anaconda和python区别是什么？

anaconda和python区别如下：

Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。使用python需要下载安装执行python代码的环境。官方的Python包含了核心的模块和库，为了完成其他任务，需要安装其他的模块和库。

Anaconda 是Python的一个发行版，里面内置了很多工具，不用单独安装，Anaconda将Python和许多与科学计算相关的库捆绑在一起，形成了一个方便的科学计算环境，你安装了Ananconda就相当于安装了Python外加这些模块和库。当然Anaconda主要的功能还在于你可以方便进行环境管理。

anaconda相比Python增加的内容：

1、Python(shell) ： 标准CPython。

2、Python(shell)： 相当于在命令窗口的命令提示符后输入ipython回车。pip install ipython安装的ipython用法一样。

3、Ipython QTConsole。

4、Python Notebook：直接点击打开，或者在命令提示符中输入ipython.exe notebook。

5、Jupyter QTConsole。

6、Jupyter Notebook：直接点击打开，或在终端中输入： jupyter notebook 以启动服务器；在浏览器中打开notebook页面地址“http://localhost:8888 ”。

Jupyter Notebook是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。

7、Spyder：直接点击打开IDE。优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。

8、Anaconda Prompt ： 命令行终端。

9、支持其他IDE，如Pycharm。

关于pycharm中使用conda环境的问题

姓名：张钰 学号：21011210154 学院：通信工程学院

转自： https://blog.csdn.net/qq_18668137/article/details/80807829

嵌牛导读conda、miniconda、anaconda的区别以及在pycharm中选择conda的虚拟环境

嵌牛鼻子conda、miniconda、anaconda

嵌牛提问conda的基本使用

嵌牛正文

conda是一种通用包管理系统，旨在构建和管理任何语言和任何类型的软件。举个例子：包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。

Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，就是把很多常用的不常用的库都给你装好了。

Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。就只包含最基本的东西，其他的库得自己装。

对conda的基本掌握：

1：基本操作：

升级全部库： conda upgrade --all

升级一个包 conda update packagename

安装包：conda install packagename

也可以安装多个包： conda installl numpy pandas scipy

安装固定版本的包：conda install numpy =1.10

移除一个包：conda remove packagename

查看所有包：conda list

2：管理python环境：

创建虚拟环境：conda create -n env_name list of packagenaem

eg: conda create -n env_name pandas

指定python版本：conda create -n env_name python3 = 3.7 pandas

激活环境： activate env_name

退出环境 : deactivate env_name

删除虚拟环境：conda env remove -n env_name

显示所有虚拟环境：conda env list

conda 创建的虚拟环境是在anaconda安装目录下的envs下，所以使用pycharm，只要在特定项目配置运行环境就可以了。

首先conda和原版python的虚拟环境没有区别，感觉上唯一的区别是安装包的方式不同，一个是用conda，一个是用pip安装第三方包。然后就是conda里的numba可以用显卡来加速运算， 普通python就没找到可以GPU加速的方法。暂时就这些区别了。

而你出现这个问题的原因是，当前的项目环境是通过conda建立的虚拟环境，他除了常规的pip，setuptools，whell等这些初始包之外，其他的第三方包是不会给你弄的， 如果是按照这种环境来使用numpy的话， 需要在ide里的设置窗口中安装numpy，其他的包也需要这种方式来安装，用cmd也可以，只不过太麻烦了，不如这个方法来的效率，如下图

还有一种方法是在创建项目的时候，不要选择创建虚拟环境，而是用本机已有的python环境来创建项目， 这样如果你的conda里已经装了numpy的话，就不需要再手动安装一次了，方便是方便了点， 但容易造成环境污染，本机环境里会有乱七八糟的包，不便于后期的管理。而虚拟环境的话，如果想废弃某个虚拟环境的话，直接删除虚拟环境的文件夹就可以了，干净，也舒坦。而对于专注数据分析或者有关数学的开发时，直接用已有的conda环境就好了，反正也不会安装其他的包。 看下图的设置方法就可以不需要再单独安装numpy了。

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