1.是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等软件包，numpy，pandas（数据分析），scipy等科学计算包,而无需再单独下载配置.
可以在同一个机器上安装不同的软件版本（python版本）。Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
2.Anaconda.5.2.0版本的，默认安装的包：python3.6.5
3.由于python3和python2的分裂，自行使用virtualenv用pip进行配置，经常会出现无法使用的情况。固推荐安装Anaconda
4.建议使用国内的镜像源来下载镜像软件包，主要原因是速度快，这里推荐访问 清华大学开源软件镜像站 ：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 来下载需要的Anaconda。
当然也可以使用官网下载地址：https://www.anaconda.com/download/ 。但由于是国外网站，一般下载速度比较慢，也会出现经常下载失败的不稳定情况。
Conda简介与使用
1.Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。
conda和Anaconda的区别：
1.conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。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。可以把 conda 看作是 pip + virtualenv + PVM (Python Version Manager) + 一些必要的底层库，也就是一个更完整也更大的集成管理工具。
2.Anaconda（5.2版本）完整版需要大概3G空间，则是一个打包的集合，里面预装好了conda、python（可以选择安装3.6版本和2.7不同的版本，这里主要是python3.6和2.7的版本不兼容）等（但现在根据电脑配置许多都采取安装Anaconda）。其实还有Miniconda，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间不够大的话可以安装Miniconda。
Ananconda的安装,这里是在wiindows系统下安装，如果需要在其它系统在下安装访问 http://docs.anaconda.com/anaconda/install/：
一。当然也可以使用官网下载地址：https://www.anaconda.com/download/
选择不同的系统我这里是windows，及Python的版本，选择显示的3.6下载后是python的3.6.5
然后一直enter安装完成，然后在所有程序中点击文件夹Anaconda3（64-bit）会显示如下内容：
打开Anaconda Navigator，输入python 会显示Python的版本：
jupyter notebook （此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。
Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，及可视化等
用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习 ，不同数据格式的输出等。
二、配置镜像地址，否则从官方网站下载升级文件太慢，Anaconda安装成功之后，我们需要修改其包管理镜像为国内源。
安装完成后，找到Anaconda prompt，加入镜像地址，完成配置：
conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config –set show_channel_urls yes
最好是更新所有的包：conda upgrade -all ，并在提示是否更新的时候输入 y（Yes）以便让更新继续.
因为之前的安装的包有些不是最新的，为了避免在以后的使用中出现问题，最好在此时更新所有的包。
在 Windows 上，会随 Anaconda 一起安装一批应用程序：
1.Anaconda Navigator，它是用于管理环境和包的 GUI
2.Anaconda Prompt 终端，它可让你使用命令行界面来管理环境和包
3.jupyter notebook （此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本。
4.Spyder，它是面向科学开发的 IDE
三.canda常用命令：
主要分为管理环境的命令和管理包的命令：
管理环境(env)的命令:
1.env_name：环境名
2.exit_env_name:已存在的环境名
3.创建python版本环境： conda creat –name env_name python=python3.6 #conda create –name python36 python=3.6 (创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4)
4.列出所有环境 env：conda info -e
5.删除某个环境： conda remove -n env_name –all conda remove –name python36 –all(删除python36环境)
6.激活，退出：source activate env_name (python36) source deactivate env_name (windows下去掉source)
7.导出，导入环境：
导出环境：conda env export > env_info_file.yml
导入环境：conda env create -f env_info_file.yml
8.复制环境： conda create –name env_name –close exist_env_name
包管理命令：
canda创建后的环境自带pip ，所以安装包也可以通过pip命令来进行安装
package_name:包名
1.安装包：conda install numpy
2.查看以及安装的包：conda list
3.查看安装包的信息： conda serach package_name
4.更新安装包：conda update -n env_name package_name
5.更新所有包：conda upgrade –all
6.删除安装包：conda remove -n env_name package_name