Anaconda3是一个包含了一百八十多个可选包及其依赖想的开源Python发行版本，些科学包包括但不限于numpy、pandas、scipy、matplotlib、statsmodels、sklearn等，Anaconda3还提供各式各样的数据恩熙和数据挖掘工具和功能，例如：向量、矩阵和数据表的操作、可视化、统计计算、统计推断、统计分析与建模等等，还有草垛产品优势等待您的下载使用!
Anaconda3软件功能
安装Anaconda之后，我们就可以很方便的管理安装包(安装，卸载，更新)。
安装包
conda 的包管理功能和pip 是一样的，当然你选择pip 来安装包也是没问题的。
1. #安装 matplotlib
2. conda install matplotlib
卸载包
1. # 删除包
2. conda remove matplotlib
更新包
1. # 包更新
2. conda update matplotlib
查询已经安装的包
1. # 查看已安装的包
2. conda list
Anaconda3打开jupyter方法
打开开始菜单，找到并点击Anaconda3文件夹，选择Anaconda Navigator并打开。在Anaconda Navigator界面中，找到Jupyter Notebook，点击“Launch”按钮。如果弹出浏览器操作界面，可以直接在浏览器中访问Jupyter Notebook;如果没有，可以复制地址到浏览器打开。在浏览器界面中，可以点击“New”下拉列表框，选择“Python3 (ipykernel)”来创建新的Notebook并进行编程操作。
打开命令提示符或Anaconda Prompt，输入命令jupyter notebook来启动Jupyter Notebook。如果系统提示未找到命令，可能需要先运行conda install jupyter notebook来安装Jupyter Notebook。启动后，可以在浏览器中输入http://localhost:8888/来访问Jupyter Notebook界面。
如果电脑上有多个用户，或者需要配置环境变量，可以在安装过程中选择相应的选项。安装完毕后，可以在开始菜单中找到Jupyter Notebook的图标直接点击打开。如果没有找到图标，可以通过Anaconda Prompt输入命令jupyter notebook来打开。
Anaconda3优势
管理环境和依赖关系的方便性：用户可以轻松创建和管理多个独立的Python环境，每个环境可以有特定的Python版本和依赖库，避免了不同项目之间的冲突。
集成了大量常用的数据分析工具：预装了许多常用的数据分析工具和库，例如NumPy、pandas、Matplotlib等，这些工具的预装减少了用户的配置时间，使用户能够更快速地开始数据分析和机器学习项目。
跨平台支持：支持多个操作系统，包括Windows、macOS和Linux，用户可以在不同的平台上使用相同的Anaconda3环境和工具，提高了项目的可移植性和协作性。
因此，通过充分利用Anaconda3的这些优势，用户可以更高效地进行数据科学和机器学习领域的开发和研究。
