2.7.0 py27_0 rope 0.9.4 py27_1 runipy 0.1.3 py27_0 scikit-image 0.11.3 np19py27_0 scikit-learn 0.16.1 np19py27_0 scipy 0.16.0 np19py27_0 setuptools 18.1 py27_0 shapely 1.5.11 nppy27_0 six 1.9.0 py27_0 snowballstemmer 1.2.0 py27_0 sockjs-tornado 1.0.1 py27_0 sphinx 1.3.1 py27_0 sphinx-rtd-theme 0.1.7 sphinx_rtd_theme 0.1.7 py27_0 spyder 2.3.5.2 py27_0 spyder-app 2.3.5.2 py27_0 sqlalchemy 1.0.5 py27_0 ssl_match_hostname 3.4.0.2 py27_0 statsmodels 0.6.1 np19py27_0 sympy 0.7.6 py27_0 tables 3.2.0 theano 0.7.0 toolz 0.7.2 py27_0 tornado 4.2 py27_0 ujson 1.33 py27_0 unicodecsv 0.9.4 py27_0 werkzeug 0.10.4 py27_0 wheel 0.24.0 py27_0 xlrd 0.9.3 py27_0 xlsxwriter 0.7.3 py27_0 xlwings 0.3.5 py27_0 xlwt 1.0.0 py27_0 zlib 1.2.8 0
第一次安裝好 Anaconda 以后，可以在命令行輸入以下命令使 Anaconda 保持最新：
conda update conda conda update anaconda
conda 是一種很強大的工具，具體用法可以參照它的文檔。
也可以參考它的 cheat sheet 來快速查看它的用法。
可以使用它來安裝，更新，卸載第三方的 python 工具包：
conda installconda update conda remove
在安裝或更新時可以指定安裝的版本號，例如需要使用 numpy 1.8.1：
conda install numpy=1.8.1 conda update numpy=1.8.1
查看 conda 的信息：
conda info
!conda info
Current conda install:
platform : win-64
conda version : 3.17.0
conda-build version : 1.14.1
python version : 2.7.10.final.0
requests version : 2.7.0
root environment : C:Anaconda (writable)
default environment : C:Anaconda
envs directories : C:Anacondaenvs
package cache : C:Anacondapkgs
channel URLs : https://repo.continuum.io/pkgs/free/win-64/
https://repo.continuum.io/pkgs/free/noarch/
https://repo.continuum.io/pkgs/pro/win-64/
https://repo.continuum.io/pkgs/pro/noarch/
config file : None
is foreign system : False
一個很棒的功能是 conda 可以產生一個自定義的環境，假設在安裝的是 Python 2.7 的情況下，想使用 Python 3.4，只需要在命令行下使用 conda 產生一個新的環境：
conda create -n py34 python=3.4
這里這個環境被命名為 py34 ，可以根據喜好將 py34 改成其他的名字。
使用這個環境時，只需要命令行下輸入：
activate py34 #(windows) source activate py34 #(linux, mac)
此時，我們的 Python 版本便是 python 3.4了。
spyder 編輯器Anaconda 默認使用的編輯器是 spyder，可以在命令行下輸入：
spyder
來進入這個編輯器，具體使用方法不做介紹。
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