1. anaconda介绍
1.1 个人对anaconda的理解
个人认为，anaconda就是一个包含python相关包和一些实用工具的集合，例如，我们可以使用anaconda进行Python环境的管理，使得在运行不同的程序时候使用不同的环境，极大避免了一些环境的依赖冲突；我们可以使用jupyter notebook或者jupyter lab等可视化地调试我们的代码；我们可以使用conda命令安装包，解决一些复杂包的依赖问题…
以上这些，不用anaconda，只依靠python我们也可以做到，但是这个过程可能会遇到一系列问题，如不同版本的冲突问题。anaconda将这些资源整合，统一到一个软件里面，安装了anaconda，本质上就是安装了上述的一系列软件，且一键安装，不会出错，减少了分析人员不必要的麻烦。
1.2 来自网络资源的介绍
Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。Anaconda是包管理器和环境管理器，Jupyter可以将数据分析的代码、图像和文档全部组合到一个web文档中。
Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，用于计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析），Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。超过1200万人使用Anaconda发行版本，并且Anaconda拥有超过1400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。
总结Anaconda的三大特点：
- 内置python，高度集成python数据科学生态
- 拥有强大的包管理工具-conda
- 可用超过600个python数据科学库
默认环境 /用户名/anaconda3
已经安装了 Python，那么为什么还需要 Anaconda？有以下3个原因：
1）Anaconda 附带了一大批常用数据科学包，它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以立即开始处理数据。
2）管理包
Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。
在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。
3）管理环境
为什么需要管理环境呢？
比如你在A项目中用了 Python 2，而新的项目B老大要求使用Python 3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候 conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。
还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个 Numpy 版本，你要做的应该是，为每个 Numpy 版本创建一个环境，然后项目的对应环境中工作。这时候conda就可以帮你做到。
2. anaconda优点
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方便的安装和管理：Anaconda可以方便地安装和管理Python及相关的数据科学库，包括Jupyter Notebook等常用的工具和环境。使用conda包管理器可以轻松地创建、导出和共享Python环境，让用户可以快速构建不同的开发环境，便于在不同的项目之间进行切换。
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包含大量的数据科学和机器学习库：Anaconda自带了许多流行的数据科学和机器学习库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等，这些库都是经过优化和测试的，能够快速地构建数据科学和机器学习模型。
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跨平台支持：Anaconda支持多个操作系统，包括Windows、macOS、Linux等，因此可以在不同的平台上轻松地使用相同的开发环境和工具。
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其他实用工具：除了Python和数据科学库之外，Anaconda还包括了其他实用的工具，如文本编辑器、终端、数据库管理器等，这些工具都可以帮助用户更加高效地进行数据科学和机器学习开发。
参考文献
[1] anaconda https://baike.baidu/item/anaconda/20407441
https://www.anaconda
[2] 初学 Python 者自学 Anaconda 的正确姿势是什么？https://zhuanlan.zhihu/p/32925500
[3] Anaconda介绍、安装及使用教程 https://zhuanlan.zhihu/p/32925500
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