不同的项目开发，往往需要多个版本的python版本以及不同的库文件，这个时候Anaconda则是非常好用的工具。本文介绍下已经安装了anaconda情况下，如何部署不同的python版本以及库文件。

1. 添加新的环境变量，其中xxx为你自己取的名字，添加新的环境变量后，即会在/anaconda3/envs路径中，生成一个新的文件夹xxx。python=3.6为你需要的python版本。

conda create -n xxx python=3.6
然后软件会自动寻找需要配置的软件库，然后问[y]/n?选择y，则会下载并且安装。一个新的名字为xxx的python3.6的环境会安装好了。
 
 输入以下命令，激活环境变量
 
source activate xxx
输入以下命令，则能看到系统中所有的环境
 
conda env list
安装此环境下所需要的库文件
 例如安装numpy
 
conda install --name xxx numpy
例如安装matplotlib
 
conda install --name xxx matplotlib
以上即完成了。更多的conda命令如下：
 
# 列出所有已安装的包
conda list
# 安装软件包，同时它会自动安装此软件包的依赖项 
conda install package_name
# 同时安装多个包
conda install numpy pandas
# 安装指定版本的包
conda install python=2.7
# 安装离线包
conda install /package-path/package-filename.tar.bz2
# 卸载包
conda remove package_name
# 更新环境中的所有已安装的包
conda update/upgrade --all
# 更新conda，保持conda最新
conda update conda
# 更新anaconda
conda update anaconda
# 更新python
conda update python
# 查看conda安装信息
conda info
# 查看conda帮助
conda help
# 搜索可以安装的包
conda search package_name
# 创建conda虚拟环境
conda create -n env_name
# 在这里，-n env_name 设置环境的名称（-n 是指名称），而 list of packages 是要安装在环境中的包的列表
conda create -n env_name list of packages
# 可以创建具有特定 Python 版本的环境
conda create -n py2.7.14 python=2.7.14
# 查看conda版本
conda -V
# 进入环境
# linux 下用 
source activate env_name
# windows 下用
activate env_name
# 离开环境
# linux 下用 
source deactivate
# windows 下用
deactivate
# 列出环境
conda env list
# 删除环境
conda env remove -n env_name
# 导出环境将包保存为 YAML，输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）
conda env export > environment.yaml
# 加载环境
conda env create -f environment.yaml
                    不同的项目开发，往往需要多个版本的python版本以及不同的库文件，这个时候Anaconda则是非常好用的工具。本文介绍下已经安装了anaconda情况下，如何部署不同的python版本以及库文件。添加新的环境变量，其中xxx为你自己取的名字，添加新的环境变量后，即会在/anaconda3/envs路径中，生成一个新的文件夹xxx。python=3.6为你需要的python版本。conda...
				
非root账号linux服务器下的python环境搭建
背景：自己的电脑跑不起来，实验室申请一个账号，进去目录之后，进去只有自带的python2.7。（这里记载的只是自己的心得，不一定能解决所有人的问题，主要是为了自己总结下方便日后自己回顾
1、anaconda3的安装
如果下载速度慢的话，可以在windows下下载好，通过rz传到相应目录，这里我装的是：Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh，这里不再细讲linux指令，如有需要移步：
dailx@amax:~$ ls
02-ssvaegpu 02-ssvaegpu.zip Anaconda3-2018.12-Li
这里介绍一下如何在Linux环境下部署Python环境，并且为了方便开发，这里直接介绍使用Anaconda部署，而没有使用原生的Python。
下面的安装将以3.X版本进行演示，如果需要其他版本可以自行下载
2.安装文件下载
为了方便操作，可以先在Windows环境的中把安装包下载好，然后使用rz或者ftp方式将下载好的文件上传到Linux服务器。
戳进去下载安装包
安装包下...
					
Linux系统（服务器）安装Anaconda或miniconda环境，Anaconda和miniconda之间的切换，创建虚拟环境，conda的一些常用命令(超全，超详细）
				
文章目录打开Anaconda Prompt（anaconda3）创建虚拟环境查看环境激活环境安装所需要的pytorch版本打开jupter notebook删除虚拟环境安装多个版本的pytorch
打开Anaconda Prompt（anaconda3）
点击键盘上的win键，找到Anaconda Prompt（anaconda3），单击打开
可以看到此时是base环境
创建虚拟环境
在窗口输入conda create -n env_name python=X.X创建python版本为X.X，名字为en
                    如何提升Python数据可视化能力，知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/259715775
Microsoft Power BI数据建模与可视化快速上手之简介，知乎https://www.zhihu.com/zvideo/1292768467272187904
Microsoft Power BI商业数据分析与案例实战，知乎https://www.zhihu.com/zvideo/1292764709607874560
如何精通Tableau商业数据分析与可视化，知乎https://www.zhihu.com/zvideo/1292422887576883200
使用SPSS快速提升你的数据分析能力，知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/258362904
如何学习Tableau数据可视化，知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/257832883
数据可视化与数据挖掘-基于Tableau和SPSS Modeler图形界面之简介，知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/257133940
Microsoft Power BI数据可视化与数据分析之简介，知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/257123980
SPSS统计分析与行业应用实战之简介，知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/257122564
精通Tableau商业数据分析与可视化之简介，知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/257121664
Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts之简介，知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/257119629
Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts基础绘图，知乎https://www.zhihu.com/zvideo/1290972635246444544
Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts图形参数设置，知乎https://www.zhihu.com/zvideo/1290972608024891392
                解决 Pangolin X11: Unable to retrieve framebuffer options
                    slam can slay: 
                    很久之前的事了，不太清楚对不对，你把build文件夹删掉重新编译试试？
                解决 Pangolin X11: Unable to retrieve framebuffer options
                    啥也不会兽: 
                    你好有解决的办法了吗呜呜呜
                解决 Pangolin X11: Unable to retrieve framebuffer options
                    啥也不会兽: 
                    你好想问下怎么重新编译pangolin呢，cmake吗？
                python高手之路python处理excel文件
                    博客园干货精选: 
                    接口测试工具还有个最近挺火的apipost，满足所有接口调试工作。 比Postman好用，文档也很清晰。了解可以看：https://www.apipost.cn/
				大数据毕业设计-基于springboot+数据可视化的健身器材销售数据分析和可视化系统设计和实现，基于大数据的健身器材销售数据分析和可视化平台(源码+LW+部署文档+远程调试+代码讲解等)