京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在 Python 编程学习与实践中,Anaconda 是一款极为重要的工具。它作为一个开源的 Python 发行版本,集成了众多常用的科学计算库和开发工具,为数据科学、机器学习等领域的学习者和从业者提供了极大便利。如果你正准备投身 Python 课程学习,那么正确安装 Anaconda 就是关键的第一步。本文将详细且清晰地为你介绍在 Windows 系统和 MacOS 系统下的 Anaconda 安装教程,让你轻松搞定安装难题,快速开启 Python 学习之旅。
注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装
第①步 在清华大学镜像下载Anaconda安装包。
下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D

下载完成之后,双击下图所示的exe安装文件

第②步 点击Next进行下一步安装

第③步 同意协议,选择I Agree

第④步 选择用户,如果是多用户的选择All Users

第⑤步 指定安装路径,点击Next

第⑥步 这里先不用选第一个选项:Add Anaconda3 to the System PATH environment variable,只勾选第二个Register。推荐安装之后手动配置系统变量System PATH environment,避免配置导致后期使用上的问题。

第⑦步 需要静等一会儿!看到Completed即表示安装完成,后面连续点击Next即可

有时候在安装好Anaconda后,在cmd黑色命令窗口使用一些命令时依然会出现类似:
'conda' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。
这样的情况大部分是因为在安装的时候,没有勾选将Anaconda环境变量路径自动加入到系统的环境变量中或者有的时候勾选了自动添加也没有设置成功
步骤如下:
进入"我的电脑"-右键-属性-高级系统设置-高级-环境变量
第 ① 步 点击环境变量

第 ② 步 点击环境变量的系统变量里面的"Path"

第 ③ 步 在path中加入你电脑系统安装的Anaconda对应的path环境路径
根据自己的安装路径填写以下3个,示意图中是在默认位置安装的,自选安装路径的话,path路径前面部分不一样,后面部分一样,也是以Anaconda3, Anaconda3Librarybin, Anaconda3Scripts 这样结尾的。
添加以下路径到环境变量中去:(以默认的安装路径为例)
C:ProgramDataAnaconda3
C:ProgramDataAnaconda3Scripts
C:ProgramDataAnaconda3Librarybin

第 ④ 步 然后确定,确定,一路按确定,这样环境就配置完成了。
补充 怎么找我的Anaconda环境变量Path路径文件?
方法如下:
① 对"jupyter notebook"的快捷方式右击--属性

② 然后点击**"打开文件所在位置"**,此时弹出的地址就有我们要的文件路径

③ 鼠标上滑,就可以看到我们要的Anaconda的Path路径对应的文件夹了

如果是老版的win系统,创建环境变量
添加文件路径,需要用英文的分号进行分隔
比如:
我选在变量值前面添加环境变量
C:ProgramDataAnaconda3;C:ProgramDataAnaconda3Librarybin;连接原来的存在的变量值
这里我是举了一个例子,需要根据自己的实际安装路径添加哦

第 ① 步:在清华大学镜像下载地址下载安装包:[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/%3FC%3DM%26O%3DD =400x)

第 ② 步:打开终端执行命令:bash /Users/fty/Downloads/Anaconda3-2023.09-0-MacOSX-x86_64.sh

第 ③ 步:执行上一步后,就会显示welcome,然后根据它的提示,需要enter的时候就按回车

第 ④ 步:一路回车……直到看到下图提示,输入yes,回车。注意:这里会有一个提示就是安装的路径。

第 ⑤ 步:输入enter

第 ⑥ 步:继续输入yes,回车

第 ⑦ 步:看见**“Thank you for installing Anaconda3!**”表明安装成功啦~~~

输入conda info 测试

掌握了 Anaconda 的安装方法,就为你学习 Python 课程打下了坚实的基础。在后续的 Python 学习过程中,Anaconda 集成的丰富库和工具将助力你更高效地学习和实践,无论是数据分析、机器学习,还是其他 Python 应用领域,都能轻松应对。现在就行动起来,安装好 Anaconda,开启你的 Python 编程精彩之旅吧!

课程学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3429?targetId=5724&preview=0
数据分析,未来已来,免费的学习机会不容错过,期待在课程中与你一同开启数据洞察新世界
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27