Python版本：
本課程用到的Python版本都是3.x。要有一定的Python基礎，知道列表、字串、函式等的用法。
Anaconda：
Anaconda（水蟒）是一個捆綁了Python、conda、其他相關依賴包的一個軟體。包含了180多個可學計算包及其依賴。Anaconda3是整合了Python3的環境，Anaconda2是整合了Python2的環境。Anaconda預設整合的包，是屬於內建的Python的包。並且支援絕大部分作業系統（比如：Windows、Mac、Linux等）。下載地址如下：https://www.anaconda.com/distribution/（如果官網下載太慢，可以在清華大學開源軟體站中下載：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/）。根據自己的作業系統，下載相應的版本，因為Anaconda內建了許多的包，所以安裝過程需要耗費相當長的時間，大家在安裝的時候需要耐心等待。在安裝完成後，會有以下幾個模組：Anaconda prompt、Anaconda Navigator、Spyder、jupyter notebook，以下分別做一些介紹。
Anaconda prompt：
Anaconda prompt是專門用來操作anaconda的終端。如果你安裝完Anaconda後沒有在環境變數的PATH中新增相關的環境變數，那麼以後你想在終端使用anaconda相關的命令，則必須要在Anaconda prompt中完成。
Anaconda Navigator：
這個相當於是一個導航皮膚，上面組織了Anaconda相關的軟體。
Spyder：
一個專門開發Python的軟體，熟悉MATLAB的同學會比較有親切感，但在後期的學習過程中，我們將不會使用這個工具寫程式碼，因為還有更好的可替代的工具。
jupyter notebook：
一個Python編輯環境，可以實時的檢視程式碼的執行效果。
使用jupyter notebook的姿勢：
- 先開啟Anaconda Prompt，然後進入到專案所在的目錄。
- 輸入命令jupyter notebook開啟jupyter notebook瀏覽器。
conda基本使用：
conda伴隨著Anaconda安裝而自動安裝的。conda可以跟virtualenv一樣管理不同的環境，也可以跟pip一樣管理某個環境下的包。以下來看看兩個功能的用法。
環境管理：
conda能跟virtualenv一樣管理不同的Python環境，不同的環境之間是互相隔離，互不影響的。為什麼需要建立不同的環境呢？原因是有時候專案比較多，但是專案依賴的包不一樣，比如A專案用的是Python2開發的，而B專案用的是Python3開發的，那麼我們在同一臺電腦上就需要兩套不同的環境來支撐他們執行了。建立環境的基本命令如下：
shell # conda create --name [環境名稱] 比如以下： conda create --name da-env
這樣將建立一個叫做da-env的環境，這個環境的python直譯器根據anaconda來，如果anaconda為3.7，那麼將預設使用3.7的環境，如果anaconda內建的是2.7，那麼將預設使用2.7的環境。然後你就可以使用conda install numpy的方式來安裝包了，並且這樣安裝進來的包，只會安裝在當前環境中。有的同學可能有想問，如果想要裝一個Python2.7的環境，anaconda中沒有內建Python2.7，那麼該怎麼實現呢？。實際上，我們只需要在安裝的時候指定python的版本，如果這個版本現在不存在，那麼anaconda會自動的給我們下載。所以安裝Python2.7的環境，使用以下程式碼即可實現：
conda create --name xxx python=2.7
以下再列出conda管理環境的其他命令：
建立的時候指定需要安裝的包：
conda create --name xxx numpy pandas
建立的時候既需要指定包，也需要指定python環境：
conda create --name xxx python=3.6 numpy pandas
進入到某個環境
windows: activate xxx mac/linux: source activate xxx
退出環境：
deactivate
列出當前所有的環境：
conda env list
移除某個環境：
conda remove --name xxx --all
環境下的包匯出和匯入：
匯出：conda env export > environment.yml。
匯入：conda env create --name xxx -f environment.yml。
包管理：
conda也可以用來管理包。比如我們建立完一個新的環境後，想要在這個環境中安裝包（比如numpy），那麼可以通過以下程式碼來實現：
python
activate xxx
conda install numpy
以下再介紹一些包管理常用的命令：
在不進入某個環境下直接給這個環境安裝包：
conda install [包名] -n [環境名]
列出該環境下所有的包：
conda list
解除安裝某個包：
conda remove [包名]
設定安裝包的源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes