1. 安装Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe

主要选择，基本默认安装

两个勾选项的选择，选择第一个

进度条完成后点Next

去掉默认的两个选项，点击Finish完成安装

验证是否安装成功

输入cmd打开dos

在打开的dos中输入conda命令，出现如下图提示就代表我们已经安装完成了

安装完成后，进入Anaconda Prompt启动栏

1. 进入Base 环境

1. 新建p36t20虚拟环境，python=3.6

命令如下：conda create -n p36t20 python=3.6

1. 询问是否安装？输入y

询问是否安装？输入y

1. 激活p36t20虚拟环境

1. 至此，p36t20基本环境构建完成。
2. 进入p36t20，设置镜像源

3. conda config --add channels

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Anaconda是一个用于科学计算和数据分析的开源发行版和包管理器，它主要用于Python和R编程语言。Anaconda提供了一整套数据科学工具和库，使得数据科学家、分析师和开发人员可以更轻松地进行数据处理、分析和建模工作。

以下是Anaconda的一些主要特点和组件：

1. 包管理器：Anaconda附带了一个名为conda的包管理器，它可以方便地安装、升级、删除和管理软件包。conda可以管理Python软件包，也可以管理其他语言（如R）的软件包。

2. 环境管理：Anaconda允许用户创建多个独立的Python环境，每个环境可以拥有自己独立的Python版本和软件包集合。这种环境隔离可以帮助用户管理项目之间的依赖关系和版本冲突。

3. 预安装软件包：Anaconda预先安装了许多常用的数据科学工具和库，如NumPy、pandas、SciPy、matplotlib、scikit-learn等。这些软件包使得用户可以直接开始进行数据分析和建模工作，而不必手动安装每个软件包。

4. 跨平台支持：Anaconda可在Windows、Linux和macOS等操作系统上运行，并提供了一致的用户体验。

5. Anaconda Navigator：Anaconda还附带了一个名为Anaconda Navigator的图形用户界面工具，用户可以通过它来管理环境、安装软件包、启动IDE等。

总的来说，Anaconda是一个非常方便的工具，特别适用于数据科学领域的工作。它简化了环境和依赖管理的复杂性，使得用户能够更专注于解决实际问题。

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使用Anaconda进行数据科学和开发工作非常简便。下面是一些使用Anaconda的基本步骤：

1. 安装Anaconda：
   首先，你需要从Anaconda官方网站（https://www.anaconda.com/products/distribution）下载适用于你操作系统的安装程序。
   安装程序下载完成后，按照安装向导的指示逐步完成安装过程。

2. 创建和管理环境：
   安装完成后，你可以使用Anaconda Navigator（图形界面）或者Anaconda Prompt（命令行界面）来管理环境。
   使用命令`conda create --name myenv`来创建一个名为`myenv`的新环境。你可以将`myenv`替换为你喜欢的任何环境名称。
   使用命令`conda activate myenv`来激活该环境。

3. 安装和管理软件包：
   在激活的环境下，你可以使用`conda install package_name`命令来安装软件包。例如，要安装NumPy，可以使用`conda install numpy`命令。
   使用`conda list`命令可以列出当前环境中安装的所有软件包。
   使用`conda update package_name`命令可以更新指定的软件包。

4. 使用Anaconda Navigator：
   如果你更喜欢使用图形界面，可以打开Anaconda Navigator，它提供了一个直观的界面来管理环境、安装软件包、启动IDE等。

5. 启动IDE：
   Anaconda安装了多种流行的集成开发环境（IDE），如Jupyter Notebook、Spyder等。你可以使用Anaconda Navigator启动这些IDE来进行编码、数据分析等工作。

6. 关闭环境：
   当你完成工作后，可以使用`conda deactivate`命令来关闭当前环境。

以上是Anaconda的基本使用方法。通过合理管理环境和软件包，你可以更加高效地进行数据科学和开发工作。