摘要：是一个很好用的，它集成了很多科学计算需要使用的第三方工具包。也可以参考它的来快速查看它的用法。编辑器默认使用的编辑器是，可以在命令行下输入来进入这个编辑器，具体使用方法不做介绍。
Anaconda是一个很好用的Python IDE，它集成了很多科学计算需要使用的python第三方工具包。
conda 的使用根据自己的操作系统安装好Anaconda后，在命令行下输入：
conda list
可以看已经安装好的python第三方工具包，这里我们使用 magic 命令 %%cmd 在 ipython cell 中来执行这个命令：
!conda list
# packages in environment at C:Anaconda: # _license 1.1 py27_0 alabaster 0.7.3 py27_0 anaconda 2.3.0 np19py27_0 argcomplete 0.8.9 py27_0 astropy 1.0.3 np19py27_0 babel 1.3 py27_0 backports.ssl-match-hostname 3.4.0.2basemap 1.0.7 np19py27_0 bcolz 0.9.0 np19py27_0 beautiful-soup 4.3.2 py27_1 beautifulsoup4 4.3.2 binstar 0.11.0 py27_0 bitarray 0.8.1 py27_1 blaze 0.8.0 blaze-core 0.8.0 np19py27_0 blz 0.6.2 np19py27_1 bokeh 0.9.0 np19py27_0 boto 2.38.0 py27_0 bottleneck 1.0.0 np19py27_0 cartopy 0.13.0 np19py27_0 cdecimal 2.3 py27_1 certifi 14.05.14 py27_0 cffi 1.1.0 py27_0 clyent 0.3.4 py27_0 colorama 0.3.3 py27_0 conda 3.17.0 py27_0 conda-build 1.14.1 py27_0 conda-env 2.4.2 py27_0 configobj 5.0.6 py27_0 cryptography 0.9.1 py27_0 cython 0.22.1 py27_0 cytoolz 0.7.3 py27_0 datashape 0.4.5 np19py27_0 decorator 3.4.2 py27_0 docutils 0.12 py27_1 dynd-python 0.6.5 np19py27_0 enum34 1.0.4 py27_0 fastcache 1.0.2 py27_0 flask 0.10.1 py27_1 funcsigs 0.4 py27_0 geopy 1.11.0 geos 3.4.2 3 gevent 1.0.1 py27_0 gevent-websocket 0.9.3 py27_0 greenlet 0.4.7 py27_0 grin 1.2.1 py27_2 h5py 2.5.0 np19py27_1 hdf5 1.8.15.1 2 idna 2.0 py27_0 ipaddress 1.0.7 py27_0 ipython 3.2.0 py27_0 ipython-notebook 3.2.0 py27_0 ipython-qtconsole 3.2.0 py27_0 itsdangerous 0.24 py27_0 jdcal 1.0 py27_0 jedi 0.8.1 py27_0 jinja2 2.7.3 py27_2 jsonschema 2.4.0 py27_0 launcher 1.0.0 1 libpython 1.0 py27_1 llvmlite 0.5.0 py27_0 lxml 3.4.4 py27_0 markupsafe 0.23 py27_0 matplotlib 1.4.3 np19py27_1 menuinst 1.0.4 py27_0 mingw 4.7 1 mistune 0.5.1 py27_1 mock 1.3.0 py27_0 multipledispatch 0.4.7 py27_0 networkx 1.9.1 py27_0 nltk 3.0.3 np19py27_0 node-webkit 0.10.1 0 nose 1.3.7 py27_0 numba 0.19.1 np19py27_0 numexpr 2.4.3 np19py27_0 numpy 1.9.2 py27_0 odo 0.3.2 np19py27_0 openpyxl 1.8.5 py27_0 owslib 0.9.0 py27_0 pandas 0.16.2 np19py27_0 patsy 0.3.0 np19py27_0 pbr 1.3.0 py27_0 pep8 1.6.2 py27_0 pillow 2.9.0 py27_0 pip 7.1.2 py27_0 ply 3.6 py27_0 proj4 4.9.1 py27_1 psutil 2.2.1 py27_0 py 1.4.27 py27_0 pyasn1 0.1.7 py27_0 pycosat 0.6.1 py27_0 pycparser 2.14 py27_0 pycrypto 2.6.1 py27_3 pyepsg 0.2.0 py27_0 pyflakes 0.9.2 py27_0 pygments 2.0.2 py27_0 pyopenssl 0.15.1 py27_1 pyparsing 2.0.3 py27_0 pyqt 4.10.4 py27_1 pyreadline 2.0 py27_0 pyshp 1.2.1 py27_0 pytables 3.2.0 np19py27_0 pytest 2.7.1 py27_0 python 2.7.10 0 python-dateutil 2.4.2 py27_0 pytz 2015.4 py27_0 pywin32 219 py27_0 pyyaml 3.11 py27_2 pyzmq 14.7.0 py27_0 requests 2.7.0 py27_0 rope 0.9.4 py27_1 runipy 0.1.3 py27_0 scikit-image 0.11.3 np19py27_0 scikit-learn 0.16.1 np19py27_0 scipy 0.16.0 np19py27_0 setuptools 18.1 py27_0 shapely 1.5.11 nppy27_0 six 1.9.0 py27_0 snowballstemmer 1.2.0 py27_0 sockjs-tornado 1.0.1 py27_0 sphinx 1.3.1 py27_0 sphinx-rtd-theme 0.1.7 sphinx_rtd_theme 0.1.7 py27_0 spyder 2.3.5.2 py27_0 spyder-app 2.3.5.2 py27_0 sqlalchemy 1.0.5 py27_0 ssl_match_hostname 3.4.0.2 py27_0 statsmodels 0.6.1 np19py27_0 sympy 0.7.6 py27_0 tables 3.2.0 theano 0.7.0 toolz 0.7.2 py27_0 tornado 4.2 py27_0 ujson 1.33 py27_0 unicodecsv 0.9.4 py27_0 werkzeug 0.10.4 py27_0 wheel 0.24.0 py27_0 xlrd 0.9.3 py27_0 xlsxwriter 0.7.3 py27_0 xlwings 0.3.5 py27_0 xlwt 1.0.0 py27_0 zlib 1.2.8 0
第一次安装好 Anaconda 以后，可以在命令行输入以下命令使 Anaconda 保持最新：
conda update conda conda update anaconda
conda 是一种很强大的工具，具体用法可以参照它的文档。
也可以参考它的 cheat sheet 来快速查看它的用法。
可以使用它来安装，更新，卸载第三方的 python 工具包：
conda installconda update conda remove
在安装或更新时可以指定安装的版本号，例如需要使用 numpy 1.8.1：
conda install numpy=1.8.1 conda update numpy=1.8.1
查看 conda 的信息：
conda info
!conda info
Current conda install:
platform : win-64
conda version : 3.17.0
conda-build version : 1.14.1
python version : 2.7.10.final.0
requests version : 2.7.0
root environment : C:Anaconda (writable)
default environment : C:Anaconda
envs directories : C:Anacondaenvs
package cache : C:Anacondapkgs
channel URLs : https://repo.continuum.io/pkgs/free/win-64/
https://repo.continuum.io/pkgs/free/noarch/
https://repo.continuum.io/pkgs/pro/win-64/
https://repo.continuum.io/pkgs/pro/noarch/
config file : None
is foreign system : False
一个很棒的功能是 conda 可以产生一个自定义的环境，假设在安装的是 Python 2.7 的情况下，想使用 Python 3.4，只需要在命令行下使用 conda 产生一个新的环境：
conda create -n py34 python=3.4
这里这个环境被命名为 py34 ，可以根据喜好将 py34 改成其他的名字。
使用这个环境时，只需要命令行下输入：
activate py34 #(windows) source activate py34 #(linux, mac)
此时，我们的 Python 版本便是 python 3.4了。
spyder 编辑器Anaconda 默认使用的编辑器是 spyder，可以在命令行下输入：
spyder
来进入这个编辑器，具体使用方法不做介绍。
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