前言在机器学习和数据分析领域，Python是一个强大的工具。Python语法简洁，Python库众多。在日常使用中，我们会用到很多Python包，比如NumPy、Pandas等，我们可以选择一个一个下载，可以使用Python包管理器pip实现，但是一个一个下载比较费时间又费力，而Anaconda给我们带来了方便。简介引用Anaconda作为计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析）的免费开源Python和R语言发行版。Anaconda致力于简化包管理系统和部署。Anaconda的包使用包管理系统Conda进行管理。超过1200万人使用Anaconda发行版，Anaconda拥有超过1,400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学包。Anaconda有超过1400个包。它包括Conda和虚拟环境管理，这些都包含在AnacondaNavigator中，因此用户无需单独学习安装每个库。用户可以使用Anaconda中已包含的命令condainstall或pipinstall从Anaconda存储库安装开源包。Pip提供了Conda的大部分功能，大多数时候两者可以一起使用。您还可以使用condabuild命令构建自定义包，然后通过将它们上传到AnacondaCloud、PyPI或其他存储库来与他人共享。安装AnacondaAnaconda安装界面列出了不同操作系统的平台下载器，您可以根据需要安装（值得注意的是MacOSBigSur在安装过程中可能会因为操作系统不兼容导致安装失败，但是不可思议的是软件安装正常，可以正常打开，大家可以根据自己在实际过程中遇到的问题自行解决）安装完成后，我们会验证：PyCharm在PyCharm官网点击Download进行下载，并进行配置它完成后。配置如果本机已经安装了Python环境，新建项目时会默认选择Virtualenv。点击Create后，会生成工程文件。我们点击下面的控制台：如果我们要使用Conda，我们需要在创建的时候进行配置。当然我们在使用它的默认配置也是可以修改的。在新建工程的时候，我们点击右边的按钮：然后选择AnaConda文件夹下的python文件。创建项目成功后，再次点击控制台，发现图标变了，可以导入一些库了。现有项目更改编译器如果我们在创建之前没有更改解释器，我们可以在项目初始化完成后更改解释器，点击文件->设置，然后选择Python解释器，然后选择相应的路径。
