操作python当中的主要的几个科学计算模块。如：NumPy,pandas,Matplotlib等


    Anaconda是什么？
    Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具
    conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。

    安装如果路径有空格则会提示，要避免掉，否则出现意想不到的错误：例如：路径D:\Program Files\Anaconda3 在Program与Files之间有空格哦


    Anaconda的优点总结起来就八个字：省时省心、分析利器。

    省时省心： Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。

    分析利器： 在 Anaconda 官网中是这么宣传自己的：适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。


    Anaconda Navigator：用于管理工具包和环境的图形用户界面，后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现
    Jupyter notebook：基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程
    qtconsole：一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接显示代码生成的图形，实现多行代码输入执行，以及内置许多有用的功能和函数。
    spyder：一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。


    使用conda管理包
    创建新环境命令：conda create -n env_name list of packages
    如：conda create -n py2 python=2.7 pandas
    source activate env_name #进入环境
    source deactivate #退出环境
    conda env list #显示所有的环境 默认就有一个环境为root
    另外注意，在 Windows 系统中，使用 activate env_name 和 deactivate 来进入和退出某个环境。类似于Virtualenv、Virtualenvwrapper，看看我录制的视频：
    http://www.ai111.vip/thread-67-1-1.html


    查看命令：conda list #查看所有的安装的包
    conda list python #查看python安装包
    conda search search_term




    更新命令：conda update

    conda update python numpy




    删除命令：conda remove

    conda remove python scipy